Simulación de un módulo de sistema experto basado en casos como apoyo al diagnóstico médico

• Autores: Penas Malpartida de Urbizagastegui, Assiry Sheila, Falcon Zuñiga, Nelson George
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión
• Repositorio: UNJFSC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unjfsc.edu.pe:20.500.14067/9145
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14067/9145
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema experto; Sistema de razonamiento basado en casos (SRBC); Similitud de casos; Diagnóstico; Enfermedad; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

La presente tesis denominada SIMULACIÓN DE UN MÓDULO DE SISTEMA EXPERTO BASADO EN CASOS COMO APOYO AL DIAGNÓSTICO MÉDICO, involucra aspectos generales sobre razonamiento basado en casos (RBC), con el objetivo general de simular un módulo de sistema de apoyo al diagnóstico médico, orientado como un método excelente para simular el raciocinio o manera de pensar del experto o médico especialista. La pregunta de investigación fue la siguiente: ¿Es posible simular un módulo de sistema experto basado en casos como apoyo al diagnóstico médico? El tipo de estudio fue de investigación tecnológica de tipo analítico no experimental; para la construcción del módulo, se tuvo en consideración la metodología de RBC la cual es parte de la inteligencia artificial y para probar la eficacia de este módulo, se tomó la base de datos de Pima Indians Diabetes Database, que considera datos de un grupo de pacientes con diferentes síntomas y características que fueron diagnosticados luego como diabéticos o sanos. Finalmente, el módulo permite escoger a una paciente en particular o ingresar ciertos síntomas y dar el diagnóstico respectivo. Como resultado, al realizar el análisis estadístico mediante el indicador Kappa de Cohen, se llegó a la conclusión que hubo concordancia entre el diagnóstico del módulo de sistema experto y el del médico.