un sistema experto para el diagnostico del sindrome de

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS
Fundada en 1551
FACULTAD DE CIENCIAS MATEMÁTICAS
E.A.P. DE COMPUTACIÓN
SISTEMA EXPERTO DE DIAGNOSTICO MEDICO DEL SÍNDROME DE
GUILLIAN BARRE
MONOGRAFÍA
Para optar el Título Profesional de
LICENCIADO EN COMPUTACIÓN
AUTOR
MARLENE CARLOS SOTO
LIMA – PERÚ
2002
“Para Walter, Tania y Katia; mis
hijos por ser el más grande regalo
que me ha dado Dios”.
CONTENIDO
INTRODUCCION
CAPITULO I.
1.1
TEORIA DE SISTEMAS EXPERTOS
INTRODUCCION A LOS SISTEMAS EXPERTOS
1.1.1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.1.2 SISTEMAS EXPERTOS
1.2
DEFINICION Y CARACTERISTICAS
1.3
RAZONES PARA UTILIZAR UN SISTEMA EXPERTO
1.4
ARQUITECTURA
1.5
TIPOS DE SISTEMAS EXPERTOS
1.6
APLICACIONES
1.7
METODOLOGIA PARA LA CONSTRUCCION DE UN SISTEMA EXPERTO
1.7.1 EQUIPO DE DESARROLLO DE UN SE
1.7.2 FASES DE LA METODOLOGIA
CAPITULO II.
2.1
2.2
TECNICAS APLICADAS A SISTEMAS EXPERTOS
REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO
2.1.1
CALCULO DE PREDICADOS
2.1.2
REGLAS DE PRODUCCION
2.1.3
REDES SEMANTICAS
2.1.4
OBJETOS ESTRUCTURADOS
METODOS DE RESOLUCION DE PROBLEMAS
2.2.1 REGLAS Y ENCADENAMIENTOS
2.2.1.1
ENCADENAMIENTO HACIA DELANTE
2.2.1.2
ENCADENAMIENTO HACIA ATRÁS
2.2.2 REDES Y BUSQUEDA
2.2.2.1
BUSQUEDA BASICA
2.2.2.2
BUSQUEDA OPTIMA
2.3. REDES NEURONALES
2.3.1
INTRODUCCION A LAS REDES NEURONALES
2.3.2
LA NEURONA ARTIFICIAL
2.3.3
APLICACIONES DE LAS REDES NEURONALES
2.3.4
2.3.3.1
OPTIMIZACION
2.3.3.2
ASOCIACION Y CLASIFICACION
2.3.3.3
GENERALIZACION
DIAGNOSTICO MEDICO UTILIZANDO REDES NEURONALES
CAPITULO III. SINDROME DE GUILLIAN BARRE Y SU DIAGNOSTICO
3.1
NATURALEZA DEL CONOCIMIENTO Y PROCESOS DE DECISION MEDICOS
3.2
SINDROME DE GUILLIAN BARRE
3.2.1
DEFINICION
3.2.2
SINTOMAS Y SIGNOS
3.2.3
DIAGNOSTICO
3.2.3.1
CARACTERISTICAS REQUERIDAS PARA EL DIAGNOSTICO
3.2.3.2
CARACTERISTICAS QUE APOYAN FUERTEMENTE EL
DIAGNOSTICO
3.2.3.3
CARACTERISTICAS QUE PROYECTAN DUDA SOBRE EL
DIAGNOSTICO
3.2.3.4
3.2.4
CARACTERISTICAS QUE EXCLUYEN EL DIAGNOSTICO
TRATAMIENTO Y PERSPECTIVA
CAPITULO IV. UN SISTEMA EXPERTO PARA EL DIAGNOSTICO
DEL SINDROME DE GUILLIAN BARRE (SEGBS)
4.1
DESCRIPCION DEL SISTEMA
4.1.1 ADMISION
4.1.2 DIAGNOSTICO
4.1.3 MAESTROS
4.2
BASE DE CONOCIMIENTO
4.3
ALGORITMO PARA EL DIAGNOSTICO
CAPITULO V.
EXPERIMENTOS NUMERICOS
5.1
DESCRIPCION DE HARDWARE Y SOFTWARE
5.2
CASOS DE ESTUDIO DEL SINDROME DE GUILLIAN BARRE
5.3
RESULTADOS NUMERICOS
5.4
ANALISIS DE RESULTADOS
CAPITULO VI.
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
BIBLIOGRAFIA
ANEXO A:
INFECCIONES ANTECEDENTES AL SINDROME DE GUILLIAN
BARRE
ANEXO B:
CRITERIOS
DE
DIAGNOSTICO
DIFERENCIAL
DE
LA
POLIOMIELITIS, EL SINDROME DE GUILLIAN BARRE, LA
MIELITIS TRANSVERSA Y LA NEURITIS TRAUMATICA
ANEXO C:
GLOSARIO DE TERMINOS MEDICOS
ANEXO D :
DETALLE DE CASOS DE ESTUDIO
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 : Arquitectura Básica de un Sistema Experto
Figura 2. Arquitectura completa de un Sistema Experto
Figura 3. Relación entre los grupos que intervienen en el desarrollo
Figura 4. Ciclo de Construcción de un Sistema Experto
Figura 5: Proceso lógico de Carga de la Base de Conocimiento
Figura 6 : Proceso lógico de carga de la base de hechos
Figura 7 : Verificación de un hecho
Figura 8 : Deducción de un hecho
Figura 9 : Arquitectura de Sistema de Producción
Figura 10 : Familia de Procedimientos de Búsqueda
Figura 11 : Proceso de pensamiento visto desde la perspectiva de la Teoría de Sistemas del
Cerebro Humano
Figura 12 : Red de Neuronas desde el punto de vista de Sistemas
Figura 13 : Representación de una neurona artificial en forma de Grafo
Figura 14: Neurona Artificial con Sistema de Aprendizaje
Figura 15 : Modo de trabajo con redes neuronales
Figura 16 : Función de Energía
Figura 17 : Procesos de la Actividad Médica
Figura 18 : Diseño de la Base de Datos de SEGBS
Figura 19 : Procesos principales en la aplicación SEGBS
Figura 20 : Pantalla Principal de la Aplicación SEGBS
Figura 21 : Menú Admisión
Figura 22 : Ingreso de Datos del Paciente
Figura 23 : Generación del Código de Atención
Figura 24 : Menú Diagnóstico
Figura 25 : Selección de Parte de Atención
Figura 26 : Ingreso de Síntomas
Figura 27 : Diagnostico
Figura 28 : Reporte de Diagnostico
Figura 29 : Menú Maestros
Figura 30 : Mantenimiento de Enfermedades y Síntomas
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INTRODUCCIÓN
Desde que naciera la Inteligencia Artificial como tal ciencia, a principios de los 60,
la utilización de técnicas de Inteligencia Artificial en programación y control de
procesos industriales ha sido centro de atención en los últimos años, tanto por el elevado
número
de
investigaciones
como
por
las
aplicaciones
en
diferentes
entornos
industriales. Los sistemas expertos constituyen el campo de la Inteligencia Artificial con
mayor éxito, siendo dichas aplicaciones de utilidad en temas tan variados que pueden ir
desde la medicina hasta la enseñanza pasando por el CAD. En las empresas, los Sistemas
Expertos empiezan a tener cada vez mayor auge, hasta el punto de ir suponiendo un punto
de referencia importante en la toma de decisiones para la junta directiva. En realidad,
incluso se podría decir que el limite de las aplicaciones objeto de los Sistemas Expertos
está en la imaginación humana, siendo siempre de utilidad allí donde se necesite un
experto.
La rama de la I.A. dedicada al estudio de principios, métodos, herramientas
aplicables a la utilización del conocimiento humano en materias concretas y de sus fuentes
para construir sistemas informáticos que reflejen dicho conocimiento se denomina
Ingeniería del Conocimiento.
Los sistemas basados en conocimiento son programas de ordenador capaces de
representar conocimiento sobre un dominio muy concreto y razonar con él; tienen una
arquitectura tal que el conocimiento del dominio está claramente separado de los
programas de inferencia y control que lo manejan.
En los Sistemas Expertos este conocimiento del dominio es almacenado en una
Base de Conocimientos, en ésta no sólo se almacenan datos individuales, sino que
contiene también objetos complejos, sus cualidades, relaciones entre objetos y reglas para
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el procesamiento del conocimiento y; para la derivación de mayor conocimiento a partir
del ya existente, es decir también datos heurísticos.
En el tratamiento convencional de datos el conocimiento se representa en forma de
procedimiento, es decir, en forma de algoritmos que dan los distintos pasos individuales a
seguir para la solución de un problema. En los Sistemas Expertos se representa el
conocimiento de forma independiente del procesamiento. Esto se llama representación
declarativa.
Para ello se dispone de diferentes formas de representación del conocimiento. Por
ejemplo: Reglas de producción, Marcos o Frames, Redes Semánticas, etc
Para que el Sistema experto aplique el conocimiento adecuado en un caso dado, se
utilizan las Técnicas de Resolución de Problemas, que obtendrán la solución de acuerdo a
los datos que se le haya proporcionado al Sistema. Estas Técnicas pueden ser diversas de
acuerdo a la forma de representación del conocimiento que se haya adoptado.
