Revista de enfermedades tropicales y salud pública

Abstracto

Aplicación de técnicas de soft computing en el diagnóstico de enfermedades tropicales: una revisión sistemática

Samuel B Oyong, Faith-Michael E Uzoka*, UO Obot, Etim Edem Ekong, Pius U Ejodamen

La naturaleza compleja de las variantes de las enfermedades tropicales con síntomas confusos ha llevado a errores de prescripción y, en consecuencia, a muchas muertes. Se han propuesto técnicas de computación blanda para manejar la vaguedad e imprecisión en el proceso de diagnóstico. Este artículo presenta una revisión sistemática sobre el uso de técnicas de computación blanda en el diagnóstico de enfermedades tropicales. Los resultados muestran que África, Asia-Pacífico y los países europeos han realizado más investigaciones en áreas que se centran en el uso de técnicas de computación blanda en el diagnóstico de enfermedades tropicales, seguidos por las Américas. De las doce (12) enfermedades tropicales comúnmente investigadas, la malaria, el dengue, las enfermedades de la piel y la fiebre tifoidea encabezan la lista. Los clasificadores de computación blanda se distribuyeron uniformemente entre paradigmas simples e híbridos. La mayoría de los motores de clasificación se basaron en lógica difusa (15), red neuronal (5), máquina de vectores de soporte (4) y árbol de decisiones (4). Algunos de los sistemas no se implementaron y la mayoría de las organizaciones de salud (incluida la OMS) no han adoptado plenamente el uso de sistemas de computación blanda en el diagnóstico médico. Se están produciendo muchos cambios en el diagnóstico médico, entre ellos: la resistencia a los medicamentos, el alto coste de fabricación de medicamentos híbridos para combatir la resistencia a las enfermedades y la recopilación de datos no estructurados que no son adecuados para los clasificadores informáticos tradicionales. Con este fin, se recomienda que la OMS y sus aliados diversifiquen su política de control y erradicación de enfermedades mediante la inclusión de técnicas informáticas, especialmente métodos de hibridación (conjunto). Esta inclusión reducirá las tasas de morbilidad y mortalidad en las regiones afectadas.