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El Tec de Orizaba desarrolla red neuronal artificial para reducir mortalidad materna

El equipo responsable del proyecto.

 

MÉXICO, D.F., 20 DE MAYO 2008, DGEST/DDC. El Instituto Tecnológico de Orizaba ha creado una red neuronal artificial que será de gran ayuda para prevenir y evitar la mortalidad de mujeres gestantes y de los productos en formación. Este sistema permite calcular con precisión el día en que nacerá un bebé, así como identificar cualquier padecimiento de la madre que pudiera afectar su desarrollo y provocar un parto prematuro.

La investigación se llevó a cabo en colaboración con el Hospital de Río Blanco, de la misma ciudad, bajo la dirección del Dr. Alberto A. Aguilar Lasserre, profesor-investigador del Instituto Tecnológico de Orizaba. En ella participaron las ingenieras Blanca Olivia Ixmatlahua Rivera y Nayeli Montalvo Romero, alumnas de la maestría en ingeniería industrial del propio Instituto; así como el Dr. Alejandro Pimentel Domínguez, pediatra e instructor nacional de estimulación temprana, del Hospital Regional de Río Blanco.


El Dr. Alberto A. Aguilar Lasserre refiere que “El proyecto nació en una reunión donde se nos informó que Veracruz es el estado con mayor índice de mortandad de mujeres en gestación; y la región de Orizaba es la número uno en el estado. El grupo de investigadores del proyecto consideró importante iniciar la investigación, en busca de disminuir dichas estadísticas, estudiando al producto”.

Así mismo, señala el investigador que el sistema identifica casos de posibles nacimientos prematuros, lo cual permite al médico establecer un tratamiento específico para cada mujer gestante,  con objeto de prolongar el embarazo durante el tiempo necesario para la maduración del producto, así se reducen sensiblemente los riesgos para la madre y para el bebé. 

Las redes neuronales artificiales (RNA) forman parte de los hallazgos en inteligencia artificial;  son sistemas de cálculo que se asemejan a las redes neuronales biológicas al utilizar nodos (neuronas) interconectados. Estos nodos reciben la información, realizan operaciones sobre los datos y transmiten sus resultados a otros nodos.

El procedimiento consiste en entrenar a las RNA para que aprendan patrones complejos de relaciones entre las variables predicativas y de resultado; así pueden ser capaces de enfrentar nuevos datos dando las respuestas esperadas. Se definen como sistemas no lineales, flexibles y con gran capacidad de generalización.

El investigador mencionó: “La red neuronal artificial fue entrenada a través de los casos de pacientes del Hospital Regional de Río Blanco, lo que ayudó a determinar el patrón de comportamiento de las 87 variables que interactúan en las pacientes durante la gestación (estas variables incluyen aspectos emocionales, físicos, sociales y económicos, entre otros, los porcentajes de incidencia de las principales variables se mencionan en la tabla anexa)”.

La red neuronal se aplicará este mismo año en el Hospital Regional de Río Blanco, una vez que el personal médico reciba la capacitación necesaria para su manejo.

 

Análisis de las variables de impacto
Ruptura prematura de membranas 6.9%
Líquido amniótico 6.5%
Anomalía fetal 6.5%
Periodo ínter genésico 6.5%
Incompetencia del cuello uterino 6.4%
Preeclampsia 6.1%
Número de semanas de gestación 5.6%
Índice de masa corporal 5.0%
Infecciones cervicovaginales 4.9%
Lactancia durante el embarazo 4.7%
Adicciones 4.7%
Hipertensión gestacional 4.5%
Tipo de alimentación 4.3%
Edad materna 4.0%
Infecciones en vías urinarias 3.9%
Desprendimiento de placenta 3.9%
Número de cesáreas 3.6%
Alteraciones del cervix 3.4%
Placenta baja 3.4%
Nivel socioeconómico 3.2%
Sangrado 2.0%

 

 

 

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