Evaluation of environmental impact upon human health with decimas framework

The article is dedicated to the problem of decision making in complex systems. Application of a novel interdisciplinary approach, which widely use intelligent agents is offered. The principal ideas of the novel approach are embodied into the DeciMaS framework, that offers a logical set of stages oriented to creation of decision support systems for complex problem management. The components of the DeciMaS framework and the way in which they are organized are introduced. Design and implementation of the system are discussed. The article demonstrates how the initial information is transformed into knowledge. Impact assessment upon human health evaluation is the case study, which is resolved by DeciMas framework. It includes creation of the meta-ontology. In addition, a multi-agent architecture for a decision support system is introduced. The sequence of the steps for the DeciMaS framework design with Prometheus Development Kit and its implementation with JACK Development Environment are presented as well. Finally, data and experiment results of data modeling, simulation, impact assessment, and decision generation are discussed

Sistema Inteligente de Ayuda a la Decisión para el Diagnóstico Temprano de la Meningitis

Fecha de lectura de Tesis Doctoral: 18 febrero 2020La meningitis es una enfermedad pandémica que sufren muchos países poco desarrollados, principalmente debido a la falta de recursos económicos. El tipo más grave de meningitis, la enfermedad meningocócica, exige una atención médica inmediata ya que retrasos en su diagnóstico aumentan el riesgo de mortalidad. Esta tesis propone un sistema inteligente de ayuda a la decisión, basado en una arquitectura de Sistemas Multiagente, con el objetivo de ayudar a los médicos en las diferentes etapas del diagnóstico precoz de la meningitis, a través, principalmente, de síntomas observables. El sistema integra tres componentes inteligentes que aplican técnicas de aprendizaje automático basadas en árboles y técnicas de ingeniería del conocimiento. En los estudios realizados en el marco de este trabajo para obtener estos modelos y validarlos, se emplearon un conjunto de datos reales constituido por 26.228 registros de pacientes con diagnóstico de meningitis, procedentes de Brasil. Los resultados ponen de manifiesto que el sistema es capaz de determinar con éxito si el paciente tiene meningitis, si esta es meningocócica y si es viral o bacteriana