El objetivo general de la realización de esta Tesis es la del estudio y aplicación del
Tema de Sistemas Expertos del Area de la Inteligencia Artificial que, aunque en la
actualidad este campo dispone de una amplia bibliografía, no se realizan muchas
aplicaciones en el País, siendo un tema muy interesante el desarrollar estos aplicativos
debido a la gran ayuda que pueden brindar, además de que se pueden aplicar en distinto
campos que veremos más adelante.
Uno de los objetivos específicos que presenta esta tesis es el de desarrollar un
Sistema Experto, utilizando Redes Neuronales Artificiales basadas en el conocimiento, lo
cual implica un nuevo algoritmo para la resolución de problemas de los ya existentes ya
que podría significar mejoras en la obtención de los resultados en lo que se refiere al
tiempo de respuesta, aparte de ser una nueva propuesta.
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Otro de los objetivos específicos del desarrollo de esta Tesis es la de elaborar un
Sistema Experto para el Diagnóstico Médico del Síndrome de Guillian Barre, que afecta el
sistema nervioso de las personas dejando inactivos los músculos a tal grado de volver
paralítica a la persona de un momento a otro, se confunde este síndrome con otras
enfermedades, lo cual hace que el tratamiento no sea efectuado a tiempo, ocasionando
severos efectos secundarios como pérdida de fuerza en ciertos músculos después de la
recuperación de la enfermedad o incluso provocarle la muerte.
De esta manera esta monografía de Tesis tratará en el Capitulo 1: Teoría de
Sistemas Expertos lo concerniente al fundamento teórico de los Sistemas Expertos:
historia, definición, razones para la utilización de un Sistema Experto, los componentes
que tiene, las áreas de aplicación de estos Sistemas y los tipos en los que se han clasificado
estos sistemas. También se explicará la metodología existente para la confección de
Sistemas Expertos.
En el Capitulo II: Técnicas Aplicadas a Sistemas Expertos, se verá como se
representa el conocimiento para la implementación de un sistema experto, así como los
métodos de resolución de problemas para las formas de representación más conocidas. En
este
capítulo se explicarán las Redes Neuronales, conceptos, Historia, Clasificación,
Aplicaciones y el Algoritmo de Diagnóstico utilizando las Redes Neuronales.
En el Capitulo III: Síndrome de Guillian Barre y su diagnóstico se desarrollará
el tema de aplicación de esta tesis, antes de ello se explicará como el médico llega a un
diagnóstico y luego se verá la enfermedad, síntomas y su diagnóstico.
En el Capitulo IV: Un Sistema Experto para el diagnóstico del Síndrome
Guillian Barre se explicará la aplicación realizada, la base de conocimiento, y el algoritmo
utilizado para la solución del problema.
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En el Capitulo V: Experimentos Numéricos se presentará los casos de estudio que
han sido considerados para probar la funcionalidad del software elaborado. Estos casos de
estudio son pacientes que han sufrido esta enfermedad o variantes de esta enfermedad, que
también han sido considerados en el Sistema Experto. El análisis de los resultados nos
mostrará cuan eficaz es el sistema en la obtención del diagnóstico médico.
Finalizaremos con las Conclusiones y recomendaciones, fruto del desarrollo de este
trabajo.
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CAPITULO 1:
TEORIA DE SISTEMAS EXPERTOS
1.1 INTRODUCCION A LOS SISTEMAS EXPERTOS
1.1.1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.1.2.
Como se ha visto en la Introducción de la Tesis al hablar de Sistemas Expertos
estamos hablando de uno de los campos de la Inteligencia Artificial, por lo tanto antes de
seguir con los conceptos y características de un Sistema Experto veremos una introducción
a la Inteligencia Artificial (IA), que conceptos y técnicas maneja así como a la aparición de
los primeros Sistemas Expertos.
Desde que se inventaron los primeros ordenadores, ha aparecido una pregunta
fundamental, ¿pueden pensar realmente?, ¿llegarán a ser verdaderamente inteligentes?.
Primeramente aparece implícita otra pregunta; ¿Cúal es la naturaleza de la inteligencia?.
Un factor que demuestra cierto nivel de inteligencia es la capacidad de aprender,
este aprendizaje se realiza de diferentes maneras en los programas de Inteligencia
Artificial. Una condición de este aprendizaje es la retroalimentación1 o feed back donde
recibe información sobre sus logros o fracasos. La primera máquina capaz de aprender fue
una tortuga construida en 1948 por Grey Walter, su tortuga era una media esfera que se
arrastraba por el suelo abriendose paso entre obstáculos y se iba a la cama cuando se
1
Retroalimentación: es un medio por el cual el proceso en ejecución puede ser corregido,
esto es, que siempre se tratará de obtener el resultado óptimo del proceso.
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quedaba sin pilas. La tortuga aprendía el camino usando feedback negativo, tendía a no
repetir un comportamiento que no fuera productivo, una tortuga que choca contra la pared
repetidamente no llegara muy lejos.
El siguiente factor que se considera como rasgo de cierto tipo de inteligencia es la
capacidad de razonamiento. El proceso de decisiones de un ordenador se basa en su
mayoría en un conjunto de sentencias condicionales (if-then) y trabaja con silogismos.
Por último, la comprensión del lenguaje natural por parte de los ordenadores,
brecha muy difícil de traspasar es también un factor que demuestra cierta inteligencia.
Programas como Eliza, Shrldu han sido pioneros en esta área, donde Eliza es un tutor
psiquiátrico y Shrldu un robot que manipula bloques en respuesta a unas ordenes.
Aún
así la comprensión del lenguaje natural presenta una barrera muy difícil de pasar, debido a
la gran variedad de palabras y la gran variedad de combinaciones que existen.
Según una definición dada por Marvin Minski (1977), la IA es “el arte de construir
máquinas capaces de hacer cosas que requerirían inteligencia en caso de que fuesen
hechas por los seres humanos” [Grupo Marcombo, 1987].
Otra definición clásica de I.A indica que es la parte de las Ciencias de la
Computación que se ocupa de diseñar sistemas informáticos que presenten las
características que se asocian con inteligencia en el comportamiento humano: comprensión
del lenguaje, aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, etc... (Bart,
Feigenbaum, 81) [Grupo Marcombo, 1987]. Más recientemente se ha definido la I.A como
el estudio de sistemas inteligentes mediante la experimentación con máquinas artificiales
(de Callatay, 91) [Grupo Marcomb , 1987]. Para M. Alfonseca, profesor de Ingeniería
Informática de la UAM, una definición sería “proceso de información simbólica por
medios heurísticos”.
[www.adi_uam.es/~adarraga/lozano/sevenweb.htm, Adarraga 1995].
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La IA como tecnología es muy reciente, aunque como concepto es antiquísima, el
primer paso fue dado mucho tiempo atrás por Aristóteles, cuando comenzó a explicar y a
codificar ciertos estilos de razonamiento deductivo que él llamó Silogismos. La historia de
la humanidad está plagada de referencias a artilugios mecánicos construidos con la
intención de simular la inteligencia habitual en un ser humano: autómatas, robots,
máquinas parlantes.
No es hasta que se produce el desarrollo de la electrónica cuando se comienzan a
construir máquinas que realizan muchas tareas características de criaturas inteligentes.
Estas máquinas son los ordenadores. Por ello, la historia de la IA está ligada a la historia de
la Computación.
Fue John McCarthy la persona que en 1955 acuño el término Inteligencia
Artificial para englobar todas las actividades encaminadas a la construcción de sistemas
inteligentes, aunque él mismo ha opinado que sería mejor utilizar el término Inteligencia
Mecánica debido a la mala interpretación que puede hacerse de su significado: opina
McCarthy que la finalidad de la I.A. es resolver problemas que requieren inteligencia, pero
sin obligación de utilizar los mismos mecanismos.
A partir de la reunión denominada Darmouth Summer Research Project on
Artificial Intelligence, que McCarthy convocó en 1956 en el Darmouth College, se
configura la I.A. como una rama de las Ciencias de la Computación con su vida propia,
aglutinando un buen número de actividades (robótica, comprensión del lenguaje natural,
visión artificial, aprendizaje, programación automática, razonamiento, planificación,
resolución de problemas) y con dos filosofías distintas:
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McCarthy
y
Minsky
en
el
MIT Newell y Simon en la Carnegie Melon
(Massachussets Institute of Technology) que University, dedicados a estudiar los modelos
pretenden
la
inteligentes,
construcción
esto
es,
de
máquinas de comportamiento humano para construir
sistemas
cuyo sistemas
inteligentes
por
emulación
del
comportamiento sea tal que si lo llevase a cabo cerebro humano, incluso en su estructura.
una persona sería considerado inteligente.
Ambas tendencias han estado vigentes, con mayor o menor fuerza, a lo largo de
toda la historia de la I.A. La siguiente tabla muestra la evolución histórica de la I.A. en los
últimos 40 años.
