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Introducción: Las redes neuronales artificiales (RNA) son sistemas computacionales inspirados en el cerebro humano, capaces de reconocer patrones y aprender de grandes volúmenes de datos. Este artículo revisa el funcionamiento de las RNA y sus aplicaciones en el ámbito sanitario, destacando su impacto actual y futuro.
Funcionamiento de las Redes Neuronales Artificiales: Las RNA están formadas por un conjunto de nodos o neuronas artificiales, organizadas en capas: entrada, ocultas y de salida. Cada neurona es un procesador (una función matemática) que a partir de un vector de entrada procedente del exterior o de otras neuronas, proporciona una única respuesta o salida, en base a otra función matemática distinta. Conforme la RNA trabaja los datos, entrena con algoritmos, y realiza ajustes para minimizar el error de predicción.
Comparación con Redes Neuronales Biológicas: Las RNA tienen una estructura, funcionamiento y capacidades, diferentes de las redes biológicas. Este artículo pretende proporciona una idea general de estas diferencias y ahondar en cómo se están integrando en el ámbito sanitario.
Aplicaciones en el Ámbito Sanitario: Las RNA ya se usan en múltiples ámbitos de la medicina. En diagnóstico por imagen, detectan anomalías en radiografías y resonancias magnéticas con alta precisión. En genómica y medicina personalizada, analizan datos genómicos para identificar patrones de enfermedades y desarrollar tratamientos personalizados. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) mejora la documentación clínica y la extracción de información de registros médicos electrónicos. Además, algunas RNA predicen la progresión de enfermedades crónicas y la readmisión hospitalaria, optimizando la gestión de pacientes.
Conclusión: Las RNA son poderosas herramientas en el ámbito tecnológico y científico. Pero todavía presentan desafíos como la necesidad de grandes volúmenes de datos, la Interpretabilidad y la privacidad. Sin embargo, con la investigación continua y nuevas tecnologías emergentes, las RNA seguirán desempeñando un papel crucial en la atención sanitaria, mejorando la precisión diagnóstica, personalizando tratamientos y optimizando la gestión clínica.
Introduction: Artificial neural networks (ANNs) are computational systems inspired by the human brain, capable of recognising patterns and learning from large volumes of data. This article reviews the functioning of ANNs and their applications in healthcare, highlighting their current and future impact.
How Artificial Neural Networks works: ANNs are made up of a set of nodes or artificial neurons, organized in layers: input, hidden and output. Each neuron is a processor (a mathematical function) that, based on an input vector from the outside or from other neurons, provides a single response or output, based on a different mathematical function. As the ANN works the data, it trains with algorithms, and makes adjustments to minimize prediction error.
Comparison with Biological Neural Networks: ANNs have a different structure, functioning and capabilities than biological networks. This article aims to provide an overview of these differences and delve into how they are being integrated into the healthcare environment.
Healthcare applications: ANNs are already used in multiple fields of medicine. In diagnostic imaging, they detect anomalies in X-rays and MRI scans with high precision. In genomics and personalized medicine, they analyze genomic data to identify disease patterns and develop personalized treatments. Natural language processing (NLP) improves clinical documentation and the extraction of information from electronic medical records. In addition, some ANNs predict chronic disease progression and hospital readmission, optimizing patient management.
Conclusion: ANNs are powerful technological and scientific tools. But they still present challenges such as the need for large volumes of data, interpretability and privacy. However, with continued research and new emerging technologies, ANNs will continue to play a crucial role in healthcare, improving diagnostic accuracy, personalizing treatments and optimizing clinical management.
