rede neuronales en medicina

LA INFORMÁTICA

UNIVERSIDAD

Y EL CONOCIMIENTO

NACIONAL
DE COLOMBIA
Revista de la Facultad de
Medicina 1999; 47 (4):221-223

Aplicación de las Redes Neuronales en Medicina
Alberto Delgado, PhD. Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería Eléctrica. Universidad Nacional de Colombia.
Email: adelgado@iee.org

RESUMEN
Las redes neuronales artificiales son
modelos matemáticos quepueden ser
entrenados para aprender relaciones no
lineales entre un conjunto de datos de
entrada y un conjunto de datos de salida (1). En medicina la aplicación más
común de estos modelos, es la clasificación de patrones con el propósito de
apoyar al médico en el diagnóstico y
tratamiento del paciente.

INTRODUCCION
En un artículo anterior se presentaron
los fundamentos teóricos de lasredes
neuronales y allí se concluyó que la
capacidad de aprendizaje con ejemplos
y la habilidad como clasificador
de
patrones son los aspectos más sobresalientes de estos modelos para aplicaciones médicas. En la literatura se
utilizan las redes neuronales para sintetizar relaciones no lineales desconocidas, usando los registros médicos
como fuente de ejemplos; la disponibilidad de un modeloayuda al médico
en futuros diagnósticos y al seguimiento del paciente durante el tratamiento.
En este artículo se presentan algunas
aplicaciones de las redes neuronales en
medicina corno: (i) análisis de imágenes médicas y en particular los campos de ultrasonido, resonancia magnética, medicina nuclear y radiología; (ii)
diagnóstico de la enfermedad de la ar-

teria coronaria analizando unregistro
sonoro; (iii) detección de deficiencias
en el sistema inmune y diagnóstico de
reacciones alérgicas; (iv) diagnóstico
temprano de enfermedades oculares.

CLASIF1CACION DE PATRONES
Una aplicación común de las redes
neuronales estáticas es la clasificación
de patrones en clases, normalmente se
conocen ejemplos tomados de experiencias pasadas y la idea es entrenar
una red neuronalpara que los aprenda. Con el propósito de comprender
mejor las aplicaciones
de las redes
neuronales en medicina, reportadas en
la literatura, se presenta a continuación
un ejemplo de clasificación de patrones.
Ejemplo : Considere los cuatro patrones mostrados {A, B, C, D} en la tabla
1, estos pertenecen a dos clases {Buena, Mala}.
Tabla 1. Cuatro patrones clasificados en dos
clases.
PatrónXl

X2

Clase

y

A

- 0.9

- 0.9

Mala

- 0.9
+ 0.9
+ 0.9

+ 0.9
- 0.9
+ 0.9

Buena
Buena
Mala

+0.9
+0.9
- 0.9

Al localizar los cuatro patrones en el
plano, usando el código numérico asignado, tenemos la figura 1. Note que es
imposible separar las clases Buena y
Mala con una línea recta, esto significa que un clasificador lineal no aprenderá la tabla 1 ypor ello se necesita un
clasificador
no lineal como la red
neuronal.
Figura 1. Tabla 1. en el espacio de patrones. Note que una línea recta no puede separar las dos clases y

=

+ 0.9, Y

= - 0.9.

X2

y = +0.9

-0.9

y= -0.9

+0.9

B

D

O

e

A

y = - 0.9

+0.9 XI

-0.9

Y = +0.9

APLICACIONES EN MEDICINA

- _il_2_

B

rica de los patrones y lasclases es necesaria para entrenar la red neuronal
pues esta trabaja con valores numéricos.

e
D

El patrón A se ha codificado como (0.9,
-0.9), el patrón B como (-0.9, +0.9), el
patrón C como (+0.9, -0.9), el patrón
D como (+0.9, +0.9). La clase Buena
se ha codificado como (+0.9) Y la Mala
como (-0.9). Esta codificación numé-

La capacidad de aprender con ejemplos y
clasificar patrones,son cualidades de las
redes neuronales multicapa que se han explotado en medicina como se ilustra a continuación.

Análisis de imágenes
En la práctica los médicos tienen que
evaluar información de imágenes obte-

221

DELGADO A.

nidas con ultrasonido, resonancia magnética, medicina nuclear y radiología.
Normalmente se hace un análisis cualitativo por inspección visual; sin embargo,...