DECADA
NOMBRE
TEMA PRINCIPAL DE
INVESTIGACIÓN
50-60
La edad obscura
Redes Neuronales
60-70
La edad de la razón
Lógica automática
70-80
El movimiento romántico
Ingeniería del Conocimiento
80-90
La ilustración
Aprendizaje automático
El renacimiento gótico
Redes neuronales
90-
Tabla 1 : Historia de la IA
Se observa que la primera tendencia en I.A. fue imitar el comportamiento del
cerebro humano, a través de las redes neuronales, pero debió ser abandonada por dos
motivos:
i)
la tecnología informática de la época no era suficientemente buena como para
poder implementar las redes neuronales
ii)
la estructura y funcionamiento del cerebro se conocían de forma imperfecta.
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Al no resultar viable la construcción de cerebros artificiales, la I.A. continuó por la
línea de intentar resolver problemas humanos, en términos de almacenar, comparar y
manipular símbolos, tratando a hombres y máquinas como procesadores de información
que utilizan la lógica como mecanismo de razonamiento. Los resultados obtenidos hasta
ese momento no fueron espectaculares, lo que llevó a los investigadores a abandonar el
objetivo de la solución general de problemas.
En el año 1950 Alan Turing publicó un trabajo titulado "Inteligencia y
Funcionamiento de las Máquinas" con el fin de demostrar hasta que punto estas tienen
inteligencia. Más tarde en 1965 se empezaron a utilizar técnicas para la resolución de
problemas que se caracterizaban por la búsqueda heurística como modelo para la
resolución de problemas, y con ellas comenzó la investigación y desarrollo de los
sistemas expertos.
Se observó que los expertos humanos tienen un restringido dominio de
experiencias y se comenzó el desarrollo de sistemas que presentasen comportamientos
inteligentes en dominios muy limitados; como consecuencia de esta tendencia se produjo
un notable desarrollo de Sistemas Expertos en diversos campos del saber humanos:
química, medicina, geología, derecho, etc.
La proliferación de sistemas expertos motivó que comenzase la investigación
acerca de cómo hacer que estos sistemas que mostraban inteligencia en su comportamiento
fuesen, además, capaces de aprender utilizando la retroalimentación.
Por último, los avances tecnológicos en Informática y los avances conseguidos en
el conocimiento del cerebro han provocado que resurjan con fuerza las redes neuronales en
los laboratorios de investigación sobre la I.A. en todo el mundo. El trabajo sobre redes
neuronales, junto con el trabajo en temas de vida artificial, ha ayudado a focalizar la
investigación actual en IA sobre los problemas relacionados con la conexión entre
procesos simbólicos y los sensores y efectores de los robots inmersos en un entorno físico.
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Como resumen, se puede indicar que los intereses de la I.A., en sus distintos
aspectos, son los siguientes:
Estudios teóricos :
Aprendizaje automático y modelos de aprendizaje en
redes neuronales
Aplicaciones :
Sistemas Expertos
En 1992 terminó el proyecto de 5ta Generación japonés con objetivos que no se
llegaron a alcanzar: Traducción automática sin restricciones, comprensión del habla
aplicada, sistemas de comprensión de imágenes y motores de inferencia de propósito
general altamente paralelos.
Se ha presentado ya el proyecto de 6ta Generación. Este Proyecto va a requerir
avances en: psicología, fisiología, lingüística y lógica, para conseguir sus objetivos:
traducción automática, robots automáticos inteligentes, sistemas expertos de tiempo real y
razonamiento analógico cualitativo. Se incluyen dos proyectos concretos: automóviles,
autónomos y teléfonos traductores.
Como se puede ver, la filosofía que fundamenta la I.A. no es nueva. La razón de
que sea muy recientemente cuando se ha comenzado a hablar de ella es que hasta hace
poco tiempo la tecnología utilizada para la construcción de ordenadores no era lo
suficientemente buena como para proporcionar la capacidad que requieren los sistemas de
I.A. Sin embargo, con la aparición de los ordenadores cada vez más potentes, empieza a
parecer posible el sueño de que la Informática sea la Ciencia del tratamiento automático,
no sólo de la información, sino también del conocimiento.
1.1.2 SISTEMAS EXPERTOS
Los Sistemas Expertos son programas que aplican los conceptos de la inteligencia
artificial y a ellos nos dedicaremos más profundamente. Es la pieza comercial y la que más
aplicación se le ha dado en Inteligencia artificial.
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La idea básica de estos programas es capturar en un ordenador la experiencia de
una persona experta en un área determinada del conocimiento, de tal modo que una
persona no experta pueda aprovechar esta información. Es por ello que se crearon sistemas
expertos que basándose en algunas reglas de acción (silogismos) y el análisis de
posibilidades nos dan una ayuda muy útil en todas las ramas de la acción humana. De este
modo se crearon sistemas expertos para las tareas genéricas: es decir para la
monitorización y el diagnóstico, además de los trabajos de simulación de la realidad.
Las posibilidades de estos programas, aunque tiene sus limitaciones propias (al ser
un especialista en tan sólo un área pero un completo idiota en casi todas las otras ramas
del pensamiento humano y al ser sistemas basados en reglas fijas, donde se pierden
algunas veces la creatividad y el sentido común) son inmensas; y se les está usando en
gran medida para la monitorización y diagnóstico: como en plantas de energía, grandes
industrias, cohetes, control del tráfico aéreo, búsqueda de yacimientos petrolíferos y hasta
hospitales.
Otra de las ventajas de los Sistemas Expertos es que estos pueden en cierto punto
manipular las reglas que se le han dado y sacar conclusiones a partir de ellas. En otras
palabras puede descubrir nuevas posibilidades y guardarlas en su base de datos. Los
mecanismos de manipulación y deducción son, hasta cierto punto, independientes de la
base de datos.
Una interrogante que surge al construir Sistemas Expertos es ¿cómo sabremos
cuando tengamos éxito al construir un programa inteligente? . La respuesta es cuando
la combinación de Software y Hardware nos de como resultado el que personas normales
en nuestra sociedad no puedan determinar si quien ha estado respondiendo a sus
preguntas es un ser humano o una computadora, entonces podremos decir que hemos
logrado el objetivo de construir un programa inteligente.
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El programa al que se atribuye el mérito de ser el primero que demostró la
importancia de recoger grandes cantidades de conocimiento específico del dominio fue
DENDRAL (1980). Después se desarrollaron otros sistemas expertos, incluyendo
sistemas para diagnóstico médico (1976,1982), sistemas para configurar ordenadores
(1982) y sistemas para valorar posibles yacimientos de minerales (1979,1982).
Al ir progresando los sistemas expertos, las bases de conocimiento en los que
estos sistemas trabajan han ido creciendo. Entonces nos preguntamos: ¿Sería posible que
un Sistema experto exhiba inteligencia general y pasar el test de Touring?., propuesto por
Alan Touring en 1950.
¿ Seria posible pasar las tres restricciones básicas de todo sistema experto?
Para que esto sea posible debe:
•
Solucionar un problema que tome a un humano entre 5 min. y 5 horas: Esta
restricción seria pasada con técnicas declarativas y un mejoramiento de la tecnología
computacional. No hay nada malo en resolver los problemas en forma declarativa,
sino que nos parece que no vale la pena el esfuerzo. Aun cuando el hardware y el
control del razonamiento mejoren sustancialmente, seria necesario demasiado tiempo
computacional para solucionar estos problemas.
•
Experiencia existente: Esto seguramente es imposible de concretar porque cada ser
humano se especializa en algún tema y es imposible reunir todo eso en una maquina.
Pero, el programa no necesita ser un mago de wall street para realizar el test de
Touring, por lo que se puede educar a la máquina hasta cierto punto en cada tema.
•
Dominio restringido: En esta parte es que los ES no tienen escapatoria. La gente es
increíblemente buena en los dominios del sentido común que dependen de un
conocimiento global del mundo. Y es aquí donde la tecnología del AI no pueden
comportarse de igual manera, al no poder retener las ideas como un todo. Los
sistemas expertos no tienen ni idea cuando los limites de sus conocimientos han sido
alcanzados. Por ejemplo el MYCIN si es consultado para diagnosticar a una rana, no
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sabría la diferencia entre una rana y un humano y seguramente le preguntaría si tiene
dolor de estomago y la presión de su sangre.
Aunque para nosotros esto es imposible, al ser el sentido común inmensamente
incalculable, muchos como el doctor Feigenbaum piensan lo contrario, y sostienen que la
inteligencia es solo cuestión de ingeniería. Es por eso que están construyendo proyectos
VLKB - "very large knowledge base" (Bases de Conocimientos muy grandes) para
generar comportamiento inteligente.
1.2 DEFINICION Y CARACTERISTICAS
No resulta fácil dar una definición de Sistema Experto, entre otras cosas, porque el
concepto de Sistema Experto va evolucionando, ya que, a medida que se va progresando,
sus funciones se van ampliando y resulta un concepto cambiante. Hace ya bastantes años,
Edward Feigenbaum, de la Universidad de Stanford definió, en el Congreso Mundial de
IA, un Sistema Experto como: "Un programa de computador inteligente que usa el
conocimiento y procedimientos de inferencia para resolver problemas que son lo
suficientemente difíciles como para requerir la intervención de un experto humano
para su resolución".
