Resumen

El artículo analiza distintos enfoques para construir un sistema de apoyo a la toma de decisiones médicas basado en big data. Los autores trataron de abstenerse de cualquier reducción de datos y aplicar métodos universales de enseñanza y procesamiento de big data independientes de las normas de clasificación de enfermedades. El artículo evalúa y compara la precisión de las recomendaciones entre tres opciones: razonamiento basado en casos, red neuronal simple de una sola capa y red neuronal probabilística. Además, el documento corrobora la hipótesis relativa al enfoque más eficiente para resolver el problema especificado.

• Materias:Señales orofaciales Clasificación del cáncer Terapia de exposición Resonancias magnéticas Medicina de precisión
• Subjects:Orofacial signals Cancer classification Exposure therapy Magnetic resonance imaging Precision medicine
• Palabras claves:artículo, métodos de procesamiento de big data, sistema de apoyo a la toma de decisiones médicas, normas de clasificación de enfermedades, red neuronal probabilística, big data, reducción de datos, diferentes enfoques, enfoque eficiente, red neuronal
• Keywords:paper, big data processing methods, medical decision support system, disease classification standards, probabilistic neural network, big data, data reduction, different approaches, efficient approach, neural network