Probabilistic Expert System based on Bayesian Networks for the prediction of cervical cancer

El cáncer de cuello uterino es el cuarto cáncer más frecuente en la mujer. Una gran variedad de técnicas utilizadas en la Inteligencia Artificial (IA) como las Redes Neuronales, las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), los Árboles de Decisión y otros; han abordado el problema de la predicción de esta enfermedad. El siguiente artículo muestra la predicción de riesgo de cáncer de cuello uterino usando un modelo probabilístico basado en Redes Bayesianas; donde de un total de 322 registros se pudo obtener 15 atributos o características diferentes que correspondan a la información de una paciente. Las pruebas fueron realizadas utilizando el 40% de los datos, matrices de confusión y el indicador AUC. Los resultados le otorgan al trabajo desarrollado una tasa de éxito del 96% así como un valor de 0.9864 en términos del indicador AUC, además, sugieren que las Redes Bayesianas alcanzan un alto rendimiento, así como también ofrecen transparencia durante el proceso de inferencia, algo que no sucede con muchas otras técnicas, y que son ideales para afrontar problemas de predicción.Cervical cancer is currently the fourth most frequent type of cancer in women. A large number of techniques from the Artificial Intelligence (AI) such as Neuronal Networks, Support Vector Machines (SVM), Decision Trees and others; have been used to deal with the problem of predicting this disease. The following paper shows the cervical cancer risk prediction, by implementing a probabilistic model based on Bayesian Networks and using 322 instances where we could retrieve 15 different features that are known information from each patient. The tests were made using the 40% of the whole dataset, confusion matrix and AUC indicator. The results show that this work has raised a 96% of success rate as well as 0.9864 in terms of the AUC indicator, in addition to this, the results suggest that Bayesian Networks are able to reach a high performance and provide transparency during the inference process at the same time, something that does not happen in many other techniques, and that they are really efficient to face this sort of prediction problems

Bayesian Networks to Support the Management of Patients with ASCUS/LSIL Pap Tests

In the majority of cases, cervical cancer (CxCa) develops as a result of underestimated abnormalities in the Pap test. Nowadays, there are ancillary molecular biology techniques providing important information related to CxCa and the Human Papillomavirus (HPV) natural history, including HPV DNA test, HPV mRNA tests and immunocytochemistry tests. However, these techniques have their own performance, advantages and limitations, thus a combinatorial approach via computational intelligence methods could exploit the benefits of each method and produce more accurate results. In this paper we present a risk assessment model based on a Bayesian Network which, by combining the results of Pap test and ancillary tests, may identify women at true risk of developing cervical cancer and support the management of patients with ASCUS or LSIL cytology. The model, following the paradigm of other implemented systems, can be integrated into existing platforms and be available on mobile terminals for anytime/anyplace medical consultation

Sistema experto probabilístico basado en redes bayesianas para la predicción de riesgo de cáncer cervical

El cáncer de cuello uterino una de las principales causas de muerte por cáncer en las mujeres. Una gran variedad de técnicas utilizadas en la Inteligencia Artificial (IA) como las Redes Neuronales, las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), los Árboles de Decisión y otros; han abordado el problema de la predicción de esta enfermedad. El siguiente trabajo de investigación realiza la predicción de riesgo de cáncer de cuello uterino usando un modelo probabilístico basado en Redes Bayesianas; donde de un total de 322 registros se pudo obtener 15 atributos o características diferentes que correspondan a la información de una paciente. Las pruebas fueron realizadas utilizando el 40% de los datos. Los resultados le otorgan al trabajo desarrollado una tasa de éxito del 96%, además, sugieren que las Redes Bayesianas alcanzan un alto rendimiento, así como también ofrecen transparencia durante el proceso de inferencia, algo que no sucede con muchas otras técnicas, y que son ideales para afrontar problemas de predicción