Open AccessFactores predictivos para el riesgo de tuberculosis en población considerada vulnerable: clasificación del riesgo por medio del uso de red neuronal artificial.
Author(s) -
Anderson Díaz Pérez,
Consuelo Roldán Menco,
Jairo Muñoz Baldiris,
Alexandra Giraldo Giraldo,
E. Rúperez García,
July Llanos Perdomo,
Francia Campo Peñaloza
Publication year - 2012
Publication title -
ciencia y salud virtual
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
ISSN - 2145-5333
DOI - 10.22519/21455333.246
Subject(s) - humanities , medicine , philosophy
La tuberculosis es una patología curable y prevenible, persiste como problema de salud pública a pesar de contar con medidas de diagnóstico y tratamiento eficaz. Objetivo: Brindar un acercamiento metodológico a la aplicación de redes neuronales artificiales (RNA) para la predicción del riesgo de padecimiento de tuberculosis en una población vulnerable y proponer una clasificación matemática para el nivel o tipo de riesgo. Materiales y Métodos: Emergente de Red Neuronal Artificial. Se seleccionó una muestra probabilística conformada por 370 individuos. Resultados: La interacción de factores se consideraron condicionantes para la enfermedad, cuando se interpretan en conjunto terminan todos interactuando para el riesgo de presentar la enfermedad en menor o mayor grado. Conclusión: La red neuronal artificial es una herramienta importante para llegar a predecir el riesgo de tuberculosis, la clasificación propuesta para el riesgo puede resultar al momento de considerar una población como vulnerable o no para contraer tuberculosis.