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Diagn贸stico diferencial de fiebres hemorr谩gicas utilizando ARTMAP
El dengue, leptospirosis y la malaria son enfermedades que pertenecen a un grupo
conocido como fiebres hemorr谩gicas [1] [3]. Estas enfermedades se pueden manifestar
inicialmente como s铆ndromes febriles indeterminados, por lo que pueden ser f谩cilmente
confundidas con otros cuadros o incluso entre ellas [2]. A pesar de presentar s铆ntomas
parecidos, sus etiolog铆as y tratamiento son muy diferentes, por lo que se hace de
especial importancia establecer mecanismos de diagn贸stico claramente definidos y con
alta especificidad, teniendo en cuenta que la mortalidad asociada a estas enfermedades
se reduce dram谩ticamente al ser diagnosticadas oportunamente. Para el diagn贸stico
de estas enfermedades, el personal m茅dico dispone de indicaciones semiol贸gicas en la
literatura, pero estas enfermedades presentan una alta variabilidad en t茅rminos de los
s铆ntomas y signos que presentan los pacientes afectados, haciendo dif铆cil establecer con
claridad de que enfermedad se trata. Adem谩s, se disponen de pruebas de laboratorio
para la confirmaci贸n del diagn贸stico, con confiabilidad altamente variable y resultados
que pueden tomar varios d铆as para ser reportados finalmente. Todo lo anterior juega
en contra de un diagn贸stico acertado y oportuno, llevando muchas veces a falsos
diagn贸sticos. Varios estudios [6] [7] [8] [9] ponen de manifiesto situaciones donde durante
un brote epid茅mico, una enfermedad enmascara una porci贸n significante de casos de
otra enfermedad. El dengue, leptospirosis y la malaria son enfermedades de notificaci贸n
obligatoria a las entidades encargadas de la vigilancia epidemiol贸gica, puesto se consideran
riesgos para la salud p煤blica, lo cual las pone en un lugar de importancia manifiesta
a la hora de considerar el dise帽o de estrategias encaminadas a obtener un diagn贸stico
temprano m谩s acertado. El campo del aprendizaje automatizado (Machine Learning)
ha ofrecido hist贸ricamente recursos bastante importantes para el diagn贸stico m茅dico
ayudado por computadora, y a trav茅s de estos el problema de diagn贸stico se asume
como un problema de reconocimiento de patrones. La idea tras este tipo de aplicaciones no es remplazar al personal m茅dico, sino darle herramientas adicionales para la
toma de decisiones, y de esta manera contribuir a la mejora de la atenci贸n de los pacientes.Incluye bibliograf铆a, anexos e 铆ndic