Inteligencia

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RCHIVOS DE MEDICINA

SISTEMA INTELIGENTE DE RECONOCIMIENTO DE ENFERMEDAD CORONARIA (ISQUEMIA)
DIANA LUCIA CLAVIJO RODRÍGUEZ* MARCELO BERNAL VALENCIA* JOHN FREDDY SILVA*

Abstract
This paper is about artificial intelligence in Medicine. Here, it tries to describe all the technologies’ implications in this area. It is really important to realize the changes that the world is sufferingwith the computational evolution, more, if it is talking about healthcare. Soon, people will count with a lot of artificial intelligence applications in medicine which could help everyone to develop troubles easier and faster than long time ago. More than that, human must be willing to accept this new technology in their lives. (ARCH. MED. 12, 2006 - p.p. 56-64)

Introducción
La posibilidad deuna predicción automática y exacta de las fallas del corazón a partir del análisis de electrocardiogramas (ECG) podría ser una parte importante en la medicina, ya que algunas veces los cardiólogos pueden identificar enfermedades y predecir eventos catastróficos, pero no siempre tienen éxito. Sin embargo, los ECG son el resultado de sistemas dinámicos no lineales y complejos, los cuales sonconsiderados por muchos investigadores como caóticos desde un punto de vista matemático. Las señales caóticas son extremadamente dependientes de las condiciones iniciales, parecen aleatorias o con ruido, pero son el resultado de sistemas determinísticos cerra*

dos. Por esta razón la predicción automática de ECG es un verdadero reto.

Estudiantes Facultad de Ingeniería, Programa de Ingeniería deSistemas y Telecomunicaciones, Universidad de Manizales. dclavijo@gmail.com starmarz@gmail.com alfredo@athenea.umanizales.edu.co

Remitido para su publicación el 15 de noviembre de 2005. Aprobado para su publicación el 13 de diciembre de 2006.

Universidad de Manizales - Facultad de Medicina

ARCHIVOS DE MEDICINA

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1. Redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificialesposeen una extensa aplicabilidad en el área de la medicina, en cuanto a control, prevención y monitoreo entre otras. La gran ventaja ofrecida por éstas, es su alta rapidez de respuesta, una vez hayan «aprendido». La analogía que existe entre las redes neuronales biológicas y las artificiales, da mayor claridad de su funcionamiento y da bases para pensar en cómo es posible que una red artificial puedatrabajar en la misma forma que lo hace una biológica y que además de esto produzca resultados importantes para el avance científico y tecnológico. Son muchos los tipos de redes utilizados en medicina para realizar diferentes desarrollos, para el reconocimiento de imágenes, diagnóstico de enfermedades, reconocimiento de la estructura proteica y demás. Por ejemplo cuando se habla de identificarciertos patrones en señales que representan sistemas no lineales como en cardiología, se puede utilizar el perceptrón multicapa, backpropagation. Esta selección varía de acuerdo con el tipo de desarrollo que se desee realizar. La red neuronal backpropagation ha sido utilizada debido a su gran capacidad de reconocimiento de patrones en entrenamiento supervisado, para análisis y diagnóstico de ECG(electrocardiograma). El acercamiento del uso de sistemas basados en redes neuronales para el análisis y diagnóstico de señales biomédicas da fuerza a la idea de la interpretación automática de las mismas. Este proceso de automatización reduce la carga sobre el doctor, paramédicos o personal involucrado en situaciones de cuidado crítico. Algunos de los trabajos realizados analizan las señales tanto enel dominio del tiempo como en el de la frecuencia para

lograr una mayor precisión. Una vez que se tienen los datos analizados del paciente y almacenados, se puede proceder a realizar los cuidados respectivos. Otro ejemplo de la utilización de las redes neuronales artificiales se podría hacer con un perceptrón sencillo que determine qué síntomas se presentan (tos, dolor de cabeza) en la...