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>Revistas >Revista Alergia México >Año 2014, No. 2


Lugo-Reyes SO, Maldonado-Colín G, Murata C
Inteligencia artificial para asistir el diagnóstico clínico en medicina
Revista Alergia México 2014; 61 (2)

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 53
Paginas: 110-120
Archivo PDF: 418.95 Kb.

[Texto completo - PDF]

RESUMEN

La medicina es uno de los campos del conocimiento que más podrían beneficiarse de una interacción cercana con la computación y las matemáticas, mediante la cual se optimizarían procesos complejos e imperfectos como el diagnóstico diferencial. De esto se ocupa el aprendizaje automático, rama de la inteligencia artificial que construye y estudia sistemas capaces de aprender a partir de un conjunto de datos de adiestramiento y de mejorar procesos de clasificación y predicción. En México, en los últimos años se ha avanzado en la implantación del expediente electrónico y los Institutos Nacionales de Salud cuentan con una riqueza de datos clínicos almacenada. Para que esos datos se conviertan en conocimiento, necesitan ser procesados y analizados a través de métodos estadísticos complejos, como ya se hace en otros países, usando: razonamiento basado en casos, redes neuronales artificiales, clasificadores bayesianos, regresión logística multivariante o máquinas de soporte vectorial, entre otros. Esto facilitará el diagnóstico clínico de padecimientos como: apendicitis aguda, cáncer de mama o hepatopatía crónica. En esta revisión se repasan conceptos, antecedentes, ejemplos y métodos de aprendizaje automático en diagnóstico clínico.


Palabras clave: inteligencia artificial, diagnóstico clínico, aprendizaje automático, diagnóstico diferencial, minería de datos, regresión logística, apoyo en decisión clínica.


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