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
