Resumen

El artículo es resultado de la investigación “Estudio de patologías presentes en la columna vertebral empleando técnicas de inteligencia artificial como apoyo a los procesos de diagnóstico”, desarrollada en la Universidad del Valle entre 2016 y 2017. Problema: con frecuencia, los estudios y análisis que a menudo se realizan a las afecciones de salud en seres humanos con frecuencia son invasivos, lo cual conlleva problemas mayores. Objetivo: aportar un método de estudio a partir de los atributos biomecánicos de seres humanos para la detección de patologías que se presentan en la columna vertebral. Metodología: el trabajo se fundamentó en probar tres técnicas de reconocimiento de patrones; Bayes como técnica clásica de reconocimiento; y técnicas inteligentes como las redes neuronales de base radial (rbf), máquinas de soporte vectorial (svm) y redes neuronales probabilísticas (pnn). Resultados: durante el proceso de clasificación de las patologías a tratar, la que mejores resultados aportó fue la técnica de pnn, mientras que las demás presentaron buenos resultados de clasificación para una patología en particular. Conclusión: se comprobó que la aplicación de estas técnicas de estudio aporta características importantes a los procesos de diagnóstico de patologías presentes en la columna vertebral, tales como hernia discal y espondilolistesis.

1. INTRODUCCIÓN

El mundo actual se encuentra en un proceso de cambio acelerado, en virtud de los múltiples avances tecnológicos que se presentan a diario. Estos interfieren de forma directa o indirecta en el entorno y traen consigo cambios significativos en hogares, medios de transporte, oficinas, industrias, y, sobre todo, en la medicina. Por lo anterior, es de gran importancia explorar posibles nuevas técnicas y tecnologías de implementación en la detección de patologías que se presentan en el ser humano, a fin de prevenir enfermedades a futuro.

Los algoritmos computacionales y técnicas de máquinas de aprendizaje (ᴍʟᴛ) ostenta propiedades que les permiten brindar soluciones eficientes a problemas de detección de patologías en la columna vertebral, ya que se trata de un procedimiento no invasivo en el cual se realiza una clasificación de parámetros ajustable a sistemas con múltiples clases, que pueden ser o no lineales [1]. Una muestra de la capacidad que tienen las máquinas de aprendizaje para procesos de clasificación está en la técnica de máquinas de soporte vectorial: a partir de hiperplanos se pueden establecer fronteras de separación entre las diferentes clases de datos.

• Materias:Estructuras biomecánicas Columna vertebral Patologías Redes neuronales artificiales
• Subjects:Biomechanical structures Spine Pathologies Artificial neural networks
• Palabras claves:Atributos biomecánicos; Columna vertebral; Funciones de base radial; Máquinas de soporte vectorial; Patologías; Teorema de Bayes; Redes neuronales probabilísticas
• Keywords:Biomechanical attributes; Vertebral column; Radial basis functions; Vector support machines; Pathologies; Bayes theorem; Probabilistic neural networks