Estimación de la edad de la muerte basada en aprendizaje conjunto y regresión simbólica a partir de múltiples anotaciones

Enrique Bermejo, Javier Irurita, Inmaculada Alemán, Ángel Rubio Salvador, Oscar Cordón

Keywords: Estimación de la edad de la muerte, Aprendizaje conjunto, Regresión simbólica, Programación genética

TL;DR: Métodos de aprendizaje conjunto para estimar la edad de la muerte a partir del pubis, aprendidos con programación genética a partir de anotaciones de rasgos realizadas por antropólogos forenses con distinto nivel de experiencia.

Abstract:

Este estudio aborda el problema de la estimación semiautomática de la edad de la muerte a partir de la sínfisis púbica, una tarea crucial aunque compleja en antropología forense. Su precisión depende directamente de la calidad del etiquetado de distintos rasgos en el hueso púbico desarrollado por los forenses, el cual está afectado por una incertidumbre inherente a su definición.

Dado que la interpretabilidad es un requisito obligatorio, proponemos un enfoque en el que el diseño del modelo se basa en aprendizaje evolutivo, considerando la programación genética para resolver el problema mediante regresión simbólica. Además, se usa el aprendizaje conjunto para abordar los retos que plantean el ruido, la incertidumbre y las anotaciones contradictorias inherentes a los datos recogidos de múltiples sujetos. El aprendizaje conjunto proporciona un enfoque eficaz para superar estos retos, ya que facilita la obtención de consenso mediante la toma de decisiones y la fusión de información. De ahí que se formen comités de observadores, compuestos por múltiples especialistas forenses con diferentes niveles de experiencia y conocimiento que proporcionan anotaciones alternativas.

Se prueban varias configuraciones de modelos de conjunto que combinan diferentes estimadores base y operadores de agregación para evaluar la precisión y la fiabilidad de sus estimaciones de la edad de la muerte. Se comparan con modelos entrenados con anotaciones individuales, mostrando una mejora en su rendimiento. Los resultados obtenidos también ponen de relieve las ventajas de incorporar diversas perspectivas para abordar las complejidades asociadas a la variabilidad humana y las evaluaciones anatómicas.

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