Sistema de recomendaciones para el diagnóstico de enfermedades neurológicas

Autores/as

  • Piedad Elizabeth Acurio Padilla Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Ambato. Ecuador
  • Joshua Ismael Paredes Cisneros Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Ambato. Ecuador
  • Andrea Estefanía Buenaño Duque Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Ambato. Ecuador
  • Kevin Andrés Ayala Amaguaya Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Ambato. Ecuador

Palabras clave:

números neutrosóficos, diagnóstico médico, enfermedades neurológicas, EEG, resonancia magnética

Resumen

El diagnóstico de enfermedades neurológicas es una preocupación creciente y uno de los retos más difíciles para la medicina moderna. Según el informe reciente de la Organización Mundial de la Salud, los trastornos neurológicos, como la epilepsia, la enfermedad de Alzheimer y los accidentes cerebrovasculares y dolores de cabeza, afectan a mil millones de personas en todo el mundo. La presente investigación tiene como objetivo desarrollar un sistema de recomendaciones para el diagnóstico de enfermedades neurológicas. El sistema de recomendaciones implementado contribuye al diagnóstico de enfermedades neurológicas. A través de algoritmos de lógica neutrosófica, este sistema es capaz de procesar información clínica, resultados de pruebas diagnósticas y antecedentes médicos de los pacientes para ofrecer sugerencias precisas a los profesionales de la salud. Esta tecnología permite identificar patrones y anomalías que a menudo pasaban desapercibidos, facilitando así la detección temprana de trastornos neurológicos.

Publicado

2024-07-01

Número

Sección

Articulos

Cómo citar

Sistema de recomendaciones para el diagnóstico de enfermedades neurológicas. (2024). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 33, 317-324. http://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/576