Académico del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y Massachusetts General Hospital acaba de demostrar Cómo se pueden capacitar las redes neuronales para administrar anestesia durante una operación. Un equipo compuesto por científicos del MIT, de hecho, ha desarrollado una red neuronal para supervisar la administración de propofol, un fármaco comúnmente utilizado en la anestesia general, cuando los pacientes se someten a operaciones médicas.

Al final de un estudio que debe publicarse. Después de la Conferencia Internacional sobre Inteligencia de Medicina Artificial que se celebrará este año, este equipo de investigadores describió cómo ha formado algoritmos para aplicar adecuadamente las dosis de anestesia. Conjuntos de datos que incluyen datos de pacientes que pueden cambiar los niveles de anestesia recomendados: peso, edad, afecciones médicas preexistentes, así como modelos que monitorean los niveles de conciencia durante un procedimiento y dosis recomendadas de medicamentos. Posteriormente, se introdujeron en la red.

Se inició una serie de pruebas para mejorar el modelo a lo largo del tiempo, de acuerdo con un método llamado «Entropía cruzada». A medida que se registran los cambios en la conciencia simulada, el modelo aprende a adaptarse a las variaciones neuronales y aplicar la buena dosis de propofol para mantener al paciente. El equipo de los investigadores indica que la red neuronal ha superado potencialmente sus expectativas, superando los controladores proporcionales, integrales y derivados (PID), una tecnología estándar utilizada para determinar los niveles adecuados de anestesia y administrarlos, incluido el propofol.

Un método ya usa la fruta

«Las redes neuronales profundas nos permiten crear una plantilla con muchos datos de entrada continuos, para que nuestro método haya generado políticas de control más consistentes que las políticas de tabla anteriores», dice Gabriel Schamberg, Uno de los investigadores que participan en el estudio.

El modelo aún debe ser probado en pacientes vivos, y deberá ser aprobado para que las pruebas médicas puedan realizarse en entornos clínicos controlados. Si está previsto que reemplace los controladores PID actuales en el futuro, la creación de redes de neuronas podría hacer posible refinar lo que actualmente consideramos como la dosis ideal de anestesia para diferentes pacientes.

en el campo de la atención médica, el potencial de las redes neuronales y el aprendizaje profundo se ha demostrado mediante el análisis automático de grandes conjuntos de datos médicos para detectar modelos y tendencias, a través de la mejora de los procedimientos de diagnóstico, mediante la detección de tumores de imágenes radiológicas y, más recientemente, Al explorar la cirugía robótica.

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