Hoy, con los avances conseguidos, resultaría más correcto definir un Sistema
Experto como: "Un sistema informático que simula el proceso de aprendizaje, de
memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción de un experto humano
en una determinada rama de la ciencia o campo, suministrando, de esta forma, un
consultor que puede sustituirle con unas ciertas garantías de éxito".
[http://www.ciberconta.unizar.es/LECCION/sistexpat/sisexp.htm,
Ricardo
Zapata,
1998]
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Para esto, se debe tener en cuenta que la principal característica del experto humano viene
a ser el conocimiento o habilidades profundas en ese campo concreto, por consiguiente,
un Sistema Experto debe ser capaz de representar este conocimiento profundo con el
objetivo de utilizarlo para resolver problemas, justificar su comportamiento e incorporar
nuevos conocimientos. Se podría incluir también el hecho de poder comunicarse en
lenguaje natural con las personas, si bien esta capacidad no es tan determinante como las
anteriores de lo que se puede definir como Sistema Experto.
Los programas convencionales utilizan datos exactos lo que es una indudable
ventaja de las computadoras. Esta clase de datos se denomina conocimiento factual o
preciso.
Los humanos usamos una mezcla de ese conocimiento factual y de conocimiento
heurístico (o sea la intuición lógica), que es una indisputable ventaja de los humanos.
Los sistemas expertos tratan de emular ese conocimiento heurístico, lo que los
hace superiores a los programas convencionales ya que pueden tratar con datos
"inciertos", o sea no precisos.
CARACTERISTICAS
Este software, capaz de realizar una tarea experta (clasificación, diagnóstico,
concepción, planificación…) con realizaciones iguales a la de los mejores especialistas,
posee ciertas características fundamentales:
♦ La base de conocimiento (parte especializada) es independiente del motor de
inferencia que utiliza el conocimiento de esta base.
Decir que existe una separación muy clara entre el conocimiento y el mecanismo de
razonamiento, significa que no interviene ningún conocimiento especializado en la
concepción del motor de inferencia y en todo lo concerniente a la base de
conocimiento:
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-
Que los elementos que la constituyen son independientes los unos de los otros.
Propiedad esencial de granularidad o modularidad del conocimiento.
-
Que el orden en el cual se introducen los elementos en el sistema no tiene
ninguna influencia en los resultados
-
La modificación de uno de estos elementos no tiene consecuencias
catastróficas sobre el desarrollo del programa. No cambia más que las
conclusiones de los razonamientos en las que el elemento interviene.
t
Capacidad de inferencia deductiva: Esto significa que los agentes no solo eran
capaces de recuperar información almacenada en la base de datos sino hacer
deducciones usando la información para hacer deducciones que produzcan nuevas
informaciones para la base de datos.
t
Crecimiento dinámico: Porque los datos y las reglas están sujetas a constante
revisión. Es decir es fácil borrar o modificar los datos y las reglas que hacen las
decisiones.
♦ La base de conocimiento tiene, en principio, un volumen muy grande, y los SE
deben ser capaces de organizarla y de poder tratar conocimientos inciertos o
incompletos.
♦ Tienen un carácter declarativo. El programa se escribe bajo la forma de un
conjunto
de
especificaciones, independientes unas de otras (elementos de
conocimiento),
que se ponen en acción dinámicamente por un procedimiento de
resolución que es independiente de la naturaleza del conocimiento (motor de
inferencia)
♦ Son capaces de dar explicaciones relativas a los razonamientos que efectúan hasta
llegar a una conclusión. Estas explicaciones deben, no solamente ser expresadas en
el lenguaje del experto, sino corresponderse, también, con un comportamiento que
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le parezca “natural” al experto.
Estos dos puntos son fundamentales, ya que permiten al experto corregir,
enriquecer y validar el sistema.
En la medida de lo posible, hace falta que ese conocimiento, que procede del
experto, pueda ser realizado en un lenguaje que le sea familiar y que la expresión
del conocimiento no prejuzgue en nada la forma en la que debe de utilizarse
Es necesario, igualmente, que el razonamiento seguido por el SE se corresponda
con el efectuado por el experto.
♦ El conocimiento manipulado es esencialmente de naturaleza simbólica, en
oposición a los datos numéricos utilizados por los programas clásicos; esto no
quiere decir que se excluya, en absoluto, el tratamiento de las informaciones
numéricas.
t
Colección integrada de Conocimiento: Los agentes que constituyen el sistema
pueden representar los juicios de muchos expertos en varias partes del globo. Estas
experiencias son guardadas en un solo lugar por lo que es posible su utilización
luego por expertos o no expertos también. Sin embargo, la real utilidad de este
sistema es que permite un constante intercambio de datos y juicios de líderes
expertos, y esto permite la formación de nuevas reglas e ideas acerca del tema.
♦ Utilizan esencialmente métodos empíricos (saber, hacer, experiencia…) que se
apoyan en un conocimiento heurístico y que permiten encontrar la mejor solución
(teniendo en cuenta el estado de conocimiento sobre el dominio considerado) y no
la solución óptima.
Las realizaciones de este software se parecen, pues, de hecho, a las de los expertos
del dominio.
♦ Por último, los SE son bastante específicos en su campo de acción
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Al ser estas características muy numerosas, podemos decir que son raros los SE
que cumplen todos estos requisitos. Sin embargo esta relación sirve para centrar la
noción de SE, mediante el examen de los SE teóricamente perfectos.
1.3 RAZONES PARA UTILIZAR UN SISTEMA EXPERTO
A continuación se muestran las Diferencias entre el experto humano y el experto
artificial lo que a simple vista nos dá una idea de porque se debe utilizar un Experto
artificial.
EXPERTO HUMANO
EXPERTO ARTIFICIAL
NO PERDURABLE
PERMANENTE
DIFICIL DE TRANSFERIR
FACIL
DIFICIL DE DOCUMENTAR
FACIL
IMPREDECIBLE
CONSISTENTE
CARO
ALCANZABLE
CREATIVO
NO INSPIRADO
ADAPTATIVO
NECESITA SER ENSEÑADO
EXPERIENCIA PERSONAL
ENTRADA SIMBÓLICA
ENFOQUE AMPLIO
ENFOQUE CERRADO
CONOCIMIENTO DEL SENTIDO COMUN
CONOCIMIENTO TECNICO
Tabla 2 : Diferencias entre Experto humano y artificial
En una situación ideal, un sistema experto es tal que se comporta en la misma
forma que lo haría un experto humano sobre lo que se ha construido el sistema,
presentando ciertas ventajas respecto al humano. La potencia de un Sistema Experto se
basa más en una gran cantidad de conocimientos que en un formalismo deductivo muy
eficaz. La idea que se persigue cuando se construye un Sistema Experto es la de
automatizar la labor del experto, partiendo en ocasiones de información insuficiente o
incompleta.
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Teniendo esto en cuenta, se puede pensar que un sistema experto no es un sistema
pensado para reemplazar al experto humano sino un sistema pensando para ayudar al
experto humano en la toma de decisiones y además supone una descarga del experto en el
trabajo rutinario y, por lo tanto, la reducción de sus problemas. Entonces los Sistemas
Expertos ofrecen ayuda para:
• Evitar fallos en labores rutinarias complejas
• Ampliar de forma más rápida los conocimientos de los especialistas
• Diagnosticar fallos con mayor rapidez
• Conseguir tareas de planificación más completas y consistentes.
Los Sistemas Expertos han demostrado ser herramientas muy útiles en gran
cantidad de situaciones. En las últimas décadas, se han desarrollado un gran número de
Sistemas Expertos en diferentes áreas del conocimiento: Medicina, Geología, Química,
Economía, Ingeniería Civil, etc.
Las ventajas o razones que suponen el uso de un Sistema Experto han motivado el
enorme crecimiento de este campo. Algunas de estas ventajas se exponen ha
continuación:
•
Con la ayuda de un Sistema Experto, personas con poca experiencia pueden
resolver problemas que requieren un "conocimiento especializado". De esta
forma, se incrementa el número de personas con acceso a un conocimiento
experto.
•
Los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones y resolver problemas de
forma más rápida que los expertos humanos. Por tanto, los Sistemas Expertos son
de gran valor en las situaciones donde el tiempo juega un papel crítico (control de
la refrigeración de una central nuclear, etc).
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•
Los Sistemas Expertos razonan en base a conocimientos adquiridos y no tienen
sitio para la subjetividad: siempre obtienen la misma respuesta a partir de los
mismos datos.
•
En algunos casos, la complejidad de un problema hace que un experto humano no
pueda obtener una conclusión. Debido a la capacidad de los ordenadores de
procesar una gran cantidad de información, y de realizar un gran número de
operaciones en poco tiempo, los Sistemas Expertos pueden obtener conclusiones
realistas en situaciones donde los expertos humanos no pueden.
