Sistema experto basado en lógica difusa para disminuir el riesgo de diabetes en personas jóvenes en la ciudad de Chiclayo – Perú en el 2019

La presente investigación tiene como fin concientizar a los jóvenes sobre una de las mayores amenazas para la salud hoy en día: la diabetes. Aprovechando los recursos tecnológicos actuales, se propone un sistema que apoye el proceso de disminución de riesgo de diabetes en los jóvenes. Siendo así, se busca crear conciencia para disminuir el riesgo de diabetes y prevenirla a tiempo, pues la prevención es la mejor arma para combatir cualquier enfermedad. De esta manera, se aplicó la metodología Buchanan para el desarrollo de un sistema experto que permita apoyar el proceso de disminución de riesgo de diabetes en los jóvenes residentes en la ciudad de Chiclayo, quienes, por su estilo de vida actual y ubicación geográfica, son propensos a sufrir esta enfermedad. Con esto se busca cambiar la manera de pensar y vivir de los jóvenes, pues actualmente presentan muy malos hábitos que hacen posible la presencia de la enfermedad

Sistema experto para mejorar el diagnóstico de la diabetes tipo II en pacientes del Hospital Regional Docente de Trujillo

La actual investigación denominada Sistema Experto para Mejorar el Diagnóstico de la Diabetes Tipo II en Pacientes del HRDT, tuvo como objetivo principal, mejorar el diagnóstico de pacientes con diabetes tipo II en el HRDT. El sistema experto estuvo encaminado por la forma de almacenar el conocimiento, en este caso, basado en reglas. Se trabajo con una población de 20 pacientes y 16 médicos internistas, los cuales son los especialistas en Diabetes en el HRDT, por otro lado, se adquirió la información necesaria por medio de encuestas, entrevistas y guía de observación. Para esta investigación cuantitativa se empleó el diseño de investigación pre experimental, además se utilizó como método de análisis de datos para llegar a los resultados, la Prueba de T-Student. En el desarrollo de la investigación se usó la metodología Buchanan, creada especialmente para sistemas expertos. Conforme al objetivo principal de la investigación, posteriormente de poner en funcionamiento el sistema experto, se redujo el tiempo promedio al brindar el diagnostico a las personas con Diabetes tipo II en un 61.401%. Así mismo, se logró aumentar el nivel de satisfacción de los pacientes con Diabetes tipo II, con respecto al proceso de diagnóstico en un 44.376%. De la misma forma se incrementó el nivel de confianza del personal médico internista, con respecto al conocimiento de las tecnologías de información básicas para la salud en un 46.875%. Por lo expuesto, se concluye que el sistema experto ha conseguido mejorar el diagnóstico de la diabetes tipo II en el HRDT

Aplicación Web Basado en Minería de Datos usando la Técnica de Naive Bayes para la Predicción de la obesidad en edad infantil en los Hospitales Públicos de Lima

Implementa un modelo predictivo utilizando la técnica Naive Bayes para predecir la obesidad infantil en los Hospitales Públicos de Lima y desarrollar una aplicación web que nos permita interactuar con el modelo resultante. La obesidad infantil es una enfermedad que causa preocupación a nivel mundial debido a que es considerada la principal causa de enfermedades crónicas como la diabetes y otras afecciones al sistema respiratorio, además de ser el factor de riesgo más relevante para el COVID-19. Es por esto por lo que se han realizado distintos trabajos de investigación con el fin de predecir la obesidad, estos trabajados abordaron el tema usando distintas técnicas de minería de datos. El trabajo de investigación realizado crea un modelo predictivo usando la técnica Naive Bayes bajo la metodología KDD para definir la probabilidad de que un niño va a padecer la enfermedad en algún momento de su vida, esperando obtener una exactitud mayor a 90%. El conjunto de datos utilizado para la implementación del modelo Naive Bayes está compuesta por 770 historias clínicas y contó con 27 variables; esta información es extraída del aplicativo e-Qhali

Implementación de un Sistema de Historias Clínicas para Mejorar la Atención al Paciente

