EVALUACIÓN DE TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING APLICADAS A LESIONES DE LA MÉDULA ESPINAL

UNA REVISIÓN SISTEMÁTICA

Resumen

La aplicación de diferentes tecnologías de la 4ª Revolución Industrial, como el uso de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL), permea cada vez más diferentes dominios del conocimiento, asegurando una mayor eficiencia a los especialistas ante los desafíos de sus ocupaciones. Sin embargo, en el ámbito médico y fisioterapéutico, uno de los mayores desafíos es el tratamiento efectivo de la Lesión Médular (LM), por lo que es imprescindible implementar sistemas de apoyo que actúen como vectores catalíticos del proceso terapéutico mediante el uso de técnicas de Inteligencia Artificial. Inteligencia (IA), considerando la seguridad de la información. Objetivo: Evaluar diferentes técnicas y procedimientos de tratamiento para LME que utilizan técnicas de IA. Metodología: Revisión sistemática basada en la metodología PRISMA-P, presentando una síntesis del impacto de los estudios analizados. Resultados: Se identificaron 168 estudios en la literatura, de los cuales, luego de aplicar los criterios de selección, 12 (7,14%) fueron considerados elegibles. Conclusión: Los estudios analizados indican diferentes intervenciones terapéuticas que aplican Interfaces Cerebro-Máquina en el contexto de la salud, destacando enfoques desafiantes debido a la heterogeneidad de sistemas computacionales, sensores y actuadores.