•
El uso de Sistemas Expertos es especialmente recomendado en las siguientes
situaciones:
-
Cuando los expertos humanos en una determinada materia son escasos, los
Sistemas Expertos pueden recoger y difundir su conocimiento.
-
En situaciones complejas, donde la subjetividad humana puede llevar a
conclusiones erróneas.
-
Cuando sea muy elevado el volumen de datos que ha de considerarse para
obtener una conclusión.
-
En situaciones deterministas, en las que las conclusiones se obtienen aplicando
un conjunto de reglas dado.
Algunos sistemas expertos, entre ellos los sistemas tradicionales, suministran
contestaciones en términos de medidas fiables; propagando a través del programa grados
de certidumbre asociados a partes de información.
Otra razón es la de la explicación de las soluciones obtenidas, ya que en cuanto a la
forma de utilización de un sistema experto, se debe producir una comunicación entre el
usuario y el sistema de forma que el usuario reclama al sistema soluciones a problemas
mientras que el sistema reclama al usuario datos para poder encontrar soluciones. Además,
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el sistema no se debe limitar a proponer soluciones, sino que debe poder mostrar cómo ha
llegado a la solución y dar respuestas a preguntas del tipo ¿Qué pasaría sí...?
1.4 ARQUITECTURA
La estructura de un SE está organizada alrededor de tres elementos principales.
Figura 1 : Arquitectura Básica de un Sistema Experto
BASE DE CONOCIMIENTOS:
Es una estructura de datos que contiene una gran cantidad de información sobre un
tema específico, generalmente introducida por un experto en dicho tema (se puede asociar
a una memoria permanente), sobre el cual se desarrolla la aplicación.
Este conocimiento lo constituye la descripción de:
-
Objetos a tener en cuenta y sus relaciones
-
Casos particulares o excepciones y diferentes estrategias de resolución con sus
condiciones de aplicación (meta-conocimiento, es decir, conocimiento sobre el
conocimiento)
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BASE DE HECHOS:
Es una memoria auxiliar que contiene a la vez los datos sobre la situación concreta
en la cual se va a realizar la aplicación (hechos iniciales que describen el enunciado del
problema a resolver) y los resultados intermedios obtenidos a lo largo del procedimiento
de deducción.
Esta base (memoria temporal) no se conserva (salvo por necesidades del usuario)
y depende exclusivamente de la situación estudiada.
MOTOR DE INFERENCIA:
Es el núcleo del SE, ya que ponen en acción los elementos de la base de
conocimientos para construir los razonamientos.
Ejecuta las inferencias (deducciones) en el curso del proceso de resolución, bien
sea por modificación, bien por adjunción de los elementos de la base de hechos.
Frente a una situación dada, detecta los conocimientos que interesan, los utiliza,
los encadena, y construye un plan de resolución independiente del dominio y
especificidad del caso tratado.
Aunque el motor de inferencia, sea un programa procedimental –en el sentido
habitual del término- la forma en que utiliza el conocimiento nunca está prevista por el
programador.
Las categorías de Mecanismos de Inferencia son:
Determinismo:
Lo inferido es una verdad universal. Por ej: el Químico dice con certeza
que si un átomo tiene dos electrones, entonces es un átomo de Helio.
Probabilístico:
Son predicciones o probabilidades que no siempre son ciertas (se elige
la probabilidad de mayor valor). Por ej: las respuestas a la prevención
de abandonos de los cursos de bachillerato, dadas por un sociólogo son
tan sólo probabilidades, que pueden o no ser acertadas.
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Además de estos tres elementos, se incluyen módulos de interfase, indispensables
para asegurar el diálogo entre el hombre y la máquina
INTERFACE DE USUARIO
También denominado Sistema de Consulta. Es el que gobierna el diálogo entre el
usuario y el sistema. Su objetivo es el de permitir un diálogo en un lenguaje cuasi-natural
con la máquina. Además, este módulo “traduce” el español (o cualquier otra lengua) al
lenguaje interno y viceversa.
Esta interfase comunica al motor de inferencia las consultas del usuario y a este
último los resultados de la consulta. Y a la inversa. Permite, igualmente obtener el
enunciado del problema inicial y los objetivos a alcanzar así como la consulta a la base de
conocimiento.
MODULO DE EXPLICACIONES
Permite trazar el camino tomado en el razonamiento (inferencias efectuadas). Este
módulo aporta una ayuda considerable al informático para refinar la gestión del motor de
inferencia y le es igualmente útil al experto, en la construcción y verificación de la
coherencia de la base de conocimiento y explica, también, al usuario, cómo ha deducido
tal hecho y por qué plantea tal cuestión.
MÓDULO DE ADQUISICIÓN DEL CONOCIMIENTO
El conocimiento puede introducirse por el experto o por el ingeniero de
conocimiento (en este caso el módulo puede contener funciones de interfase con el
usuario) o provenir directamente de sensores, bases de datos, otros software...
Debe, pues, recibir el conocimiento, verificar la verosimilitud de éste, organizar la
coherencia de la base de conocimientos y transformar los datos en conocimientos
incorporados al sistema.
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Estos módulos no tienen ninguna influencia sobre el valor de los razonamientos
del SE, pero juegan, sin embargo, un papel indispensable en la rendición de cuentas, que
es accesible a los usuarios.
Si bien estos módulos no existen en todos los SE, o están organizados de
diferentes formas, la función que realizan son de todo punto indispensable en estos
sistemas.
La unión del motor de inferencia y de los interfases, forma lo que se denomina
"sistema esencial" o más sencillamente: una herramienta software de ayuda al desarrollo
de los SE.
Basta administrarle una experiencia especifica para hacerle competente en
un dominio cualquiera. De hecho, la constitución de la base de conocimiento sigue
siendo, a pesar de ello, larga y delicada, puesto que es necesario extraer el conocimiento
del experto y transferirlo al SE. Este proceso constituye de por sí un nuevo dominio de
investigación independiente, la cognimática. A las personas que realizan este proceso se
les denomina cognimáticos o ingenieros de conocimiento.
Una Comparación entre un sistema experto y un programa tradicional sería la
siguiente :
Un programa tradicional puede esquematizarse de la siguiente manera:
Mientras que un sistema experto estaría definido de la siguiente forma:
Del esquema se desprende que la base de hechos es en un sistema experto, lo que
los datos son en un programa tradicional.
De la misma manera la base de conocimientos reemplaza al algoritmo y el motor
de inferencia es el programa.
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ADQUISICIÓN
DE
CONOCIMIENTO
REPRESENTACI
ÓN
DEL
Experto
Base de
Conocimient
o
Módulo de
Cognimátic
o
Bases de
datos
UTILIZACIÓN
DEL
CONOCIMIENTO
Módulo de
Explicacion
es
Interfas
e
Usuario
adquisición
Motor de
Inferencia
de
Sensores
TRATAMIENTO
DEL
CONOCIMIENTO
Usuario
Conocimient
o
Base de
hechos
Figura 2. Arquitectura completa de un Sistema Experto
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1.5 TIPOS DE SISTEMAS EXPERTOS
Entre los tipos más importantes de Sistemas Expertos, los basados en reglas, y los
basados en probabilidad han sido los más estudiados y difundidos. Los Sistemas Expertos
basados en reglas se definen a partir de un conjunto de objetos, que representen las
variables del modelo considerado, ligadas mediante un conjunto de reglas, que
representarán las relaciones entre las variables.
En cambio, la estructura de los Sistemas Expertos probabilísticos es más abstracta
para la lógica humana. La base del conocimiento de estos sistemas la compone un espacio
probabilístico, y su motor de inferencia, a través de diversos métodos de cálculo de
probabilidades condicionadas calcula la probabilidad de los sucesos aplicando diversas
hipótesis de independencia.
También se clasifica a los tipos de Sistemas Expertos de acuerdo a la función que
realizan, estos pueden ser de:
•
INTERPRETACION : infieren la descripción de situaciones por medio de sensores de
datos. Estos S.E. usan datos reales, con errores, con ruidos, incompletos etc.
Ejemplos: medición de temperatura, reconocimiento de voz, análisis de señales etc.
•
PREDICCION : infieren probables consecuencias de situaciones dadas. Algunas
veces usan modelos de simulación para generar situaciones que puedan ocurrir.
Ejemplos: predecir daños a cosechas por algún tipo de insecto.
•
DIAGNOSTICO : infieren las fallas de un sistema en base a los síntomas. Utilizan las
características de comportamiento, descripción de situaciones o conocimiento sobre el
diseño de un componente para inferir las causas de la falla. Ejemplos: diagnostico de
enfermedades en base a síntomas, encontrar componentes defectuosos o fallas en
circuitos.
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•
DISEÑO: configuración de objetos. Utilizan un conjunto de limitaciones y
restricciones para configurar objetos. Utilizan un proceso de análisis para construir un
diseño parcial y una simulación para verificar o probar las ideas. Ejemplos:
configuración de equipos de oficina, de equipos de computo.
•
PLANEACION: diseñan un curso completo de acción, se descompone la tarea en un
subconjunto
de
tareas.
Ejemplo:
transferir
material
de
un
lugar
a
otro,
comunicaciones, ruteo, planificación financiera.
