Creación de un modelo de red neuronal artificial para predecir enfermedades basado en sintomatología de pacientes

Resumen: Esta investigación tiene como propósito principal la creación de una red neuronal artificial destinada a predecir enfermedades comunes en pacientes que residen en áreas marginadas o de difícil acceso como: influenza, sinusitis, infecciones estomacales y del tracto urinario. El fundamento de este trabajo se centra en la información recopilada del historial clínico del paciente, así como de un detallado cuestionario de síntomas, ambos integrados en un sistema de telemedicina desarrollado por los autores e instalado en las zonas marginadas del norte de Veracruz, México. La efectividad de la red neuronal artificial se somete a evaluación para determinar su precisión en la detección de enfermedades, a través de pruebas levadas a cabo en el algoritmo. La alta precisión obtenida en el diagnóstico de la red neuronal artificial, la avala como una herramienta tecnológica complementaria eficiente. Los resultados obtenidos se contrastan con los diagnósticos de enfermedad emitidos por médicos especialistas, estableciendo así la validez y confiabilidad de la red neuronal en este contexto específico de atención médica de áreas marginadas.