{"id":147,"date":"2012-10-02T15:52:03","date_gmt":"2012-10-02T15:52:03","guid":{"rendered":"http:\/\/carmenelizabeth.com\/GestiondeProyectos\/?p=147"},"modified":"2012-10-02T15:52:03","modified_gmt":"2012-10-02T15:52:03","slug":"inteligencia-artificial-aplicado-a-la-medicina","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/carmenelizabeth.com\/GestiondeProyectos\/2012\/10\/inteligencia-artificial-aplicado-a-la-medicina\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial aplicado a la Medicina"},"content":{"rendered":"

Las redes neuronales son una rama de la Inteligencia Artificial. \"\"<\/a>
\nEntre las \u00e1reas de aplicaci\u00f3n de las redes se encuentran entre otras las siguientes:
\nAn\u00e1lisis Financiero; Procesado de Im\u00e1genes\u00a0 en el \u00e1mbito de la Medicina, Industria y Defensa; Diagn\u00f3stico M\u00e9dico y Comercial; Rob\u00f3tica y Control; Reconocimiento y S\u00edntesis de Voz; Clasificaci\u00f3n de Datos provenientes de sensores; Compresi\u00f3n y Codificaci\u00f3n de Informaci\u00f3n.<\/p>\n

Las redes neuronales artificiales son modelos matem\u00e1ticos que pueden ser entrenados para aprender relaciones no lineales entre un conjunto de datos de entrada y un conjunto de datos de salida. En medicina la aplicaci\u00f3n m\u00e1s com\u00fan de estos modelos, es la clasificaci\u00f3n de patrones con el prop\u00f3sito de apoyar al m\u00e9dico en el diagn\u00f3stico y tratamiento del paciente.<\/p>\n

APLICACIONES EN MEDICINA<\/strong><\/p>\n

An\u00e1lisis de im\u00e1genes<\/strong>
\nEn la pr\u00e1ctica los m\u00e9dicos tienen que evaluar informaci\u00f3n de im\u00e1genes obtenidas con ultrasonido, resonancia magn\u00e9tica, medicina nuclear y radiolog\u00eda.
\nNormalmente se hace un an\u00e1lisis cualitativo por inspecci\u00f3n visual; sin embargo, un examen cuantitativo presenta las siguientes ventajas: (i) los diagn\u00f3sticos de distintos laboratorios usando los mismos criterios se pueden verificar, (ii)los datos para un sujeto se pueden comparar con una base de datos de personas normales para decidir autom\u00e1ticamente si existe la anormalidad, (iii) los hallazgos para un sujeto se pueden comparar con una base de datos con distintas enfermedades y detectar el tipo de anormalidad, (iv) los resultados de una serie<\/p>\n

de ex\u00e1menes del mismo paciente se pueden comparar para determinar la evoluci\u00f3n de la enfermedad y analizar la respuesta al tratamiento.<\/p>\n

Ultrasonido<\/strong>
\nSe han desarrollado modelos para cardiolog\u00eda, identificaci\u00f3n de tejido del h\u00edgado y oftalmolog\u00eda.
\nDetecci\u00f3n de infartos: las ecograf\u00edas de coraz\u00f3n de sujetos normales y con infarto de miocardio se digitalizaron en una matriz de 256×256 pixeles con 256 niveles de gris. Las regiones de inter\u00e9s fueron seleccionadas por un cardi\u00f3logo en una matriz de 1Ox1Opixeles. Se entren\u00f3 una red neuronal multicapa para reconocer peque\u00f1as diferencias entre el miocardio normal y anormal.<\/p>\n

Resonancia magn\u00e9tica<\/strong>
\nSe han desarrollado varias aplicaciones para segmentar las im\u00e1genes; las redes neuronales han mostrado su utilidad en la identificaci\u00f3n de vasos sangu\u00edneos.<\/p>\n

Segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes del cerebro: la segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes m\u00e9dicas obtenidas con resonancia magn\u00e9tica es muy importante para la visualizaci\u00f3n de tejidos suaves en el cuerpo humano. Se entren\u00f3 una red neuronal para clasificar los siguientes seis tipos de tejido: fondo, fluido cerebroespinal, materia blanca, materia gris, cr\u00e1neo y grasa. Los resultados soportan el uso de redes neuronales como m\u00e9todo para clasificar im\u00e1genes m\u00e9dicas.<\/p>\n

Medicina nuclear<\/strong>
\nEl an\u00e1lisis de im\u00e1genes con redes neuronales en medicina nuclear incluye tomograf\u00eda por emisi\u00f3n de positrones (PET) y tomo graf\u00eda computarizada por emisi\u00f3n de un fot\u00f3n (SPECT).<\/p>\n

Diagn\u00f3stico de la enfermedad de Alzheimer: se obtuvieron im\u00e1genes PET de pacientes normales y pacientes con Alzheimer. Adicionalmente, para cada sujeto se midieron ocho par\u00e1metros que representan el metabolismo de la glucosa en los ocho l\u00f3bulos del cerebro (izquierdo y derecho): frontal, parietal, temporal, y occipital.<\/p>\n

Se entren\u00f3 una red neuronal para clasificar los sujetos en las categor\u00edas normal y con enfermedad de Alzheimer, en pruebas de generalizaci\u00f3n la red clasific\u00f3 correctamente el 92% de los casos. La red neuronal super\u00f3 a los m\u00e9todos estad\u00edsticos est\u00e1ndar como el an\u00e1lisis discriminante.<\/p>\n

Radiolog\u00eda<\/strong>
\nSe han utilizado redes neuronales para analizar angiograf\u00edas y mamograf\u00edas.
\nAngiograf\u00eda de arteria coronaria: se utiliza una red neuronal que recibe 121 (11×11) entradas, tiene 17 neuronas ocultas y dos salidas. Se hace un barrido de la im\u00e1gen de 256x256x 8 bit usando una m\u00e1scara de 11xll pixeles, la red clasifica el pixel central de la m\u00e1scara como vaso o fondo. Los resultados sugieren que una red neuronal puede lograr una tasa de detecci\u00f3n de vasos aceptable.<\/p>\n

Los estudios comparativos, en an\u00e1lisis de im\u00e1genes, entre redes neuronales y m\u00e9todos estad\u00edsticos cl\u00e1sicos como m\u00e1xima verosimilitud y an\u00e1lisis discriminante reportaron igual o mejor desempe\u00f1o de la red.
\nEn el futuro veremos m\u00e1s aplicaciones de las redes neuronales en el an\u00e1lisis de im\u00e1genes. Nuevos algoritmos de entrenamiento, como alternativa al de propagaci\u00f3n inversa, unidos a desarrollos en electr\u00f3nica permitir\u00e1n la construcci\u00f3n de procesadores de im\u00e1genes con redes neuronales.<\/p>\n

CONCLUSIONES<\/strong><\/p>\n

La capacidad de las redes neuronales como clasificadores ha sido demostrada te\u00f3ricamente y con m\u00faltiples aplicaciones. Los posibles usuarios tienen la opci\u00f3n de comprar un paquete o escribir sus programas para entrenar redes neuronales y luego usarlas como sistemas expertos.<\/p>\n

Las redes neuronales introducen las ventajas de un examen cuantitativo en la pr\u00e1ctica m\u00e9dica. Los registros m\u00e9dicos contienen informaci\u00f3n valiosa que puede ser utilizada para entrenar redes neuronales y crear sistemas expertos, estos enriquecen el diagn\u00f3stico del m\u00e9dico general y brindan una nueva perspectiva al m\u00e9dico especialista.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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