•
MONITOREO: comparan observaciones del comportamiento del sistema con el
comportamiento standard, se compara lo actual con lo esperado. Ejemplo: asistir a un
paciente de cuidados intensivos, trafico aéreo, uso fraudulento de tarjetas de créditos
•
DEPURACION: (debugging) sugieren remedios o correcciones de una falla. Ejemplo:
sugerír el tipo de mantenimiento a cables dañados, la prescripción medica a un
paciente.
•
REPARACION: sigue un plan para administrar un remedio prescrito. Poco se ha
hacho, requiere planeación, revisión y diagnostico.
•
INSTRUCCION: diagnostican, revisan y reparan el comportamiento de un
estudiante. Ejemplo: educar a un estudiante de medicina, usa un modelo del
estudiante y planea la corrección de deficiencias.
•
CONTROL: gobierna el comportamiento del sistema. Requieren interpretar una
situación actual, predecir el futuro, diagnosticar las causas de los problemas que se
pueden anticipar, formular un plan para remediar estas fallas y monitorear la
ejecución de este.
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1.6 APLICACIONES
La aplicación de Sistemas Expertos será adecuada allí donde los expertos
dispongan de conocimientos complejos en un área estrechamente delimitada, donde no
existan algoritmos elaborados (o donde los existentes no puedan solucionar algún
problema) y no existan teorías completas.
Otro campo de aplicación es allí donde hay teorías, pero resulta prácticamente
imposible analizar todos los casos teóricamente imaginables mediante algoritmos y en
un espacio de tiempo razonable.
En estas situaciones hace falta el conocimiento que el experto ha adquirido por
experiencia, para llegar a una solución en un espacio de tiempo aceptable.
Los dos tipos de problemas descritos se caracterizan además por el hecho de
que, aunque es posible la existencia de una o más soluciones, la vía de soluciones no
esta previamente fijada. Sin embargo, el experto encuentra una solución al problema
gracias a la información que posee del problema y a su experiencia. Mientras esta
solución sea susceptible de repetición y el planteamiento del problema sea claro, existe
un razonamiento que puede ser reproducido por un Sistema Experto.
Debido a que la estructuración y la implementación del conocimiento del
experto requiere una gran cantidad de trabajo, solo valdrá la pena el esfuerzo de crear un
sistema experto cuando un conocimiento sea valido durante un largo espacio de tiempo
y vaya a ser utilizado por el mayor número posible de personas.
Según la clase de problemas hacia los que estén orientados, podemos clasificar los
Sistemas Expertos en diversos tipos entre los que cabe destacar diagnosis, pronóstico,
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planificación, reparación e instrucción; vamos a ver algunas de las aplicaciones existentes
(o en periodo de desarrollo) para cada uno de los campos citados.
♦ Los sistemas de diagnosis siguen un proceso de búsqueda de las razones del
funcionamiento incorrecto de un sistema a partir de la información disponible. Aquí
se podrían tener en cuenta tanto aplicaciones de diagnóstico médico como de averías.
En lo referente al diagnóstico médico, existe una serie de aplicaciones extensa en
número (FLUIDEX, EACH, TROPICAID, SPHINX, ...), pero quizá la más conocida,
a la vez que la más antigua, podría ser MYCIN.
MYCIN es el primer Sistema Experto que llegó a funcionar con la misma calidad que
un experto humano, dando a su vez explicaciones a los usuarios sobre su
razonamiento. Antes del desarrollo de MYCIN (mediados de los 70), se criticaba a la
Inteligencia Artificial por resolver únicamente problemas "de juguete", sin embargo,
el éxito de MYCIN demostró que la tecnología de los Sistemas Expertos estaba
suficientemente madura como para salir de los laboratorios y entrar en el mundo
comercial. MYCIN es, en definitiva, un sistema de diagnóstico y prescripción en
medicina, altamente especializado, diseñado para ayudar a los médicos a tratar con
infecciones de meningitis (infección que produce inflamación de las membranas que
envuelven al cerebro y la médula espinal) y bacteriana (infección que implica la
presencia de bacterias en la sangre). Dichas infecciones pueden ser fatales y a menudo
aparecen durante la hospitalización. El problema se complica por la necesidad de
actuar con rapidez.
Existen además en este campo Sistemas Expertos como TROPICAID, que permiten
obtener información adicional sobre los medicamentos más usados. TROPICAID
selecciona un conjunto de posibles diagnósticos a partir del análisis del cuadro
médico, y propone un tratamiento óptimo para el caso concreto.
Por otra parte, el campo de la diagnosis abarca otras aplicaciones además de las
médicas (si bien pueden ser estas últimas las más conocidas). En este caso se trata de
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fallos, averías o anomalías que se producen generalmente en una máquina. Dentro de
este apartado existen también numerosas aplicaciones. Tal es el caso del sistema
TESP para la diagnosis de robots Puma
♦ Los sistemas de pronóstico deducen consecuencias posibles a partir de una situación.
Su objetivo es determinar el curso del futuro en función de información sobre pasado
y presente.
Esto
abarca
diversos
problemas,
tales
como
predicciones
meteorológicas,
predicciones demográficas, o incluso previsiones de la evolución bursátil entre otros.
Quizá la aplicación más conocida sea PROSPECTOR, esto es un sistema para la
evaluación de emplazamientos geológicos (con el que se encontró un yacimiento de
mineral importante).
♦ Existen también sistemas de planificación, pudiéndose encontrar aplicaciones en este
área, que establecen una secuencia de acciones a realizar encaminadas a la
consecución de una serie de objetivos. En las empresas, la Inteligencia Artificial, que
se encontraba confinada en la "sala de ordenadores", se va abriendo paso hacia la
junta directiva. La razón de esto es simple: a medida que el mundo empresarial se
complica y se llega a la competencia internacional, el conocimiento se convierte en el
factor profesional más importante para un ejecutivo. A la persona que esté planeando
la estrategia a seguir por su empresa o que tome decisiones en producción, marketing,
distribución o asignación de recursos, los Sistemas Expertos le pueden demostrar que
se pueden tomar decisiones con más conocimiento, llevando a un aumento de
ganancias así como a la obtención de beneficios importantes para la empresa, como el
aumento de su capacidad.
La medida de la efectividad de las operaciones de planificación y control de una
organización y su sensibilidad a los cambios, son elementos importantes en la buena
dirección de la producción. Los planes y las decisiones en la producción se desarrollan
y llevan a cabo en un mundo de representaciones simbólicas de hechos y conjeturas,
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muchas de las cuales no están informatizadas y representan la experiencia y el
conocimiento de expertos. En cada estadio de los procesos de planificación, decisión y
control para las operaciones de producción, sea ésta automatizada o no, las personas
expertas son las que asesoran, localizan los fallos y dirigen. Ellas son las que ayudan a
interpretar la multitud de datos procedentes de los departamentos de diseño, de la
planta de producción y de los representantes de los clientes, observan modelos
procesables en dichos datos, prueban mentalmente, y con ordenadores, posibles líneas
de acción, recomiendan las medidas que la gerencia debe tomar y ayudan luego a
poner en marcha sistemas pensados para conseguir planificaciones mejores,
operaciones más fluidas y una competencia más efectiva. Los Sistemas Expertos
ofrecen procedimientos informatizados para perfeccionar la toma de decisiones de la
gerencia por medio de la combinación del conocimiento que poseen los expertos
acerca del tipo de acciones que tiene que efectuar y la forma y el tiempo en que debe
llevarlas a cabo con la permanencia, lógica, memoria y velocidad de cálculo del
ordenador. En tanto que muchos sistemas expertos se ocupan del razonamiento
técnico más que del gerencial, la gerencia puede obtener ordenadores de mucha
potencia, con grandes memorias, rápidos y programados para tratar problemas clave
de forma efectiva en un área empresarial determinada. Hay una tendencia creciente a
desarrollarlos y utilizarlos, sin embargo, los programas son caros y tienen que ser
analizados con cuidado para determinar su contribución potencial al resultado final.
Una de tales aplicaciones es el Palladian Operations Advisor (de Palladian Software,
Inc., en Estados Unidos), diseñado específicamente para la dirección de la producción.
Las entradas a este programa comprenden las designaciones de procesos y máquinas
de fabricación de una planta, las especificaciones de productos y el flujo de
producción, a partir de lo cual puede representar gráficamente la planta industrial y el
flujo de cada tipo de productos. Con estas representaciones pueden organizarse y
reorganizarse las operaciones de fabricación. El programa ayuda a la planificación y
programación, asesorando en lo que se refiere a los programas que reducen el trabajo
no deseable en niveles de proceso, ajustan el volumen de producción a la demanda de
clientes y evalúan los cambios en las operaciones desde los puntos de vista económico
y de producción. Puede crear una influencia recíproca con los planificadores y
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directores de planta a medida que las condiciones cambian a diario o a cada hora,
como consecuencia de averías mecánicas, modificaciones en los pedidos de los
clientes o crisis en el exterior. El Palladian Operations Advisor puede analizar el
estado de la combinación de productos para mantener la mayor eficacia y rentabilidad
posible de las operaciones.
