Sistema experto para el diagnóstico y tratamiento de un cuadro clínico de anemia en el período de gestación, en base a la lógica difusa

Abstract

El campo de la medicina es un área donde se requiere de mucho entrenamiento para ser un especialista, además, cuando existe una amplia diversidad de enfermedades, los síntomas pueden ser confusos cuando se busca determinar rápidamente un diagnóstico oportuno. La parte importante son los recursos que se refieren al conocimiento almacenado y adquirido, con la ayuda de un especialista, a través de un método que integra un módulo de aprendizaje. El Sistema Experto es un área de la informática, parte de la Inteligencia Artificial; el mismo que coadyuvará a almacenar el conocimiento de un médico experto en una especialidad determinada y limitada, y a su vez de solucionar problemas mediante la inducción y deducción lógica. Los sistemas expertos son programas de computación que capturan el conocimiento de un experto y tratan de imitar su proceso de razonamiento, cuando resuelven los problemas en un determinado dominio. En el campo de la medicina se están implementando para ayudar al médico en el diagnóstico clínico y de laboratorio. En el presente trabajo de investigación se plantea un sistema experto encargado de dar un diagnostico a mujeres que se encuentran en el tercer periodo de gestación y brindar un tratamiento aceptable. La anemia en la mujer en el periodo de gestación ya que est a patología es de sumo riesgo, no solo para la madre gestante, sino también se pretende prevenir malformaciones o problemas neurales del nuevo ser. En la presente propuesta el prototipo planteado utilizo la metodología Buchanan y una de las técnicas de la Inteligencia Artificial como la lógica difusa permitiendo manejar información con un grado de incertidumbre como la anemia leve, moderado y severo, ayudando de esta manera a representar el conocimiento para luego inferir un resultado sobre el estado de anemia que presenta la mujer en estado de gestación. Posterior a este proceso se realiza una prueba de hipótesis, haciendo un análisis y obteniendo un grado de confiabilidad del 90% de aceptación.