Redes neuronales convolucionales en la detección de afecciones respiratorias de los sistemas locales de salud: una revisión sistemática entre los años 2010 y 2020

Abstract

El presente trabajo de investigación se llevó a cabo con el fin de dar a conocer los enfoques de las redes neuronales convolucionales en la detección de afecciones respiratorias de los sistemas locales de salud, tomando como base la revisión de la literatura científica de los últimos 10 años. Esta investigación utilizó las indicaciones definidas por la estrategia PRISMA. Luego de hacer una búsqueda sistemática de los estudios publicados en el periodo de tiempo antes mencionado, se seleccionaron 23 investigaciones extraídas de bases de datos internacionales, haciendo uso de criterios de búsqueda como convolutional neural networks, pneumonia, coronavirus, pulmonary, lungs, chest disease, covid-19 y lung disease. Los resultados obtenidos muestran distintas estrategias del uso de las redes neuronales convolucionales en la detección de afecciones respiratorias, las cuales pueden ser agrupadas en dos categorías: detección de afecciones respiratorias en tomografías de tórax y detección de afecciones respiratorias en radiografías de tórax. De acuerdo con lo mencionado, se concluye que el empleo de las redes neuronales convolucionales es relevante, debido a la gran cantidad de resultados favorables que se han dado a lo largo del tiempo en el campo de la imagenología.