Algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia para el diagnóstico de enfermedades

Abstract

Resumen. En el presente trabajo se analizaron artículos sobre el uso de sistemas de aprendizaje automático utilizados para el diagnóstico de enfermedades como: cáncer de mama, cáncer de próstata, cardiovasculares, hipertensión, Parkinson, infartos, Artritis reumatoide, Triage, etc. También para la predicción de mortalidad en los hospitales y supervivencia posterior a eventos cardiovasculares, De los cuales se seleccionaron los más relevantes ya que en ellos los autores comparan el uso de diferentes algoritmos y herramientas de desarrollo dando su punto de vista de los másóptimos y con mayoríndice de exito para realizar diagnósticos basados en base de datos, antecedentes e imágenes de acuerdo sus necesidades y tipos de enfermedades.Palabras clave: aprendizaje automático, algoritmos, médico, diagnóstico.Abstract. In the present work, articles regarding the use of machine learning systems used for the diagnosis of diseases such as breast cancer, prostate cancer, cardiovascular diseases, hypertension, Parkinson's, heart attacks, rheumatoid arthritis, triage, etc. were analyzed. Also for the prediction of the mortality and survival rate after cardiovascular events, the most relevant cases were selected where the authors compare the use of different algorithms and development tools. giving their point of view of the most optimal and with a higher rate of satisfaction to make diagnoses based on data base, background and images according to their needs and types of diseases.

Aplicación médica para la predicción clínica del índice de mortalidad en pacientes con trauma craneoencefálico

“…El uso de algoritmos de aprendizaje automático para el diagnóstico de enfermedades puede reducir los tiempos de consulta e incluso evitar la consulta con el especialista. Son un área del conocimiento donde convergen diferentes técnicas, en particular las RN, los Árboles de Decisión (AD) y las redes bayesianas teniendo un gran desarrollo e impacto en la medicina (Montero Rodríguez et al, 2019). El modelo para la predicción de supervivencia en pacientes con trauma basado AA presentado por Rau et al (2019), demostró que tanto los modelos de regresión lineal, máquina de vectores de soporte, RN y puntaje de gravedad de lesiones y traumas exhibieron una alta precisión similar en la predicción de la supervivencia de los pacientes con trauma.…”