Resumen de Factores predictivos para el riesgo de tuberculosis en población considerada vulnerable: clasificación del riesgo por medio del uso de red neuronal artificial.
Anderson Díaz Pérez, Consuelo Roldán Menco, Jairo Muñoz Baldiris, Alexandra Giraldo Giraldo, Evelyn García Caro, July Llanos Perdomo, Francia Campo Peñaloza
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.
