Resumen:
La radiología es una rama de la medicina que junto a la tecnología va evolucionando a través del tiempo. La inteligencia artificial, aparece como respuesta a la falta de recursos humanos en salud en lugares aislados, facilitar el diagnóstico, y mejorar el manejo de datos de forma óptima. El diagnóstico por medio de la inteligencia artificial se desarrolla mediante el machine learning o aprendizaje automático, en la cual el sistema aprende automáticamente a partir de un algoritmo, en combinación a la neuronal network o red neuronal en la que dado ciertos parámetros habrá una forma de combinarlos para predecir un cierto resultado. Por otra parte, en Chile y resto del mundo los accidentes cerebrovasculares son una de las principales causas de muerte y discapacidad en la
población, siendo la resonancia magnética de cerebro muy útil en el diagnóstico de enfermedades neurológicas, cerebrovasculares y la isquemia cerebral.
El objetivo principal del presente estudio, es construir un algoritmo con variables claves para diagnosticar accidente cerebro vascular mediante imágenes de difusión en resonancia magnética con ayuda de la inteligencia artificial. Como objetivos específicos mostrar el funcionamiento del algoritmo, por medio de un sistema de inteligencia artificial estrecha; facilitar los conocimientos para la construcción de un algoritmo o diagrama de flujo.
Para ésto se evaluaron de manera retrospectiva estudios con valores de Coeficiente de Difusión Aparente en difusión por Resonancia Magnética Cerebral en pacientes tanto sanos como con Accidente Cerebro Vascular según informe radiológico. Los resultados de este estudio, buscan generar una base de datos, para gestar un algoritmo, y su posterior aplicación en Inteligencia Artificial, dejando la puerta abierta a incrementar la información.
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