{"id":50340,"date":"2024-11-12T09:24:47","date_gmt":"2024-11-12T15:24:47","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=50340"},"modified":"2025-10-18T00:16:52","modified_gmt":"2025-10-18T06:16:52","slug":"la-importancia-de-la-generalizacion-de-los-modelos-predictivos-de-funcion-cerebral","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/la-importancia-de-la-generalizacion-de-los-modelos-predictivos-de-funcion-cerebral\/","title":{"rendered":"La importancia de la generalizaci\u00f3n de los modelos predictivos de funci\u00f3n cerebral"},"content":{"rendered":"
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Estudio muestra que modelos predictivos pueden funcionar en conjuntos de datos distintos de los que fueron entrenados.<\/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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La investigaci\u00f3n en neuroimagen ayudan a los cient\u00edficos a entender c\u00f3mo el cerebro genera el comportamiento y abre nuevas puertas hacia tratamientos personalizados en salud mental y otras afecciones neurol\u00f3gicas. En este sentido, los avances en esta clase de investigaciones responden generalmente a la utilizaci\u00f3n de im\u00e1genes cerebrales y datos de comportamiento para entrenar modelos de machine learning para predecir s\u00edntomas o enfermedades en relaci\u00f3n con la funci\u00f3n cerebral. La utilidad de estos modelos es mayor cuando estos pueden generalizarse en distintos entornos y poblaciones.<\/p>

Un estudio realizado por investigadores de Yale publicado en Developmental Cognitive Neuroscience<\/em><\/a>, detall\u00f3 que los modelos predictivos pueden funcionar bien en conjuntos de datos distintos a los que fueron entrenados. De esta forma, seg\u00fan el estudio, el uso de datos diversos ser\u00eda fundamental para desarrollar modelos predictivos cl\u00ednicamente \u00fatiles.<\/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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\u201cEs habitual que los modelos predictivos tengan un buen rendimiento cuando se prueban con datos similares a los que se utilizaron para su entrenamiento\u201d, expres\u00f3 Brendan Adkinson, doctorante en Yale y autor principal del estudio. Sin embargo, puntualiz\u00f3 que cuando los modelos predictivos se prueban en conjuntos de datos con caracter\u00edsticas diferentes suelen fallan, lo que imposibilita su aplicaci\u00f3n cl\u00ednica.<\/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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Los conjuntos de datos se distinguen por contar diversas variaciones en la edad, sexo, etnia y geograf\u00eda de las personas, as\u00ed como otros aspectos cl\u00ednicos. Sin embargo, seg\u00fan el estudio, estas diferencias son un componente clave. \u201cLos modelos predictivos solo ser\u00e1n cl\u00ednicamente valiosos si pueden predecir de manera efectiva sobre la base de estas idiosincrasias espec\u00edficas de cada conjunto de datos\u201d, dijo Adkinson.<\/p>

En este sentido, los investigadores entrenaron a los modelos para predecir dos rasgos, habilidades ling\u00fc\u00edsticas y funci\u00f3n ejecutiva, a partir de tres grandes conjuntos de datos sustancialmente diferentes entre s\u00ed. \u201cDescubrimos que, aunque estos conjuntos de datos eran marcadamente diferentes entre s\u00ed, los modelos segu\u00edan teniendo un buen rendimiento seg\u00fan los est\u00e1ndares de neuroimagen durante las pruebas\u201d, explic\u00f3 Adkinson, quien tambi\u00e9n es profesor de radiolog\u00eda e im\u00e1genes biom\u00e9dicas en Yale.<\/p>

El siguiente paso para Adkinson es explorar la idea de explorar en relaci\u00f3n con una poblaci\u00f3n especifica, especialmente busca aprobar modelos generalizables en \u00e1reas rurales, que generalmente se ven rezagados en la inclusi\u00f3n en este tipo de modelos.<\/p>

La gran mayor\u00eda de los ejercicios de recopilaci\u00f3n de datos a gran escala que se utilizan para generar modelos predictivos de neuroimagen se basan en \u00e1reas metropolitanas donde hay acceso a datos de m\u00e1s personas. En este sentido, construir modelos a partir de datos de personas en \u00e1reas urbanas y suburbanas pueden derivar en modelos no generalizables para personas en regiones rurales. \u201cSi llegamos a un punto en el que los modelos predictivos son lo suficientemente s\u00f3lidos como para usarlos en la evaluaci\u00f3n y el tratamiento cl\u00ednicos, pero no se generalizan a poblaciones espec\u00edficas, como los residentes rurales, entonces esas poblaciones no ser\u00e1n atendidas tan bien como otras\u201d, agreg\u00f3 Adkinson.<\/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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YALE<\/strong><\/p>

https:\/\/news.yale.edu\/2024\/11\/01\/step-toward-clinically-useful-brain-behavior-machine-learning-models<\/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":"

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