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Los accidentes cerebrovasculares tienen un importante impacto socioeconómico en el mundo. Los accidentes cerebrovasculares isquémicos surgen cuando un coágulo de sangre (también conocido como "trombo") o una placa grasa (formada por residuos de grasa, colesterol y partículas de desecho) bloquea el suministro de sangre a una parte del cerebro, matando las neuronas de esa zona (células cerebrales). Aunque la mayoría de los pacientes de ictus sobreviven a la primera enfermedad, las consecuencias a largo plazo para las personas suelen ser las que más afectan a su salud y también pueden provocar un mayor número de muertes. Por tanto, la detección previa del ictus es necesaria para prevenir la afección. Se ha presentado un sistema de predicción de ictus basado en la nube para identificar el ictus mediante un enfoque de aprendizaje automático con el fin de diagnosticarlo en una fase temprana. La intención del diseño es utilizar el algoritmo de la red neuronal de convolución (CNN) para diseñar un sistema automatizado de divulgación temprana del ictus isquémico. El objetivo principal del uso de la CNN es detectar con precisión un ictus y alertar al médico o a la carrera lo antes posible.