{"id":25179,"date":"2022-05-11T09:06:06","date_gmt":"2022-05-11T14:06:06","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=25179"},"modified":"2025-10-20T11:58:02","modified_gmt":"2025-10-20T17:58:02","slug":"aprendizaje-profundo-y-sus-aplicaciones-en-la-atencion-medica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/aprendizaje-profundo-y-sus-aplicaciones-en-la-atencion-medica\/","title":{"rendered":"Deep learning and its applications in healthcare"},"content":{"rendered":"
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El aprendizaje profundo cuenta con una gran variedad de aplicaciones, como la investigaci\u00f3n cl\u00ednica, la mejora de toma de decisiones por parte de especialistas, an\u00e1lisis de datos, entre otros.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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El aprendizaje profundo o deep learning<\/em> es una categor\u00eda del aprendizaje autom\u00e1tico, que a su vez est\u00e1 relacionado con la Inteligencia Artificial. El aprendizaje profundo consiste en una red neuronal que simula el comportamiento del cerebro humano, sin embargo, es capaz de aprender y ser entrenado a trav\u00e9s de grandes cantidades de datos.<\/p>

Normalmente la red neuronal est\u00e1 formada por tres o m\u00e1s capas, no obstante, a\u00fan con una sola capa el aprendizaje profundo puede realizar predicciones. En este sentido al igual que la IA, el aprendizaje profundo es utilizado para la automatizaci\u00f3n de tareas sin la intervenci\u00f3n humana de manera f\u00edsica.<\/p>

A diferencia del aprendizaje autom\u00e1tico, que aprovechan datos estructurados para realizar predicciones, el aprendizaje profundo puede profesar datos no estructurados como texto e im\u00e1genes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Las capacidades del deep learning<\/em>, lo convierten en una herramienta con gran potencial en la investigaci\u00f3n y en la atenci\u00f3n m\u00e9dica. Al igual que en otros sectores, su aplicaci\u00f3n en salud ofrece diversas alternativas para escenarios espec\u00edficos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Por ejemplo, las redes neuronales profundas<\/strong> que son utilizadas para predecir cu\u00e1ndo los pacientes no acudir\u00e1n a sus citas m\u00e9dicas. Esto es posible gracias a la informaci\u00f3n obtenida de expedientes cl\u00ednicos electr\u00f3nicos. De esta forma, se pueden determinar estrategias para evitar que los pacientes falten a sus citas previamente acordadas.<\/p>

Por otra parte, est\u00e1n las redes neuronales convolucionales<\/strong>, que son utilizadas para la comprensi\u00f3n de datos visuales, por ejemplo, de im\u00e1genes m\u00e9dicas. Este tipo de aprendizaje profundo, es capaz de clasificar im\u00e1genes en categor\u00eda dependiendo de las caracter\u00edsticas que tengan.<\/p>

De esta forma, es capaz de mejorar la toma de decisiones y apoyar a los profesionales en el an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas. Por ejemplo, hay estudios que han utilizado redes neuronales convolucionales, para detectar diversas enfermedades de la retina analizando solamente un estudio de fondo de ojo en los pacientes.<\/p>

Asimismo, existen otros tipos de redes de aprendizaje profundo que apoyan en las tareas de procesamiento del lenguaje natural, estas son las redes neuronales recurrentes<\/strong>. Estas son \u00fatiles para tareas de investigaci\u00f3n como la selecci\u00f3n de participantes para ensayos cl\u00ednicos. De esta forma, analizando la informaci\u00f3n disponible en texto, audios de entrevistas, historias cl\u00ednicas, en grupos de pacientes y pueden identificar caracter\u00edsticas para la selecci\u00f3n de cohortes.<\/p>

De igual forma, se encuentran las redes generativas antag\u00f3nicas<\/strong>, que utilizan informaci\u00f3n para generar datos sint\u00e9ticos que puedan facilitar la investigaci\u00f3n y el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. Por ejemplo, es posible la generaci\u00f3n de im\u00e1genes sint\u00e9ticas de resonancias magn\u00e9ticas, para el desarrollo de an\u00e1lisis predictivos. De esta forma los investigadores pueden crear grandes conjuntos de datos, sin necesidad de obtener im\u00e1genes m\u00e9dicas reales de miles de pacientes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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HEALTHCARE IT ANALYTICS<\/strong><\/p>

https:\/\/healthitanalytics.com\/features\/types-of-deep-learning-their-uses-in-healthcare<\/a><\/p>

