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Introducción:

El texto del 18 de Marzo de 2025 explora el avance y la aplicación de los sensores portátiles en el campo de la salud, destacando su capacidad para monitorear biomarcadores de manera no invasiva y en tiempo real. Además, se centra en la integración de la inteligencia artificial, específicamente las redes neuronales artificiales, para mejorar la precisión y la eficiencia de estos dispositivos en el diagnóstico médico.

Un dato importante es la capacidad de las redes neuronales artificiales para mejorar la precisión de los sensores portátiles en el diagnóstico médico, considerando las diversas condiciones de los pacientes.

Resumen:

• Los sensores portátiles biomédicos detectan y miden biomarcadores, convirtiendo respuestas biológicas en señales eléctricas.
• Estos sensores facilitan el monitoreo de la salud en casa y la detección temprana de enfermedades.
• La inteligencia artificial, en particular las redes neuronales artificiales, optimiza la interpretación de datos de los sensores.
• Las redes neuronales artificiales imitan el procesamiento de información del cerebro humano y ayudan a las computadoras a tomar decisiones inteligentes.
• Una red neuronal básica consta de tres capas: entrada, ocultas y salida.
• El entrenamiento de la red neuronal implica ajustar pesos y sesgos para minimizar errores en las predicciones.
• La retropropagación permite ajustar los pesos de la red al calcular el error en la salida.
• La Dra. Grisell Gallegos Ortega, investigadora posdoctoral de la SECIHTI en la UAEH, es la autora del texto.

Conclusión:

• La inteligencia artificial ha optimizado el área de la salud, permitiendo a los sensores portátiles ofrecer diagnósticos más precisos y personalizados.
• Las redes neuronales artificiales permiten a las computadoras aprender de los datos y mejorar con el tiempo, similar al aprendizaje humano.
• El futuro de los sensores portátiles en la salud digital es prometedor, con el potencial de transformar la atención médica.