Vol. 6 Núm. 62 (2024): Diciembre
Artículos

Toma de decisiones con inteligencia artificial en el diagnóstico del paciente neonatal

PDF HTML
  • Gretell Yanara Angulo Pupo,
  • Leider Inocencio Saraiba Nuñez,
  • Maira Rosario Moreno Pino
Gretell Yanara Angulo Pupo
Universidad de Holguín. Cuba
Leider Inocencio Saraiba Nuñez
Universidad de Holguín. Cuba
Maira Rosario Moreno Pino
Universidad de Holguín. Cuba
DOI: https://doi.org/10.51896/rilcods.v6i62.734

Publicado 2025-01-14

Palabras clave

  • Inteligencia artificial,
  • servicios de salud neonatal,
  • algoritmos de aprendizaje automático,
  • procesamiento del lenguaje natural

Cómo citar

Angulo Pupo, G. Y., Saraiba Nuñez, L. I., & Moreno Pino, M. R. (2025). Toma de decisiones con inteligencia artificial en el diagnóstico del paciente neonatal. Desarrollo Sustentable, Negocios, Emprendimiento Y Educación, 6(62), 80–88. https://doi.org/10.51896/rilcods.v6i62.734
Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.

Resumen

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una rama de conocimientos fabricados que se centra en la interacción entre las computadoras y el dialecto humano. Python es uno de los dialectos de programación más utilizados en el manejo de dialectos comunes debido a su facilidad de uso y la amplia gama de bibliotecas y dispositivos accesibles. A través de diferentes aparatos y bibliotecas, Python permite a los ingenieros trabajar con contenido de manera productiva y exitosa. El manejo del lenguaje natural en Python tiene aplicaciones en una variedad de áreas, como el examen de suposiciones, la interpretación automática y la investigación de estimaciones en sistemas sociales. En el campo de los servicios médicos neonatales, el uso de la inteligencia artificial (IA) y PLN puede mejorar completamente la atención neonatal al prever posibles peligros o complicaciones durante el embarazo, el parto y la atención posparto. En expansión, la IA puede ofrecer ayuda para identificar inconsistencias intrínsecas, desarreglos formativos y anticipar la desintegración silenciosa neonatal. A través de cálculos de IA, se puede anticipar un debilitamiento silencioso en las clínicas neonatales, lo que permite tomar decisiones más rápidas y precisas. Sin embargo, el uso de la IA en este contexto también plantea desafíos morales, legítimos y sociales que deben abordarse con compromiso y sencillez.

PDF HTML

Citas

  1. Alberca, A. S. (2022). La librería Numpy. Aprende con Alf. https://aprendeconalf.es/docencia/python/manual/numpy/
  2. Barragan, C. (2023). minería de datos—Búsqueda de Google. https://tinyurl.com/268r6g6n
  3. Bektaş, M. (2020). A comprehensive Guide to Scikit-learn Part 2: The Datasets Module | by Muhammet Bektaş | Bootrain Blog | Medium. https://medium.com/bootrain-blog/a-comprehensive-guide-to-scikit-learn-part-2-the-datasets-module-eb6e8c16fd73
  4. Jimbo, J. (2023). 5 New Rules for Clean Code with the Pandas Library—Clean Code / Sonar Updates—Sonar Community. https://community.sonarsource.com/t/5-new-rules-for-clean-code-with-the-pandas-library/102738
  5. Keos.co. (2023). (11) La minería de datos en la atención médica | LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/la-miner%C3%ADa-de-datos-en-atenci%C3%B3n-m%C3%A9dica-keos-co/?originalSubdomain=es
  6. Meissner, P., & Narita, Y. (2023). Así es como la inteligencia artificial transformará la toma de decisiones | Foro Económico Mundial. https://es.weforum.org/agenda/2023/10/la-inteligencia-artificial-transformara-la-toma-de-decisiones-asi-es-como/
  7. Merino, M. (2020). Así puedes aprender a usar PyTorch, la herramienta más accesible para crear redes neuronales. https://www.genbeta.com/desarrollo/asi-puedes-aprender-a-usar-pytorch-herramienta-accesible-para-crear-redes-neuronales
  8. Monroy, S. (2023). Decisiones estratégicas con IA: cómo utilizarla | APD. https://www.apd.es/decisiones-estrategicas-ia/
  9. Nuñez, L. I. S., Diéguez, L. E., Márquez, N. del C. Á., & Hernández, K. de F. (2023). La inteligencia artificial aplicada a la toma de decisiones en el contexto cubano. Journal TechInnovation, 2(1), Article 1. https://doi.org/10.47230/Journal.TechInnovation.v2.n1.2023.19-24
  10. Uribe, I. (2023). El impacto de la Inteligencia Artificial en la toma de decisiones. https://secmotic.com/inteligencia-artificial-toma-decisiones/#gref
  11. Zeyer, A., & Yunquing, H. (2022). What features do you think will be in Tensorflow 3, if there ever is a Tensorflow 3? Quora. https://www.quora.com/What-features-do-you-think-will-be-in-Tensorflow-3-if-there-ever-is-a-Tensorflow-3