USO REDES NEURONALES ARTIFICIALES PARA ESTUDIAR LA PROPENSIÓN DEL ATAQUE CARDÍACO.
Palabras clave:
Redes Neuronales Artificiales, Ataque cardíaco, Los factores de riesgo.Resumen
Introducción: Los avances en la tecnología han permitido que la sociedad moderna una vida de relativa comodidad. Este estilo de vida ha contribuido a la aparición de un conjunto de factores que pueden conducir a disfunciones corporales, causando serias complicaciones de salud, sobre todo entre ellos el ataque cardíaco. Estudios en Inteligencia Artificial se han destacado por la creación de métodos y resolución de problemas complejos que no podían ser resueltos por métodos tradicionales de programación o simplemente por la historia clínica. Métodos: Para ello, hemos diseñado un instrumento de evaluación de los factores de riesgo de ataque cardíaco y Aplicada 296 cuestionarios en los individuos de ambos sexos, divididas en dos grupos: los sujetos ingresados en la Unidad Quirúrgica B, Hospital Santa Clara y temas Trabajan en la Hermandad de la Casa del Hospital Administrativo Centro Santa de Misericordia. Los datos recogidos se almacenan en un software de aplicación y después de, que se utiliza para implementar el Rede Neuronal Artificial con 14 neuronas en la capa de entrada y 1 neurona en la capa de salida. Resultados: Los resultados del estudio señalan que el Perceptrón multicapa Rede Neuronal entrenado y validado se puede utilizar para ayudar en el reconocimiento de la interrelación de los factores de riesgo y se puede utilizar para apoyar el diagnóstico y el ataque cardíaco de identificación en un nuevo conjunto de individuos. Conclusión: Rede Neuronal Artificial demostrado ser una herramienta valiosa para el reconocimiento y el apoyo en los estudios relacionados con el ataque cardíaco
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Cómo citar
HELEGDA, L. C., HELEGDA, S., & BODANESE, L. C. (2016). USO REDES NEURONALES ARTIFICIALES PARA ESTUDIAR LA PROPENSIÓN DEL ATAQUE CARDÍACO. Fiep Bulletin - Online, 86(1). Recuperado a partir de https://fiepbulletin.net/fiepbulletin/article/view/86.a1.71
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