La presente investigación de tesis responde al siguiente problema general ¿ Cómo un Sistema de Historias Clínicas mejora la atención al paciente en el Centro de Salud San Miguel ?, el objetivo general fue: Desarrollar un Sistema de Historias Clínicas que mejore la atención del paciente en el Centro de Salud San Miguel, y la hipótesis general que debe contrastarse es: La implementación de un Sistema de Historias Clínicas mejora positivamente la atención administrativa del paciente en el Centro de Salud San Miguel. La metodología general de investigación es el científico, el tipo de investigación es el aplicado, de nivel descriptivo-explicativo y de diseño pre experimental con un enfoque cuantitativo. La población está constituida por 67 pacientes que arriban diariamente en promedio al centro de salud San Miguel de la ciudad de Lima, no se utilizó técnica de muestreo sino un censo por tratarse de una población pequeña. La principal conclusión de la investigación es que con la implementación del Sistema de historias clínicas se mejoró la atención administrativa del paciente en el Centro de Salud San Miguel.Tesi

“Aplicación móvil para apoyo al seguimiento y detección de riesgos en pacientes con insuficiencia renal crónica

TesisDebido al aumento considerable de enfermedades renales, que además se presentan cada vez a una edad más temprana, se ha determinado como una herramienta de apoyo para el diagnóstico, seguimiento y fuente de información para los pacientes, el desarrollo de una aplicación móvil para el entorno del Sistema Operativo Android, que contiene como elemento fundamental un sistema experto basado en lógica difusa. Esta herramienta puede ayudar a los médicos en el diagnóstico de dichas enfermedades, al tiempo que provee información de orientación general para los pacientes. En este proyecto, mediante el uso de la metodología de desarrollo de software en V y el Diseño Orientado a Objetos, se creó una aplicación móvil que permite a los usuarios conocer el porcentaje de riesgo que tienen de padecer una enfermedad renal. El proceso se realiza mediante una serie de preguntas sobre la actividad cotidiana y antecedentes familiares, que serán evaluadas por el sistema experto, para posteriormente generar una respuesta lo más acercada posible al diagnóstico emitido por un médico. Adicionalmente, permite guiar al paciente durante el seguimiento de su enfermedad, con información sobre algunas de las medidas de salud más importantes para su cuidado, así como le provee información sobre las enfermedades renales más comunes. En la fase de pruebas del sistema, se tomaron las respuestas de diferentes pacientes, observándose que el sistema funciona correctamente. El diagnóstico de enfermedades renales es complicado para los médicos, ya que es afectada por múltiples factores. Debido a esto, muchas veces se dan tratamientos equivocados o incluso no se otorga un tratamiento oportuno, debido a la incertidumbre en su valoración. Por ello, un sistema experto es una forma eficiente de combatir dicho problema, en tanto que proporciona información cuantificable y de fácil acceso para los pacientes donde, si bien no se suple la experiencia del experto de la salud, si puede apoyar en la educación del paciente, como una herramienta útil para el cuidado de su padecimiento, así como un diagnóstico oportuno de un posible padecimiento renal

Diseño e implementación de una base de conocimiento para el diagnóstico médico del asma y su severidad

