Tipificación de las válvulas mitrales normales y con insuficiencia por ecocardiografía tridimensional en adultos

La patología de la válvula mitral tiene gran prevalencia dentro de la enfermedad cardiaca. Con nuevas técnicas diagnósticas se perfecciona la caracterización de la válvula mitral y la ecocardiografía tridimensional tras esofágica, ha permitido obtener mejor información acerca de la patología valvular mitral. Objetivo principal : describir estructural y anatómicamente la válvula mitral, sus medidas y relaciones espaciales tridimensionales, en pacientes catalogados con válvula normal comparándolos con pacientes con insuficiencia mitral; en estudios realizados mediante ecocardiografía tras esofágica tridimensional. Materiales y métodos : estudio descriptivo, prospectivo con una serie de casos de válvulas mitrales normales comparadas con insuficientes : Obtención - Imagen tras esofágica 3D en tiempo real - Análisis y procesamiento de la imagen - Reconstrucción Tridimensional. Obtención de las diferentes medidas anatómicas estructurales que servirán para la tipificación de la válvula mitral en 3D. Análisis descriptivo : se utilizarán distribuciones de frecuencia y distribuciones porcentuales y en las variables de tipo cuantitativo medidas de tendencia central y medidas de variabilidad y dispersión. Resultados : se evaluaron durante el periodo de tiempo comprendido entre junio de 2008 y agosto de 2009 un total de 113 pacientes en total, encontrando claras diferencias en la estructura de las insuficiencias por prolapso. No hubo diferenciación en las cardiopatía isquémica vs dilatada. Conclusión : en el prolapso mitral aporta datos en la identificación etiológica ya sea degenerativa fibroelástica o enfermedad de Barlow. No hay diferencia significativa en la estructura que ayude caracterizar cardiopatía isquémica vs cardiopatía dilatada.

Aplicaciones de los modelos de predicción bio-inspirados en la administración

Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.

An artificial economy based on reinforcement learning and agent based modeling

In this paper, we employ techniques from artificial intelligence such as reinforcement learning and agent based modeling as building blocks of a computational model for an economy based on conventions. First we model the interaction among firms in the private sector. These firms behave in an information environment based on conventions, meaning that a firm is likely to behave as its neighbors if it observes that their actions lead to a good pay off. On the other hand, we propose the use of reinforcement learning as a computational model for the role of the government in the economy, as the agent that determines the fiscal policy, and whose objective is to maximize the growth of the economy. We present the implementation of a simulator of the proposed model based on SWARM, that employs the SARSA(λ) algorithm combined with a multilayer perceptron as the function approximation for the action value function.