Resumen: La enfermedad coronaria (CHD) surge de interacciones complejas entre factores incontrolables, factores de estilo de vida controlables e indicadores clínicos, donde las relaciones a menudo son inciertas. La conectividad de subgraph difuso (FSC) proporciona una herramienta sistemática para capturar dicha imprecisión cuantificando la resistencia de asociación entre los vértices y los subgraphs en gráficos difusos. En este trabajo, se construye un gráfico de CHD difuso con vértices para componentes incontrolables, controlables e indicadores, y bordes ponderados por membresías difusas. Usando FSC, evaluamos la conectividad para identificar rutas de diagnóstico más fuertes, factores de riesgo dominantes y puentes críticos. Los resultados muestran que FSC destaca las vías influyentes, limita la conectividad entre las correlaciones más débiles y más fuertes, y revela bordes críticos cuya eliminación reduce la fuerza predictiva. Por lo tanto, FSC ofrece un marco interpretable y robusto para modelar la incertidumbre en la predicción del riesgo de CHD y apoyar la toma de decisiones clínicas.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 22 de septiembre de 2025.
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