Redes neuronales: concepto, aplicaciones y utilidad en medicina
Neurone networks: concept, applications and usefulness in medicine
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Una de las más utilizadas es la red basada en varias capas de neuronas de tipo perceptrón, entrenadas mediante la técnica de retropropagación (<span class="elsevierStyleItalic">backpropagation</span>).</p><p class="elsevierStylePara">Las conexiones de la red se inicializan aleatoriamente y de forma progresiva se autoajustan a medida que se entrena con los datos disponibles, de manera que ésta aprende a reconocer paulatinamente todos los casos del conjunto de datos utilizados para su entrenamiento. El aprendizaje finaliza cuando, después de un número variable de iteraciones, se consigue clasificar correctamente el 100% de los casos, o bien se alcanza un valor máximo de aciertos, que no aumenta con más iteraciones.</p><p class="elsevierStylePara">De esta manera, conseguimos que la red aprenda a reconocer patrones con todo tipo de formas (no sólo lineales como en el caso de una función discriminante, o logarítmicas como en el caso de la regresión logística), con lo que aumenta y mejora su potencial clasificador<span class="elsevierStyleSup">2</span>.</p><p class="elsevierStylePara">Las aplicaciones de las redes neuronales en el campo de la medicina son múltiples y variadas, como se puede comprobar revisando la bibliografía publicada al respecto<span class="elsevierStyleSup">3-6</span>.</p><p class="elsevierStylePara">Posicionamiento de los autores</p><p class="elsevierStylePara">Las redes neuronales permiten extraer información útil y producir inferencias a partir de los datos disponibles gracias a su capacidad de aprendizaje. Sus propiedades como reconocedores de patrones altamente tolerantes a errores permiten combinar las cualidades del razonamiento humano con la lógica precisa y la memoria de los ordenadores, por lo que resultan de gran utilidad en medicina como sistemas de apoyo a las decisiones clínicas.</p><p class="elsevierStylePara">Argumentos a favor</p><p class="elsevierStylePara">Los datos médicos presentan patrones y propiedades que los hacen difíciles de ajustar mediante las técnicas matemáticas estadísticas convencionales:</p><p class="elsevierStylePara"> </p><p class="elsevierStylePara">­ <span class="elsevierStyleItalic">Subjetividad</span>, tanto al constatar signos (¿el paciente está pálido, ictérico?), como síntomas (¿cuál es la intensidad del dolor? ¿Dónde lo refiere?).</p><p class="elsevierStylePara">­ <span class="elsevierStyleItalic">Imprecisión.</span> La simple medición de la presión arterial, por ejemplo, resulta imprecisa debido a la variabilidad en el tamaño del brazo del paciente, la postura y el estado emocional, el equipo utilizado o la técnica de medición.</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">­ Alto contenido de ruido.</span> Los síntomas y signos que manifiesta el paciente son, con frecuencia, variaciones normales o hallazgos incidentales que no guardan ninguna relación con el problema de salud que lleva al enfermo a consultar al médico.</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">­ Falta de totalidad.</span> Una base de datos médica nunca está completa debido a limitaciones de tiempo, equipos, información u otros recursos.</p><p class="elsevierStylePara">Por el contrario, las redes neuronales son capaces de funcionar con datos incompletos, imprecisos o con gran cantidad de ruido. Se autoajustan a medida que se entrenan con la información disponible, de forma que aprenden a reconocer paulatinamente todos los casos del conjunto de datos utilizado para su entrenamiento.</p><p class="elsevierStylePara"> </p><p class="elsevierStylePara">Estas características convierten las redes neuronales en un instrumento sumamente útil para ayudar al clínico a tomar decisiones en caso de:</p><p class="elsevierStylePara"> </p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">1.