IBM<\/strong><\/p>

https:\/\/www.ibm.com\/cloud\/learn\/deep-learning<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El aprendizaje profundo cuenta con una gran variedad de aplicaciones, como la investigaci\u00f3n cl\u00ednica, la mejora de toma de decisiones por parte de especialistas, an\u00e1lisis de datos, entre otros. El aprendizaje profundo o deep learning es una categor\u00eda del aprendizaje autom\u00e1tico, que a su vez est\u00e1 relacionado con la Inteligencia Artificial. El aprendizaje profundo consiste en una red neuronal que simula el comportamiento del cerebro humano, sin embargo, es capaz de aprender y ser entrenado a trav\u00e9s de grandes cantidades de datos. Normalmente la red neuronal est\u00e1 formada por tres o m\u00e1s capas, no obstante, a\u00fan con una sola capa el aprendizaje profundo puede realizar predicciones. En este sentido al igual que la IA, el aprendizaje profundo es utilizado para la automatizaci\u00f3n de tareas sin la intervenci\u00f3n humana de manera f\u00edsica. A diferencia del aprendizaje autom\u00e1tico, que aprovechan datos estructurados para realizar predicciones, el aprendizaje profundo puede profesar datos no estructurados como texto e im\u00e1genes. Las capacidades del deep learning, lo convierten en una herramienta con gran potencial en la investigaci\u00f3n y en la atenci\u00f3n m\u00e9dica. Al igual que en otros sectores, su aplicaci\u00f3n en salud ofrece diversas alternativas para escenarios espec\u00edficos. Por ejemplo, las redes neuronales profundas que son utilizadas para predecir cu\u00e1ndo los pacientes no acudir\u00e1n a sus citas m\u00e9dicas. Esto es posible gracias a la informaci\u00f3n obtenida de expedientes cl\u00ednicos electr\u00f3nicos. De esta forma, se pueden determinar estrategias para evitar que los pacientes falten a sus citas previamente acordadas. Por otra parte, est\u00e1n las redes neuronales convolucionales, que son utilizadas para la comprensi\u00f3n de datos visuales, por ejemplo, de im\u00e1genes m\u00e9dicas. Este tipo de aprendizaje profundo, es capaz de clasificar im\u00e1genes en categor\u00eda dependiendo de las caracter\u00edsticas que tengan. De esta forma, es capaz de mejorar la toma de decisiones y apoyar a los profesionales en el an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas. Por ejemplo, hay estudios que han utilizado redes neuronales convolucionales, para detectar diversas enfermedades de la retina analizando solamente un estudio de fondo de ojo en los pacientes. Asimismo, existen otros tipos de redes de aprendizaje profundo que apoyan en las tareas de procesamiento del lenguaje natural, estas son las redes neuronales recurrentes. Estas son \u00fatiles para tareas de investigaci\u00f3n como la selecci\u00f3n de participantes para ensayos cl\u00ednicos. De esta forma, analizando la informaci\u00f3n disponible en texto, audios de entrevistas, historias cl\u00ednicas, en grupos de pacientes y pueden identificar caracter\u00edsticas para la selecci\u00f3n de cohortes. De igual forma, se encuentran las redes generativas antag\u00f3nicas, que utilizan informaci\u00f3n para generar datos sint\u00e9ticos que puedan facilitar la investigaci\u00f3n y el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. Por ejemplo, es posible la generaci\u00f3n de im\u00e1genes sint\u00e9ticas de resonancias magn\u00e9ticas, para el desarrollo de an\u00e1lisis predictivos. De esta forma los investigadores pueden crear grandes conjuntos de datos, sin necesidad de obtener im\u00e1genes m\u00e9dicas reales de miles de pacientes. BIBLIOGRAF\u00cdA HEALTHCARE IT ANALYTICS https:\/\/healthitanalytics.com\/features\/types-of-deep-learning-their-uses-in-healthcare IBM https:\/\/www.ibm.com\/cloud\/learn\/deep-learning<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":25181,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,3393,160],"tags":[145],"class_list":["post-25179","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-inteligencia-artificial-y-ciencia","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25179","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=25179"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25179\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/25181"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=25179"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=25179"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=25179"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}