Identificar la displasia broncopulmonar es difícil en recién nacidos, ya que las pruebas de función pulmonar suelen requerir que el paciente sople cuando se lo piden
Las redes neuronales artificiales (RNA) se pueden entrenar para detectar enfermedades pulmonares en bebés prematuros analizando sus patrones de respiración mientras duermen, según una investigación presentada en el Congreso de la Sociedad Respiratoria Europea (ERS) en Viena, Austria.
Cuando los pulmones de un recién nacido no están desarrollados al nacer, a menudo necesitan el apoyo de un respirador o terapia de oxígeno, un tratamiento que puede estirar e inflamar sus pulmones, lo que provoca DBP. Pero identificar la displasia broncopulmonar es difícil.
Las pruebas de función pulmonar suelen requerir que un adulto sople cuando se lo piden (algo que los bebés no pueden hacer), por lo que las técnicas actuales requieren un equipo sofisticado para medir las características de ventilación pulmonar de un bebé. Como resultado, la displasia broncopulmonar es una de las pocas enfermedades que se diagnostica típicamente por la presencia de una de sus principales causas, la prematuridad y la asistencia respiratoria.
Por su parte, los ANN son modelos matemáticos que se utilizan para la clasificación y la predicción. Para realizar predicciones precisas, una ANN debe entrenarse primero con una gran cantidad de datos, lo que presenta un problema cuando se trata de BPD.
Miguel Isaac Khoury Siman 