Sistema Experto para detección de Enfermedades Periodontales

Abstract

Los programas en estos últimos años se vieron que son desarrollados con más frecuencia ya que apoyan a las personas en diferentes áreas de su trabajo, realizando contribuciones en el campo en la medicina, ha sido un impulso para la presente investigación, en el desarrollo se hace presente las redes bayesianas, las cuales nos permitirá resolver mediante probabilidades una amplia gama de problemas, entre los que se encuentra el diagnóstico de enfermedades periodontales; permitiendo además acelerar el tiempo de procesamiento de información. Cuando se analiza problemas de salud, la población busca alternativas de solución con bajo costo. Los casos de estudio utilizados se basan en historiales de pacientes de consultorios del área urbana, teniendo acceso a los diferentes análisis de los pacientes. En este trabajo se estudió los síntomas frecuentes que suele tener un paciente con diagnóstico de periodontitis y el modelado e implementación de un prototipo de red bayesiana permitiendo el renacimiento de las anomalías. Para tal efecto, se realiza un análisis a las características extraídas de un conjunto de cuantitativa y cualitativa, para construir el modelo grafo probabilístico seleccionando la red bayesiana. En la determinación de la estructura interna de la red bayesiana se utiliza el algoritmo de propagación de evidencia para redes con forma de árbol (poliárboles). Se concluye que el modelo implementado de una red bayesiana, con el uso de los poliarboles, muestran la eficiencia del procesamiento de una detección de enfermedades Periodontales por síntomas, factores, responsabilidades y tipos de enfermedades para cualquier persona.