El uso de dispositivos inteligentes y "machine learning" para la predicción de enfermedades

Abstract

En el presente trabajo se ha realizado una revisión bibliográfica sobre la predicción y monitorización de enfermedades debido a su gran importancia en la salud a nivel mundial, mejorando la calidad de vida de las personas, tanto sanas como ya enfermas, y disminuyendo el impacto económico que estas causan en la sanidad, ya que los tratamientos preventivos son menos costosos que el tratamiento de la enfermedad. Aun así, los métodos tradicionales usados para realizar estas actividades son costos y consumen mucho tiempo y personal cualificado, por lo que es necesario buscar alternativas más baratas, rápidas, y en muchos casos más exactas. Los métodos computacionales son una solución a este problema. Concretamente, en los últimos años, los métodos basados en “Machine Learning” y el uso de dispositivos inteligentes (wearables) han supuesto una revolución en este campo, acelerando y mejorando la predicción y tratamiento de un gran número de enfermedades. En primer lugar, se hará una introducción explicativa del concepto de “Big Data” y lo que representa, mostrando su gran importancia y su forma de utilización. A continuación, se llevará a cabo una breve introducción a los dispositivos inteligentes, citando algunos ejemplos, seguido de un resumen de los principios y técnicas más usadas en la utilización del “Machine Learning” como herramienta en la predicción de enfermedades (métodos Bayesianos, árboles de decisión, redes neuronales, vecinos cercanos o soporte vectorial). En los resultados se exponen diferentes ejemplos de cómo funcionan estas nuevas tecnologías en el ámbito de la salud, en comparación con los métodos tradicionales. Terminando con una breve conclusión acerca de cómo se debe seguir avanzando en este campo.