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RESUMEN La medicina es uno de los campos del conocimiento que mas podrian beneficiarse de una interaccion cercana con la computacion y las matematicas, mediante la cual se optimizarian procesos complejos e imperfectos como el diagnostico diferencial. De esto se ocupa el aprendizaje automatico, rama de la inteligencia artificial que construye y estudia sistemas capaces de aprender a partir de un conjunto de datos de adiestramiento y de mejorar procesos de clasificacion y prediccion. En Mexico, en los ultimos anos se ha avanzado en la implantacion del expediente electronico y los Institutos Nacionales de Salud cuentan con una riqueza de datos clinicos almacenada. Para que esos datos se conviertan en conocimiento, necesitan ser procesados y analizados a traves de metodos estadisticos complejos, como ya se hace en otros paises, usando: razonamiento basado en casos, redes neuronales artificiales, clasificadores bayesianos, regresion logistica multivariante o maquinas de soporte vectorial, entre otros. Esto facilitara el diagnostico clinico de padecimientos como: apendicitis aguda, cancer de mama o hepatopatia cronica. En esta revision se repasan conceptos, antecedentes, ejemplos y metodos de aprendizaje automatico en diagnostico clinico.

Inteligencia artificial para asistir el diagnóstico clínico en medicina