Diagnóstico de Enfermedades Endémicas con redes neuronales artificiales a través WEKA
Resumen
El Hospital Regional de Pilar registra unas 7000 consultas mensuales en promedio (Bioestadísticas, 2018), de las cuales se necesita clasificar los diagnósticos de enfermedades endémicas. Para ello se utiliza Inteligencia Artificial aplicando la metodología de redes neuronales artificiales que permita realizar la clasificación en base a síntomas principales, a través del entrenamiento de datos en la herramienta WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka, s.f.)). Se pudo observar que los modelos resultantes han dado el valor de Kappa 1, en todas las instancias del entrenamiento realizado, lo que denota la modelización perfecta. Se ha propuesto una alternativa tecnológica computacional para la clasificación de las enfermedades endémicas que incluyen Dengue, Influenza y Gastroenteritis. La propuesta tecnológica consiste en un sistema basado en redes neuronales artificiales. El modelo de redes neuronales artificiales contempla 4 síntomas o neuronas para la capa de entrada, 4 capas ocultas con 4 neuronas respectivamente, y 4 capas de salida que corresponde a las enfermedades endémicas. La utilización de redes neuronales artificiales puede ofrecer clasificación de enfermedades endémicas óptimas a los profesionales médicos que realizan consultas en los hospitales públicos. Además podría utilizarse para la clasificación de otros tipos de patologías clínicas.
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Citas
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