El sistema nervioso de un ser humano es altamente complejo, dirigiendo el funcionamiento del cuerpo con una increíble precisión. Mucho tiempo parecía algo imposible de copiar. Pero, la tecnología moderna ya se está acercando.

Entre los avances más destacados están las redes neuronales digitales, que se constituyen por un tipo de algoritmo de aprendizaje automático, basado en la estructura y el funcionamiento del sistema nervioso humano. Se componen de capas de nodos interconectados, llamadas “neuronas”, capaces de procesar y analizar grandes cantidades de datos. 

Los datos de entrada pasan por una red de filtración y análisis, y los resultados se comparan con el resultado deseado (patrón). Posteriormente, la red ajusta los patrones de conexión entre las neuronas para mejorar su precisión. De esta manera, las redes neuronales pueden “entrenarse” para reconocer patrones de datos muy difíciles de interpretar en diferentes áreas del conocimiento y su aplicación. 

Por ejemplo, en la medicina, las redes neuronales se utilizan para analizar imágenes de tejidos y órganos (obtenidas a partir de tomografías computarizadas, resonancias magnéticas y radiografías), identificando anomalías que pueden indicar la presencia de enfermedades.

También se usan para aplicar el tratamiento más eficaz, basándose en la condición biológica específica del paciente, calculando la probabilidad que responda favorablemente al mismo, identificando la combinación óptima de fármacos.

Asimismo, pueden contribuir a predecir la probabilidad de que un paciente desarrolle una enfermedad determinada, basándose en factores de riesgo genético, ambiental, historia clínica, etc. 

Sin embargo, el uso de redes neuronales todavía tiene muchas limitaciones, entre otros por la gran cantidad de “datos de entrenamiento” que requieren para funcionar con precisión, o el hecho que los resultados de los análisis son difíciles de comprender, puesto que el funcionamiento interno de las redes neuronales no es transparente.

Debido a estas dificultades, aún están lejos de asumir las funciones de la red neuronal de un ser humano. Sin embargo, ya constituyen una importante herramienta complementaria.

FORO

LAVINIA MAIR

Profesora Biología Colegio San Agustín

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