El presente trabajo se desarrolla en torno al diseño e implementación de una base de conocimiento para el diagnóstico del asma en adultos, teniendo como principal propósito, representar el conocimiento de un médico experto en el tema, aplicando técnicas de modelado conocidas como Reglas de Producción y Mapas Cognitivos Difusos, cuyo conocimiento almacenado sirva para determinar la probabilidad de asmavy su severidad en un paciente. Este trabajo propone una metodología para llevar a cabo el proceso de adquisición y representación del conocimiento, la cual inicia con la selección del dominio y la elección del experto humano, de quién será extraído el conocimiento necesario para el diagnóstico del asma, utilizando instrumentos de recolección de datos: entrevistas y cuestionarios. Una vez hecha la recolección y caracterizado el discurso médico del experto, la información obtenida es analizada y representada en la base de conocimiento, que incluye las reglas de producción, que ayudan a descartar la presencia de asma en un paciente y el mapa cognitivo difuso que determina lo contrario. Las reglas de producción son almacenadas en una base de datos no relacional (MongoDb) y el mapa cognitivo difuso se almacena dentro de una base de datos orientada a grafos (Neo4j). Ambas bases de datos conforman la base de conocimiento que usará el experto para diagnosticar el padecimiento. La base de conocimiento creada es validada por el experto humano mediante la implementación de un prototipo que integra, un motor de búsqueda y una interfaz gráfica, desarrollado con tecnología web. Las pruebas realizadas por el experto, precisamente derivadas del proceso de validación y verificación permitieron hacer reajustes a la base de conocimiento, permitiendo elevar la fiabilidad de los resultados emitidos por el prototipo. Durante el desarrollo de este trabajo se enfrentaron diferentes desafíos, siendo la representación del conocimiento el reto principal, por estar siempre presente la incertidumbre y la experiencia del experto en el proceso de toma de decisiones. Es por ello que se tomó la ventaja que ofrecen los mapas cognitivos difusos respecto a la flexibilidad de representar la incertidumbre, conjugando la teoría de grafos y la teoría difusa, para incrementar la asertividad en el diagnóstico médico. Está claro que, las tecnologías de almacenamiento de datos utilizadas nos ayudan a crear una base de conocimiento más rápidamente e incluso ampliarla, permitiendo así, agregar fácilmente nuevos elementos de diagnóstico, que incluyan personas de cualquier rango de edad y no solo personas adultas como se consideraron en la base de conocimiento implementada. Además, como parte del trabajo futuro a desarrollar, se puede habilitar dentro del prototipo el manejo de estudios de laboratorio, lo que complementaría la evaluación y confirmación del diagnóstico.ITESO, A. C

Framework para el desarrollo y entrenamiento de sistemas de indeferencia difusa siguiendo métodos de desarrollo dirigido por modelos

224 p.Este trabajo de tesis doctoral presenta un modelo independiente de la computación de un Diagnóstico Diferencial (DD), así como un modelo independiente de la plataforma de un Sistema de Inferencia Difusa. Se han utilizado los Métodos de Desarrollo Dirigido por Modelos (MDDM) en la concepción de los modelos, los cuales, además de facilitar la definición de los modelos, ofrecen herramientas para la realización de transformaciones entre ellos. Así, en el presente trabajo también se exponen las transformaciones entre los modelos de DD y SID y las transformaciones para la generación automática de SID expresados en lenguajes concretos a partir de los modelos de SID independientes de la plataforma. Los SID dependientes de la plataforma pueden ser incluidos en el formalismo de representación de Guías Clínicas Informatizadas (GCI) Aide. Así mismo, en la tesis también se incluye una descripción de las herramientas que facilitan la definición de modelos de DD y SID, así como la generación automática de SID en lenguajes concretos utilizables en distintos motores de razonamiento. Es de reseñar la adición de un módulo de aprendizaje automático mediante un Algoritmo Genético que permite adaptar algunas características de los modelos de SID a los datos reales de entrenamiento. Las herramientas y modelos se han validado en dos ámbitos. Por un lado, se han utilizado en el cribado neonatal, una prueba diagnóstica dirigida a la identificación presintomática de enfermedades graves con el fin de tratarlas precozmente y así prevenir y minimizar minusvalías neurológicas, orgánicas y psíquicas. Por otro lado, se han utilizado en el diagnóstico de la hiperamonemia, una Enfermedad Rara que se debe tratar de forma urgente para evitar graves secuelas neurológicas e incluso la muerte. En ambos casos, los SID creados se han integrado en unas GCI para ser evaluados

Modelo de recomendación de dietas saludables mediante algoritmos de óptimización, lógica difusa y lógica de primer orden

Los malos hábitos alimenticios y la mala nutrición son un problema que se encuentra latente en nuestra sociedad y es la causante de diversas enfermedades y muertes en el mundo. Muchas veces nos obligamos a consumir alimentos tan solo para saciar el apetito ya sea por cuestiones de trabajo, otras actividades y/o por falta de conocimiento y no consideramos las necesidades nutricionales diarias para nuestro cuerpo. Por otro lado, no es fácil gestionar nuestros alimentos con los componentes necesarios para una dieta balanceada. Esta investigación tiene como objetivo diseñar un sistema experto que recomiende dietas saludables tomando en consideración los datos de las personas como la edad, el peso, la talla y el nivel de actividad física para obtener las kilocalorías diarias requeridas mediante la lógica difusa, por otro lado mostrar una plan de menú considerando el de desayuno, media mañana, almuerzo, media tarde y cena de acuerdo con los gustos de la persona mediante la lógica de primer orden, una vez obtenida las kilocalorías y la lista de menús mediante un algoritmo de selección el sistema experto selecciona el plan de menú que más se ajuste a las kilocalorías de las persona, además la persona puede decidir si quiere subir de peso o bajar de peso, entonces el sistema experto muestra el plan que más se ajuste a las necesidades de la persona. Para validar el modelo propuesto se ha tomado en cuenta 200 personas del dataset kaggle, de los cuales se tomó los datos personales necesarios y además se simuló los gustos y preferencias de cada persona en la comida de cada persona, finalmente al aplicar el modelo, el sistema experto recomienda para cada persona el plan de menú de acuerdo con kilocalorías y gustos.Tesi

