redes neuronales

REDES NEURONALES
Las redes neuronales son sistemas ideados como abstracciones de las estructuras neurobiológicas (cerebros) encontradas en la naturaleza y tienen la característica de ser sistemas desordenados capaces de guardar información.
La forma en que desarrollan su trabajo es esencialmente distinta de la utilizada por las computadoras convencionales. Los procesadores microscópicos delcerebro (neuronas) operan en paralelo y presentan cualitativamente más ruido que los elementos que forman a las computadoras. No ejecutan un programa fijo con base en un conjunto previamente especificado de datos, sino que comunican señales a través de retransmisores que llamamos sinápsis, que llegan a centros de conjunción llamados los cuerpos de las neuronas y desde los cuales surgen señaleseléctricas a través de canales conocidos con el nombre de axones.
CARACTERÍSTICAS DE LAS REDES NEURONALES
Las Redes Neuronales Artificiales, ANN (Artificial Neural Networks) están inspiradas en las redes neuronales biológicas del cerebro humano. Están constituidas por elementos que se comportan de forma similar a la neurona biológica en sus funciones más comunes. Estos elementos están organizadosde una forma parecida a la que presenta el cerebro humano.
Las ANN al margen de "parecerse" al cerebro presentan una serie de características propias del cerebro. Por ejemplo las ANN aprenden de la experiencia, generalizan de ejemplos previos a ejemplos nuevos y abstraen las características principales de una serie de datos.
Aprender: adquirir el conocimiento de una cosa por medio delestudio, ejercicio o experiencia. Las ANN pueden cambiar su comportamiento en función del entorno. Se les muestra un conjunto de entradas y ellas mismas se ajustan para producir unas salidas consistentes.
Generalizar: extender o ampliar una cosa. Las ANN generalizan automáticamente debido a su propia estructura y naturaleza. Estas redes pueden ofrecer, dentro de un margen, respuestascorrectas a entradas que presentan pequeñas variaciones debido a los efectos de ruido o distorsión.
Abstraer: aislar mentalmente o considerar por separado las cualidades de un objeto. Algunas ANN son capaces de abstraer la esencia de un conjunto de entradas que aparentemente no presentan aspectos comunes o relativos. (2)
USO DE LAS REDES NEURONALES
Las redes neuronales artificiales son muyefectivas para resolver problemas complicados de clasificación y reconocimiento de patrones. La más utilizada es la llamada de propagación hacia delante. La figura 1 muestra una red de propagación hacia delante con dos capas ocultas. El número de entradas es directamente dependiente de la información disponible para ser clasificada mientras que el número de neuronas de salida es igual al número declases a ser separadas. Las unidades de una capa se conectan unidireccionalmente con las de la siguiente, en general todas con todas, sometiendo a sus salidas a la multiplicación por un peso que es diferente para cada una de las conexiones.(3)
Figura 1.Red de programación Hacia Adelante

APLICACIÓN EN SALUD
Sistemas basados en casos para el diagnóstico y análisis de patologías
Esta aplicaciónconsistía en crear una plataforma Web, con unas bases de casos para las diferentes especialidades medicas de perfil clínico, elaborando así una aplicación web con técnicas de razonamiento basado en casos para el trabajo de bases de casos.
Los métodos de Razonamiento Basado en Casos han sido afrontados desde diferentes aspectos y la medicina ha encontrado aplicaciones interesantes, como lo hansido los trabajos de Schmidt y de Evans, ambos en 1995.
De esta manera, el Razonamiento Basado en Casos promete ser una herramienta poderosa para la solución de problemas existentes en el campo del diagnóstico médico. En particular, desde esta perspectiva conceptual es posible:

• Recordar la experiencia previa, lo cual es particularmente útil para evitar la repetición de errores en que se...