El éxito del directivo experto en la aplicación de sistemas como los citados en las
plantas de fabricación, grandes o pequeñas, se mide por resultados tales como
rendimientos mayores en la calidad de los productos, entregas a los clientes dentro de
plazo, reducción de los retrasos en planta, reducción de costes procedentes de errores,
mejor utilización de los materiales, mejor utilización del personal y mejora en las
compras y reducción en los costes de material.
El diseño es también un tema de planificación. En este caso, a partir de una serie de
requerimientos y restricciones, se obtiene el objeto que las satisface. En este campo,
LABEIN (Laboratorio de Ensayos e Investigaciones Industriales, Centro de
Investigación tutelado por el Gobierno Vasco), desarrolló un sistema inteligente para
el diseño de motores eléctricos mediante la aplicación de las tecnologías clásicas de
Sistemas Expertos a los sistemas de CAD/CAE de diseño y análisis. El problema que
motivó este proyecto era que ciertos motores, de entre los eléctricos, son de uso
frecuente en la industria exigiendo a la vez un diseño a medida de cada caso, por ello
se creyó conveniente desarrollar una herramienta que asesorase o, incluso, dirigiera al
operador.
♦ Otro tipo de Sistemas Expertos son los orientados a la reparación, sin embargo, no
se puede decir que sea un tipo realmente nuevo, ya que este enfoque abarca diagnosis
y planificación. Dentro de este grupo se incluyen sistemas como DELTA, que ayuda a
los mecánicos en el diagnóstico y reparación de locomotoras diesel-eléctricas.
DELTA no solo da consejos expertos, sino que también presenta informaciones por
medio de un reproductor de vídeo. De hecho se podría encasillar a DELTA más en el
área de la instrucción que en reparación, dado que además proporciona ayudas al
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trabajo que permiten al estudiante determinar si existe o no un determinado problema,
proporcionando también formación específica sobre el modo de realizar ciertas
reparaciones.
♦ Un sistema de instrucción (Sistema Experto para formación) realiza un seguimiento
del proceso de aprendizaje de un estudiante. El sistema DELTA detecta errores de los
estudiantes e identifica el remedio adecuado, es decir, desarrolla un plan de enseñanza
para facilitar el proceso de aprendizaje y la corrección de errores.
Además de DELTA, existen numerosos sistemas de este tipo; STEAMER, por
ejemplo, se creó para enseñar a los oficiales de la armada los problemas de
funcionamiento de una planta de propulsión a vapor, como las que impulsan a ciertos
barcos. Este era el problema de formación más importante que existía, dada la
complejidad de los sistemas. El objetivo es dar al estudiante una concepción global de
lo que pasa en la planta en cualquier momento, con la ventaja de que además el
modelo de presentación es gráfico (utilizando Interlisp). Con un objetivo similar al de
STEAMER, Construcciones Aeronáuticas S. A. (CASA) desarrolló el Proyecto Eolo
CN-235. En este caso, el problema está en el hecho de que pilotar un avión que cuesta
cientos de millones de pesetas es un asunto muy serio a la vez que peligroso, lo que
exige mucho tiempo de entrenamiento, tanto para pilotos como mecánicos,
suponiendo para las compañías aéreas un gran problema, dado el elevado coste de los
cursos y la escasez de instructores. El proyecto surgió de la voluntad de
Construcciones Aeronáuticas S. A. de ofrecer un curso específico para pilotos y
técnicos de mantenimiento, a todos los compradores del avión CN- 235. Eolo CN-235
es un sistema de enseñanza interactivo que integra gráficos, texto y vídeo.
Otro sistema de este tipo, aunque en este caso orientado a medicina, es GUIDON,
pensado para que lo utilicen las Facultades de Medicina para formar a los médicos en
la realización de consultas. GUIDON viene a ser una reorganización de MYCIN con
intenciones educativas, por esto, tiene la ventaja adicional de disponer de toda la base
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de conocimientos de MYCIN además de la experiencia acumulada, por consiguiente,
puede recuperar como ejemplo cualquier caso que MYCIN haya tratado.
♦ Sistemas expertos también se aplican para la toma de decisiones. Los sistemas
expertos como una de las áreas de la inteligencia artificial son muy importantes para
todos los que trabajan en la empresa en los diferentes niveles organizacionales.
Los sistemas expertos sirven para mejorar las actividades de la empresa como por
ejemplo compras, control de inventarios, otorgación de créditos, control de procesos
de producción, gestión financiera, configuración de software, y muchas más
aplicaciones, que son inherentes a la formación del Ingeniero industrial.
Además de las áreas de aplicación ya citadas, existen otras como las relativas a los
sistemas de interpretación, que realizan tareas de inferencia a partir de una serie de datos
observables (p. ej. Análisis de imágenes, o bien interpretación de señal).
Como punto final se puede decir que el futuro de dichas aplicaciones pasa por la
imaginación de cada uno, siempre que el área elegida requiera la presencia de un experto
para la obtención de cualquier tipo de beneficio.
1.7 METODOLOGIA PARA LA CONTRUCCION DE UN
SISTEMA EXPERTO
Para desarrollar sistemas expertos, debemos primero identificar y analizar el
problema para poder saber si este problema es solucionable a partir de una serie de reglas y
experiencias, y luego se tiene que idear algún modo de adquirir y modelar el conocimiento
para por último reducirlo a nivel simbólico para poder educar así a la maquina.
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Por supuesto que con este trabajo no intentamos de ningún modo explicarles todas
las implicancias de este proceso, pero trataremos de darles una idea bastante sencilla de
como esto se realiza.
Antes de detallar los pasos o fases a seguir en el desarrollo de un sistema experto
veremos primero la composición del equipo de trabajo con el que se tiene que contar para
el desarrollo de un Sistema Experto.
1.7.1 EQUIPO DE DESARROLLO DE UN SISTEMA EXPERTO
Las personas que participan en el desarrollo de un Sistema Experto desempeñan
tres papeles distintos:
•
El experto: que pone sus conocimientos especializados a disposición del Sistema
Experto;
•
El ingeniero de Conocimientos: que plantea las preguntas al experto, estructura
sus conocimientos y los implementa en la base de conocimiento;
•
El usuario: que aporta sus deseos y sus ideas, determinando especialmente el
escenario en el que debe aplicarse el Sistema Experto.
En la fase de desarrollo, el peso principal de trabajo recae en el ingeniero del
Conocimiento y en el Experto.
Sistema
Experto
Ingeniero del
Conocimiento
Experto
Usuario
Figura 3. Relación entre los grupos que intervienen en el desarrollo.
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En este desarrollo del Sistema Experto, el ingeniero de Conocimiento y el experto
trabajan muy unidos. El primer paso consiste en elaborar los problemas que deben ser
resueltos por el sistema. Precisamente en la primero fase de un proyecto es de vital
importancia determinan correctamente el ámbito estrechamente delimitado de trabajo.
Aquí se incluye ya el usuario posterior, o un representante del grupo de usuarios. Para la
aceptación y en consecuencia para el éxito, es primordial tener en cuenta los deseos y las
ideas del usuario.
Una vez delimitado el dominio, hay que alimentar el Sistema Experto poco a poco
con los conocimientos del experto. El experto debe comprobar constantemente si sus
conocimientos han sido transmitidos de la forma más conveniente. El Ingeniero del
conocimiento es responsable de una implementación correcta, pero no de la exactitud del
conocimiento. La responsabilidad de esta exactitud recae en el experto.
A ser posible, el experto deberá tener comprensión para los problemas que depara
el procesamiento de datos. Ello facilitará mucho el trabajo. Además, no debe ignorarse
nunca el usuario durante el desarrollo, para que al final se disponga de un sistema que le
sea de máxima utilidad.
La estricta separación entre usuario, experto y Ingeniero de Conocimiento no
deberá estar siempre presente. Pueden seguir situaciones en que el experto es también el
usuario. Este es el caso cuando existe un tema muy complejo cuyas relaciones y
interacciones deben ser determinadas una y otra vez con gran consumo de tiempo. De esta
forma el Experto puede ahorrarse trabajos repetitivos.
Ahora, después de haber visto la composición del equipo de trabajo para la
construcción de un sistema experto veremos la metodología que se adoptada para el
desarrollo de un sistema experto.
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1.7.2 FASES DE LA METODOLOGIA DE CREACION DE UN SE
Dividiremos esta metodología en tres fases [ALTY. J. L., 1984]:
A.
ELECCIÓN DE LA APLICACIÓN
Como dijimos antes, lo primero que debemos hacer es saber si este problema es
abarcable por un sistema experto, es decir que cumpla las siguientes condiciones:
♦ Información declarativa: El verdadero desafío al programar los sistemas expertos es
alguna manera de capturar el conocimiento usados por los expertos en cuestión, en
otras palabras, la forma de ir educando a las máquinas.