Framework para el desarrollo y entrenamiento de sistemas de indeferencia difusa siguiendo métodos de desarrollo dirigido por modelos

224 p.Este trabajo de tesis doctoral presenta un modelo independiente de la computación de un Diagnóstico Diferencial (DD), así como un modelo independiente de la plataforma de un Sistema de Inferencia Difusa. Se han utilizado los Métodos de Desarrollo Dirigido por Modelos (MDDM) en la concepción de los modelos, los cuales, además de facilitar la definición de los modelos, ofrecen herramientas para la realización de transformaciones entre ellos. Así, en el presente trabajo también se exponen las transformaciones entre los modelos de DD y SID y las transformaciones para la generación automática de SID expresados en lenguajes concretos a partir de los modelos de SID independientes de la plataforma. Los SID dependientes de la plataforma pueden ser incluidos en el formalismo de representación de Guías Clínicas Informatizadas (GCI) Aide. Así mismo, en la tesis también se incluye una descripción de las herramientas que facilitan la definición de modelos de DD y SID, así como la generación automática de SID en lenguajes concretos utilizables en distintos motores de razonamiento. Es de reseñar la adición de un módulo de aprendizaje automático mediante un Algoritmo Genético que permite adaptar algunas características de los modelos de SID a los datos reales de entrenamiento. Las herramientas y modelos se han validado en dos ámbitos. Por un lado, se han utilizado en el cribado neonatal, una prueba diagnóstica dirigida a la identificación presintomática de enfermedades graves con el fin de tratarlas precozmente y así prevenir y minimizar minusvalías neurológicas, orgánicas y psíquicas. Por otro lado, se han utilizado en el diagnóstico de la hiperamonemia, una Enfermedad Rara que se debe tratar de forma urgente para evitar graves secuelas neurológicas e incluso la muerte. En ambos casos, los SID creados se han integrado en unas GCI para ser evaluados

Implementación de un sistema experto para el diagnóstico de las cardiopatías más comunes en adultos utilizando lógica difusa

El presente trabajo de tesis fue desarrollado para proporcionar un diagnóstico temprano de las cardiopatías que causan más mortalidad en las personas adultas. En los últimos años las cardiopatías que causaron mayor mortalidad en esta población fueron la cardiopatía isquémica y la hipertensión arterial según diversas organizaciones especializadas en la salud como la Organización Mundial de Salud (2020), la Organización Panamericana de la Salud (2020), y también según el Ministerio de Salud del Perú. En este trabajo se ha implementado un sistema experto para el diagnóstico de cardiopatías más comunes en adultos como son la hipertensión arterial y la isquemia cardíaca. Esto se ha hecho utilizando la lógica difusa como herramienta matemática para el análisis y fuzificación o representación de la ambigüedad de las variables de entrada como edad, índice de masa corporal, presión arterial, colesterol, triglicéridos, tabaquismo y angina de pecho, y para obtener el valor de salida que es el nivel de riesgo de la cardiopatía se ha utilizado el método de defuzificación Centro de Gravedad (COG). Se ha construido la base de conocimiento que consta de 486 reglas, basado en los conocimientos del experto humano y la información recopilada; y para el análisis de las reglas se ha utilizado el motor de inferencia Mamdani. Para la construcción del sistema experto se ha utilizado la metodología de Buchanan. El sistema experto que ha sido desarrollado en el lenguaje PHP y la interfaz con el framework front-end Bootstrap, es solo un prototipo