</span> Dificultad para la utilización de pruebas complementarias, por su coste, por el riesgo que entraña su aplicación o por su accesibilidad.</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">2.</span> Elección entre distintas opciones terapéuticas en función del resultado esperado.</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">3.</span> Predicción de la evolución de cualquier patología a partir de los signos y síntomas manifestados.</p><p class="elsevierStylePara"> </p><p class="elsevierStylePara">Además, por su capacidad de reconocimiento de patrones, su utilidad es indudable en el campo del diagnóstico anatomopatológico, las pruebas de imagen o las pruebas electrofisiológicas.</p><p class="elsevierStylePara">Conclusiones</p><p class="elsevierStylePara">Las redes neuronales son altamente tolerantes a errores, por lo que se comportan de forma excelente cuando existen imprecisiones en la información, como ocurre frecuentemente en medicina, lo que las convierte en una ayuda inestimable a la hora de tomar decisiones clínicas, minimizando de esta forma su incertidumbre.</p><p class="elsevierStylePara"> </p><p class="elsevierStylePara">Correspondencia: Noemí Sáenz Bajo. Marqués de Lozoya, 12 7.° C. 28009 Madrid. Correo electrónico: noemi.saenz@madrid.org</p>" "pdfFichero" => "27v30n02a13033737pdf001.pdf" "tienePdf" => true "PalabrasClave" => array:1 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec693019" "palabras" => array:3 [ 0 => "Redes neuronales" 1 => "Inteligencia artificial" 2 => "Toma de decisiones en medicina" ] ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliograf¿a" "seccion" => array:1 [ 0 => array:1 [ "bibliografiaReferencia" => array:6 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib1" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:3 [ "referenciaCompleta" => "Artificial neural networks within medical decision support systems. Scand J Clin Lab Invest 1994;219:3-11." "contribucion" => array:1 [ 0 => array:3 [ "titulo" => "Artificial neural networks within medical decision support systems." 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Información del artículo
ISSN: 02126567Idioma original: Español
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| 2024 Noviembre | 17 | 1 | 18 |
| 2024 Octubre | 451 | 39 | 490 |
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| 2024 Agosto | 237 | 28 | 265 |
| 2024 Julio | 160 | 15 | 175 |
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| 2017 Marzo | 185 | 19 | 204 |
| 2017 Febrero | 349 | 7 | 356 |
| 2017 Enero | 162 | 7 | 169 |
| 2016 Diciembre | 144 | 13 | 157 |
| 2016 Noviembre | 222 | 11 | 233 |
| 2016 Octubre | 251 | 14 | 265 |
| 2016 Septiembre | 230 | 25 | 255 |
| 2016 Agosto | 109 | 20 | 129 |
| 2016 Julio | 66 | 8 | 74 |
| 2016 Junio | 81 | 19 | 100 |
| 2016 Mayo | 77 | 18 | 95 |
| 2016 Abril | 78 | 11 | 89 |
| 2016 Marzo | 75 | 14 | 89 |
| 2016 Febrero | 48 | 14 | 62 |
| 2016 Enero | 40 | 22 | 62 |
| 2015 Diciembre | 61 | 19 | 80 |
| 2015 Noviembre | 65 | 9 | 74 |
| 2015 Octubre | 83 | 7 | 90 |
| 2015 Septiembre | 47 | 10 | 57 |
| 2015 Agosto | 62 | 6 | 68 |
| 2015 Julio | 61 | 4 | 65 |
| 2015 Junio | 68 | 7 | 75 |
| 2015 Mayo | 62 | 5 | 67 |
| 2015 Abril | 62 | 12 | 74 |
| 2015 Marzo | 71 | 14 | 85 |
| 2015 Febrero | 46 | 4 | 50 |
| 2015 Enero | 65 | 3 | 68 |
| 2014 Diciembre | 58 | 6 | 64 |
| 2014 Noviembre | 54 | 3 | 57 |
| 2014 Octubre | 50 | 3 | 53 |
| 2014 Septiembre | 57 | 1 | 58 |
| 2014 Agosto | 41 | 4 | 45 |
| 2014 Julio | 57 | 3 | 60 |
| 2014 Junio | 54 | 3 | 57 |
| 2014 Mayo | 41 | 2 | 43 |
| 2014 Abril | 41 | 3 | 44 |
| 2014 Marzo | 54 | 3 | 57 |
| 2014 Febrero | 37 | 0 | 37 |
| 2014 Enero | 26 | 4 | 30 |
| 2013 Diciembre | 44 | 1 | 45 |
| 2013 Noviembre | 49 | 3 | 52 |
| 2013 Octubre | 70 | 8 | 78 |
| 2013 Septiembre | 37 | 3 | 40 |
| 2013 Agosto | 36 | 9 | 45 |
| 2013 Julio | 22 | 1 | 23 |
| 2002 Junio | 1323 | 0 | 1323 |
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