Sistema experto para el diagnostico de cáncer tiroideo basada en redes neuronales

Abstract

El gran avance en cuanto a las nuevas tecnologías utilizadas en el campo de la medicina, ha sido un impulso a la presente investigación, en el desarrollo se hace presente las redes neuronales, las cuales permiten resolver una amplia gama de problemas, entre los que se encuentran el diagnóstico de patología médicas tales como el Cáncer Tiroidal; permitiendo además acelerar el tiempo de procesamiento de la información y ser tolerante a nuevos datos introducidos a la red neuronal. Cuando se analiza problemas de salud, las personas buscan alternativas de solución con bajo costo.

Los casos de estudio utilizados se basan en historiales de pacientes de la clínica “Embriovid”, se tuvo acceso a los diferentes análisis de los pacientes, como las muestras de sangre y los reportes de la biopsias entre otros. En este trabajo se estudia los síntomas frecuentes que suele tener un paciente diagnosticado de Cáncer Tiroideo y el modelado e implementación de un prototipo de red neuronal que permita el reconocimiento de las anomalías.

Para tal efecto, se realiza un análisis a las características extraídas de un conjunto de reportes de biopsias de muestras y pruebas sanguíneas, las cuales determinan la dimensionalidad de la capa de entrada a la red neuronal.

En la determinación de la estructura interna de la red neuronal se utiliza el método científico empírico – analítico que permite el conocimiento auto correctivo y progresivo.

En conclusión, el modelo implementado de una red neuronal simple, como es el Perceptrón, muestra la eficacia del procesamiento de un diagnóstico por síntomas para cualquier persona.