Redes Neuronales Aplicadas En Medicina

1) Redes Neuronales aplicadas en medicina:

Las redes neuronales consisten en redes de neuronas simuladas conectadas entre sí. Existen varios tipos en función de su arquitectura y forma de aprendizaje. Una de las más utilizadas es la red basada en varias capas de neuronas de tipo perceptrón, entrenadas mediante la técnica de retropropagación (backpropagation). Las conexiones de la red seinicializan aleatoriamente y de forma progresiva se autoajustan a medida que se entrena con los datos disponibles, de manera que ésta aprende a reconocer paulatinamente todos los casos del conjunto de datos utilizados para su entrenamiento.
Las redes neuronales permiten extraer información útil y producir inferencias a partir de los datos disponibles gracias a su capacidad de aprendizaje. Suspropiedades como reconocedoras de patrones altamente tolerantes a errores permiten combinar las cualidades del razonamiento humano con la lógica precisa y la memoria de los ordenadores, por lo que resultan de gran utilidad en medicina como sistemas de apoyo a las decisiones clínicas.
Las redes neuronales son capaces de funcionar con datos incompletos, imprecisos o con gran cantidad de ruido. Seautoajustan a medida que se entrenan con la información disponible, de forma que aprenden a reconocer paulatinamente todos los casos del conjunto de datos utilizado para su entrenamiento.
Estas características convierten las redes neuronales en un instrumento sumamente útil para ayudar al clínico a tomar decisiones, con factores como; dificultad para la utilización de pruebas complementarias, por sucoste, por el riesgo que entraña su aplicación o por su accesibilidad, Elección entre distintas opciones terapéuticas en función del resultado esperado, Predicción de la evolución de cualquier patología a partir de los signos y síntomas manifestados.

Además, por su capacidad de reconocimiento de patrones, su utilidad es indudable en el campo del diagnóstico anatomopatológico, las pruebas de imagen olas pruebas electrofisiológicas.
A la hora de implementar una red neuronal como parte de un programa o sistema informático, se pueden distinguir 3 fases básicas; Diseño: en esta fase se elige el tipo de red neuronal a usar la arquitectura o topología, el número de neuronas que la compondrán. Entrenamiento: en esta fase se le presentan a la red neuronal una serie de datos de entrada y datos desalida (resultados), para que a partir de ellos pueda aprender. Uso: se le suministran las entradas pertinentes a la red, y esta genera las salidas en función de lo que ha aprendido en la fase de entrenamiento.
Las redes neuronales son altamente tolerantes a errores, por lo que se comportan de forma excelente cuando existen imprecisiones en la información, como ocurre frecuentemente en medicina, loque las convierte en una ayuda inestimable a la hora de tomar decisiones clínicas, minimizando de esta forma su incertidumbre.
1.1) Justificación:

Escogí este tema porque me pareció de mucha importancia e interés, puesto que las redes neuronales artificiales son modelos que intentan reproducir el comportamiento de las neuronas biológicas en el cerebro y pueden generar representacionesespecíficas. Estas neuronas reciben información de entrada, que se transmite a ciertos elementos internos que se ocupan de su procesamiento, la información llega a las unidades de salida, cuya misión es dar la respuesta al sistema.
Las redes neuronales son capaces de aprender de la experiencia, de generalizar de casos anteriores a nuevos casos, de abstraer características esenciales a partir deentradas que representan información irrelevante. Esto hace que ofrezcan numerosas ventajas y que este tipo de tecnología se esté aplicando en múltiples áreas.

1.2) Objetivos:
* Ayudar en la toma de decisiones médicas, reconociendo patrones y extrayendo información útil, produciendo inferencias a partir de los datos disponibles gracias a su capacidad de aprendizaje.
* Lograr la...