Sistema basado en conocimiento para el diagnóstico de la diabetes tipo 1 y 2

Abstract

Los sistemas basados en conocimiento, resuelve problemas en un área específica, ya que contendrá los conocimientos del experto humano en dicha área, a su vez solucionar problemas mediante la inducción y deducción lógica. Los componentes del sistema basado en conocimiento son: la base de conocimiento, el motor de inferencia y la interfaz de usuario. En esta tesis se plantea un sistema basado en conocimiento que permita diagnosticar la diabetes tipo uno y dos, en base a los síntomas y factores de riesgos modificables y no modificables como variables de entrada La obtención del conocimiento por medio de la observación y entrevista se obtuvo la experiencia y conocimiento del endocrinólogo especialista en las enfermedades de las hormonas y del metabolismo encargados de diagnosticar la diabetes. La representación del conocimiento primeramente se formalizo mediante la lógica de proposiciones y predicados, para luego representar el conocimiento a través de las redes bayesianas una representación gráfica de dependencias para razonamiento probabilístico , la red bayesiana propuesto para el diagnóstico de la diabetes, haciendo uso de conceptos de probabilidades y del teorema de Bayes dichas probabilidades que determinaron los síntomas más influyentes y factores de riesgo que los causan para obtener un diagnóstico del paciente. Para el desarrollo del sistema basado en conocimiento se seguirán los pasos de desarrollo de la metodología Buchanan que son los siguiente: identificación, conceptualización, formalización implementación y validación. El sistema basado en conocimiento es evaluado juntamente con el especialista humano dando un resultado confiable.