Un sistema híbrido de apoyo a la decisión utilizando redes neuronales y control estadístico de procesos diagnosticó infarto de miocardio con mayor precisión y exactitud en comparación con los algoritmos de aprendizaje automático estándar.
Otro (n=175)
¿Mejora un sistema de apoyo a la decisión basado en redes neuronales y gráficos de control estadístico de procesos la precisión y exactitud del diagnóstico de infarto de miocardio en comparación con algoritmos de aprendizaje automático estándar?
Un sistema híbrido de apoyo a la decisión utilizando redes neuronales y gráficos de control estadístico de procesos puede diagnosticar con precisión el infarto de miocardio.
El tiempo y la precisión son dos claves primarias para el diagnóstico de infarto de miocardio. Incluso errores menores en el diagnóstico pueden aumentar drásticamente el proceso de tratamiento, incrementar los costos de tratamiento y poner al paciente en estados de salud peligrosos. Este documento presenta un sistema de apoyo a la decisión (DSS) basado en redes neuronales y gráficos de control estadístico de procesos para diagnosticar y controlar el infarto de miocardio (IM) y monitorear continuamente la presión arterial del paciente. Con este fin, se recopilaron datos de 175 documentos médicos de pacientes con IM y 92 diagnósticos exitosos registrados de tipo IM. Se utilizó un grupo de pacientes para validar la efectividad del sistema propuesto. Los resultados prueban que el modelo híbrido propuesto puede diagnosticar IM con alta precisión y exactitud en comparación con los algoritmos de aprendizaje automático. Límites de control más estrictos con un nivel de confianza de L=2 (intervalo de confianza del 95.45%) en la etapa de determinación de control y límites de control más amplios con un nivel de confianza de L=3 (intervalo de confianza del 99.73%) en la etapa de determinación de condición llevaron a una mayor precisión global. Este método puede ayudar a los médicos a tomar mejores decisiones sobre el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares.
Khiabani et al. (Sat,) llevaron a cabo otro estudio en infarto de miocardio (n=175). Se evaluó el sistema de apoyo a la decisión basado en redes neuronales y gráficos de control estadístico de procesos vs. algoritmos de aprendizaje automático en precisión y exactitud del diagnóstico. Un sistema híbrido de apoyo a la decisión utilizando redes neuronales y control estadístico de procesos diagnosticó infarto de miocardio con mayor precisión y exactitud en comparación con algoritmos de aprendizaje automático estándar.