Sistema experto para el diagnóstico preliminar de pacientes con trastorno del espectro autista en Haruki especialistas en trastornos del Neurodesarrollo S.A.C.

• Autores: Barrantes Copa, Marycielo, Cabello García, Paul Brayan
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/63190
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/63190
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Sistemas basados en el conocimiento (Informática); Diagnóstico conductual; Proceso de mejoramiento continuo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación desarrolló e implementó un sistema experto para el diagnóstico preliminar de pacientes con trastorno del espectro autista en HARUKI Especialistas en Trastornos del Neurodesarrollo S.A.C., debido a que presentaban diagnósticos incorrectos a causa de su proceso manual. Por ello tuvo como objetivo general determinar cuál es el efecto del sistema experto para el diagnóstico preliminar de pacientes con TEA, y en consecuencia incrementar el efecto en los indicadores de sensibilidad y especificidad de los diagnósticos preliminares. Para su desarrollo se utilizó la metodología de desarrollo commonKADS, la cual es óptima para el desarrollo de sistemas basados en conocimiento, entregándonos así un marco de trabajo basado en Modelos y Hojas de trabajo, el cual ayudo a identificar las reglas de conocimiento y definir las tareas a realizar. La investigación es cuantitativa de tipo aplicada con un nivel explicativo y un diseño experimental de tipo preexperimental, tuvo como población a los pacientes del centro Haruki. La muestra se estratifico en 20 días, su tipo de muestreo fue no probabilístico por conveniencia, la técnica de recolección fue el fichaje con el instrumento ficha de registro los cuales fueron validados por expertos. Se concluyo que la aplicación del sistema experto presento un incremento en la sensibilidad de un 62.75% a un 74.1% y en la especificidad de un 70% a un 83%, lo que mostró impacto positivo. Se recomienda en base a trabajos previos, desarrollar vistas intuitivas y amigables para mejorar el entorno en el que se aplicará, tomando en cuenta aspectos técnicos como los tamaños de pantallas, la distribución y cantidad de información que va contener cada vista.