Resumen

Las redes neuronales artificiales (ANNs) son una técnica de aprendizaje automático, inspirada en los principios encontrados en las neuronas biológicas. Esta técnica se ha utilizado para problemas de predicción y clasificación en muchas áreas del procesamiento de señales médicas. El objetivo de este artículo fue identificar a individuos con alto riesgo de muerte después de un infarto agudo de miocardio utilizando ANN. Un conjunto de datos de entrenamiento para ANN consistió en 1705 pacientes consecutivos que se sometieron a monitoreo de ECG de 24 horas, análisis de ECG corto, variabilidad de la frecuencia cardíaca beat-to-beat no invasiva y sensibilidad barorrefleja que fueron seguidos durante 3 años. El clasificador de red neuronal propuesto mostró un buen rendimiento para la predicción de supervivencia: precisión del 88%, sensibilidad del 81%, especificidad del 93%, medida F de 0.85 y un valor de área bajo la curva de 0.77. Estos hallazgos respaldan la teoría de que los pacientes

• Materias:Simulación dinámica Toma de decisiones Regresión lineal Cargas controladas Seguridad multimedia
• Subjects:Dynamic simulation Decision making Linear regression Controlled loads Multimedia safety
• Palabras claves:Redes neuronales; Aprendizaje automático; Predicción; Clasificación; Infarto de miocardio; Mortalidad
• Keywords:Neural networks; Machine learning; Prediction; Classification; Myocardial infarction; Mortality