Este estudio explora técnicas de aprendizaje automático para el balance y la clasificación de datos, utilizando un conjunto de datos reales desequilibrados que consisten en respuestas de la prueba MMSE, Minimal-State Examination, recopiladas de 103 pacientes de edad avanzada como parte de un  proyecto de monitoreo a nivel nacional (AUC).

El Mini-Mental State Examination (MMSE) es la prueba cognitiva más utilizada para evaluar si los síntomas sospechosos se alinean con el deterioro cognitivo o la demencia.

Los resultados de esta prueba son significativos para los médicos, pero muestran distribuciones altamente desequilibradas en estudios y análisis relacionados con la clasificación de pacientes con deterioro cognitivo. Este es un problema complejo cuando se analiza una gran cantidad de pruebas MMSE. Por lo tanto, las técnicas de clasificación y balanceo de datos son cruciales para respaldar la toma de decisiones en la distinción de pacientes con deterioro cognitivo de una manera efectiva y eficient