Redes neuronales: aplicación de una herramienta computacional en Cardiología clínica / Neural networks: Application of a computer tool in Clinical cardiology

RESUMEN

Si inicialmente las ciencias computacionales y los programas informáticos se introdujeron en la práctica médica solo en procedimientos básicos que incluían recolección de datos y abordajes estadísticos, de donde de la disciplina computacional solo se especulaban nuevos roles de interacción entre las ciencias técnicas y médicas, es ya un hecho que estas herramientas vienen a establecer un lazo directo con la práctica clínica, en un esquema que se centra en obtener la mayor certeza para el tratamiento correcto del paciente. Entre múltiples técnicas computacionales usadas para la valoración e intervención de estados fisiológicos y patológicos, como «wavelet transform¼, «fuzzy logic¼, «approximate entropy¼, «artificial intelligence¼ y «model-based clustering¼, las redes neuronales artificiales nacen con la expectativa de obtener un diagnóstico más preciso y oportuno, ante el incremento en la capacidad de cálculo y la utilización de datos mediante máquinas y software más robustos, que ubican al profesional de la salud frente a nuevos espacios entre la clínica y la técnica, así como entre la medicina y la enfermedad. La clínica cardiológica plantea escenarios complejos que pueden ser vistos a la luz de estas nuevas herramientas, imponiendo a los cardiólogos el reto de ingresar en otros campos del saber, cubriendo tanto áreas de las ciencias básicas como de las ciencias aplicadas, siendo este el caso de las técnicas computacionales y las redes neuronales1. La enfermedad coronaria es la patología que conlleva mayor morbimortalidad e impacto en la salud pública mundial, de ahí que su adecuado diagnóstico y tratamiento se convierta en un objetivo de primera línea para las nuevas técnicas aplicadas al sector clínico. Las multivariables a considerar en dicha patología, hacen complejo discernir entre los diversos estadios a evaluar y entre las variadas opciones terapéuticas a seguir. Por esto técnicas como las redes neuronales pueden facilitar la interpretación de distintas rutas para su manejo.