Las redes neuronales profundas, o redes de aprendizaje profundo, tienen varias capas ocultas con millones de neuronas artificiales conectadas entre sí. Un número, denominado peso, representa las conexiones entre un nodo y otro.
Predicción de eventos futuros en procesos de salud mediante aprendizaje profundo, es la línea de investigación del doctor Edgar Tello Leal, investigador de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la UAT
En entrevista para Radio UAT, Tello Leal comentó que lo que es el aprendizaje profundo y su interpretación en la predicción de eventos futuros en el rubro de la salud y la aplicación de sus estudios en la medicina humana.
“En el rublo medico puede entrar desde la recomendación que le pueda hacer en un caso particular un sistema basado en aprendizaje profundo a médico sobre una enfermedad en particular al final la decisión y esto es muy importante remarcarlos la decisión es del especialista, del médico, este tipo de herramientas solo van a hacer un soporte para recomendar basado en ciertas características”, explicó.
Añadió: “estamos hablando del análisis de imágenes de tumores cerebrales, tumores relacionados con cáncer que es un área donde se esta trabajando bastante el procesar la imagen y ver las características de ese tumor le permite al sistema que tipo es y cuales pueden ser las recomendaciones y al final el especialista analizando en su grupo toda esta información tomaría una decisión”.
En el rubro médico, en la actualidad se está utilizando mucho el aprendizaje profundo en las recomendaciones que esta tecnología le está presentando a un médico sobre una enfermedad en particular, al final la decisión es del médico especialista. Estas herramientas le indican al médico mediante imágenes que tipo de tumores cerebrales son, que tipos de cánceres presenta el paciente y sus recomendaciones que finalmente el especialista tomará la decisión.
