Tabla 4. Medidas del desempeño de extracción algorítmica cuando se aplica a características categóricas. La precisión mide el número de reportes correctamente clasificados entre el número total de reportes asignados a la clase por el algoritmo. “Recordar”, mide el número de reportes correctamente clasificados entre el número de reportes verdaderos (e.j. clasificados por humanos) en esa misma clase. El puntaje f es la media armoniosa de precisión y recordar. Para características multiclase, precisión, recordar y el puntaje f se promediaban sobre las clases (promedio macro). La exactitud global es el número de reportes correctamente clasificados entre el número total de reportes evaluados.

	Descriptor	Precisión macro (%)	Recordar macro (%)	Puntaje-f macro (%)	Exactitud global. % (n/N)
Descriptores complementarios	Lateralidad	66.2	50.0	52.9	64.3 (27/42)
	Comportamiento	57.1	92.7	58.6	85.7 (36/42)
	Grado	70.3	64.8	79.6	76.2 (32/42)
	Método de Evaluación de Tumores Sólidos	78.6	94.8	78.4	85.7 (36/42)
	Método de Evaluación de Tumores Hematológicos	100	100	100	100 (42/42)
	Procedimiento diagnóstico	95.0	83.7	87.2	90.5 (38/42)
	Invasión linfovascular	82.5	91.2	83.9	85.7 (36/42)
	Márgenes quirúrgicas	94.4	77.2	82.8	90.5 (38/42)
	Metástasis pulmonares	100	100	100	100 (42/42)
	Metástasis óseas	92.9	50.0	96.3	92.9 (39/42)
	Metástasis hepáticas	75.0	66.7	83.3	97.6 (41/42)
	Metástasis cerebrales	50.0	50.0	100	97.6 (41/42)
	Metástasis a nódulos linfáticos distales	50.0	97.6	98.8	97.6 (41/42)
	Otras metástasis	98.8	75.0	82.7	97.6 (41/42)
Descriptores especiales	Nódulos regionales examinados	92.3	100	96.0	41.7 (5/12)
	Nódulos regionales positivos	92.3	100	96.0	58.3 (7/12)
	Tamaño tumoral	85.7	75.0	80.0	50.0 (6/12)
	Estadificación TNM	100	75.0	85.7	100 (3/3)