Para ello, se hace inevitable la necesidad de considerar al conocimiento como modular,
y de este modo si un sistema experto en desarrollo falla en algunas de sus conclusiones,
sería lógico pensar que esto se debe de alguna manera al hecho de que falta algún
conocimiento o experiencia en el programa como para dar con el resultado
satisfactorio. Como es generalmente difícil el poder cambiar las largas líneas de
códigos para alterar o actualizar algún dato de la base de conocimientos, entonces se
programa a los SE de alguna manera para que puedan ser actualizados y mantenidos
por los usuarios.
Esta condición de que el conocimiento debe ser considerado como un módulo impide
la solución de problemas en que intervenga el sentido común o el conocimiento de
otras áreas del saber humano.
♦ Ventajas de la interfaz: Como las inferencias hechas por un SE son similares a las
hechas por los mismos expertos humanos, el comportamiento de un SE es
naturalmente amigable, y los usuarios generalmente pueden mantener el sistema. Otra
ventaja es que el conocimiento faltante en la base de conocimientos puede ser
fácilmente obtenida de un modo natural.
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♦ El SE debe ser capaz de explicar sus conclusiones: La característica más importante de
los SE es su habilidad para explicar sus conclusiones. Esto se debe a que se puede
defender las conclusiones en términos de las oraciones de la base de datos que fueron
usados para llegar a esa conclusión.
La importancia de este proceso no es sólo que de esta forma se puede verificar
fácilmente algún razonamiento incorrecto de la máquina o tal vez la falta de algún
conocimiento importante para llegar a una conclusión valedera, sino que de esta forma
la máquina es capaz de enseñar a los humanos a partir de sus experiencias.
B.
ELECCIÓN DE LA HERRAMIENTA APROPIADA
Esta herramienta puede ser un motor de inferencia ya existente, al cual adaptemos
nuestro SE o la realización de uno nuevo.
En el mercado existen muchas herramientas llamadas Shells a los cuales se pueden
adaptar algunos SE. Si el ingeniero de conocimiento vislumbra utilizar una herramienta de
desarrollo ya existente, es necesario elegir una que se adapte a las necesidades, ya que
existen grandes disparidades en este tema.
Se han establecido algunos principios esenciales concernientes a la elección de una
herramienta de desarrollo de SE:
t La herramienta debía poseer solamente el grado de generalidad necesario para resolver
el problema dado.
t Probar el software de partida construyendo un pequeño prototipo antes de lanzarse a su
realización.
t La herramienta debería poseer las características siguientes:
-
El lenguaje de representación del conocimiento deberá ser lo más simple y
universal posible.
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-
Un medio de acceso a los mecanismos de control si la generalidad es más
importante que la eficacia, o a la inversa, un sistema de control muy limitado si se
busca un aprendizaje, una automodificación o explicaciones elaboradas.
-
Capacidades de diálogo elaboradas (lenguaje cuasi natural, diccionario…) si el
tiempo de desarrollo es un factor crítico
t Por último es necesario utilizar una herramienta que ya haya servido para una
aplicación comparable.
Para la realización de un Sistema Experto también se debe de considerar el
formalismo de representación del conocimiento a usar, así como la técnica de solución del
problema adecuado a este formalismo y al problema que se está considerando, pero la
determinación de estos se obtiene luego de haber efectuado la adquisición y el modelado
de la información para posteriormente reducirlo a un nivel simbólico y así poderlo
implementar como un Sistema informático.
C.
TRANSFERENCIA DE EXPERIENCIA
La transferencia de experiencia se efectúa del experto al SE, ayudado por el
ingeniero de conocimiento.
La disciplina que interviene en la transferencia de experiencia se denomina
ingeniería de conocimiento o cognimática
Este proceso se descompone en cuatro fases o etapas:
-
Análisis del problema
-
Adquisición de conocimiento y conceptualización.
-
Formalización y representación del conocimiento y
-
Validación
El encadenamiento de estas fases se representa en la siguiente Figura.
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Nueva Formulación
Nuevo diseño
Refinamientos
Identificación
de
característica
s
ANALISIS
DEL PROBLEMA
Conceptos
Estrategias
Tareas
ADQUISICIÓN Y
CONCEPTUALIZACIÓN
Objetos
Procedimientos
Reglas
REPRESENTACIÓN E
IMPLEMENTACIÓN
Validación
VERFICACION
Y TESTING
Figura 4. Ciclo de Construcción de un Sistema Experto
FASE 1 : ANALISIS DEL PROBLEMA
El primer paso consiste en elaborar los problemas que deben ser resueltos por el
sistema. Precisamente en esta primera fase es de vital importancia determinar
correctamente el ámbito de trabajo. Aquí se incluye ya el usuario posterior, o un
representante del grupo de usuarios. Para la aceptación, y en consecuencia para el éxito, es
primordial tener en cuenta los deseos y las ideas del usuario. El resultado de esta fase es el
proyecto de construcción del SE.
FASE 2 : ADQUISICIÓN DE CONOCIMIENTO Y CONCEPTUALIZACIÓN.
El objetivo consiste en identificar todos los elementos que intervienen en la
solución del problema (conceptos, procedimientos, reglas de inferencia, heurísticos, casos
especiales, métodos de razonamiento, restricciones, etc). La información puede obtenerse
de distintas fuentes: diálogo directo con expertos, información escrita (libros, informes,
revistas, etc), datos empíricos proporcionados por aparatos de medida o por observaciones,
datos gráficos (imágenes, dibujos, diagramas, etc). A medida que se obtiene el
conocimiento es necesario depurarlo, seleccionando los conceptos básicos que harán
posible el funcionamiento del sistema.
FASE 3 : FORMALIZACIÓN Y REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
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La actividad del ingeniero del conocimiento en esta fase se concreta en las
siguientes tareas:
•
Elección de un formalismo de representación del conocimiento
•
Elección de una arquitectura que permita coordinar y manejar los distintos tipos de
elementos que intervienen en la solución del problema
•
Creación de la base de conocimiento utilizando el formalismo y la arquitectura
elegida.
•
Diseño de la interfaz del SE con el usuario y con el resto del entorno lógico.
En esta fase se determinan las reglas y se incorporan a la base de Conocimientos
Figura 5: Proceso lógico de Carga de la Base de Conocimiento
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Asimismo se detectan los hechos y se incorporan a la base de hechos. Si no existe al
menos una regla que contenga ese hecho debemos determinarla ya que de no ser así, ese
hecho estaría de más en la base de hechos.
Figura 6 : Proceso lógico de carga de la base de hechos
Durante la inferencia se puede verificar o deducir hechos. En la verificación de
un hecho el proceso está dirigido por los objetivos mientras que en la deducción está
dirigido por los datos.
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Para esquematizar este proceso utilizaremos el encadenamiento hacia atrás, solo
como un ejemplo gráfico. Por medio de cascadas de órdenes, veremos ambos casos.
VERIFICACIÓN DE UN HECHO
En este proceso, una vez tomado un hecho, se produce el encadenamiento hacia atrás.
Es decir, se parte de la premisa para llegar a los datos.
Figura 7 : Verificación de un hecho
DEDUCCIÓN DE UN HECHO
En este proceso, primero se requieren los datos para analizar la premisa. O sea,
partimos del:
IF < condición >
para tomar luego la decisión de continuar o no con él:
THEN < conclusión >
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La conclusión de una regla puede constituirse en condición de la premisa
necesaria para otra regla y seguir así sucesivamente. Hasta llegar al resultado final de la
inferencia.
Figura 8 : Deducción de un hecho
FASE 4 : VALIDACIÓN
El desarrollo de un sistema experto no se considera que está acabado una vez que
funciona este, sino que se continúan desarrollando y actualizando tanto el conocimiento del
sistema como los métodos de procesamiento, quedando reflejados los progresos o
modificaciones en el campo, área o sistema.
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CAPITULO II:
TECNICAS APLICADAS A SISTEMAS
EXPERTOS
2.1 REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO
Representar el conocimiento en un ordenador, consiste en encontrar una
correspondencia entre el mundo exterior (forma externa) y un sistema simbólico (forma
interna o física) que permita el razonamiento.
El experto del dominio encargado de transmitir su conocimiento al Sistema
Experto, suministra este último en su forma externa. El mecanismo de adquisición del
conocimiento transforma este fragmento del conocimiento a la forma interna, es decir, en
forma de estructura de datos (tabla, lista, matriz...), antes de incluirlo en la base de
conocimientos.
El Sistema Experto utiliza la forma lógica, que en general está definida en
términos de índices o claves simbólicas, para poder acceder a la estructura de datos y
restituye la forma externa para cualquier diálogo con el usuario.
Lo mismo que no existe ningún lenguaje de programación universal, tampoco se
ha encontrado, aún, un formalismo ideal para poder representar el conocimiento de un SE.
Existen dos clases de conocimiento a tratar:
•
Conocimiento factual, es aquel que por naturaleza es preciso y libre de "ruido". Se
caracteriza también por ser objetivo y fácil de representar.
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•
Conocimiento heurístico, es el conocimiento que usamos intuitivamente pero en
forma consciente. NO es preciso ya que generalmente es subjetivo y es difícil de
representar.
Existen varias maneras de representar el conocimiento, agrupándose en tres tipos
de representación básicas:
t
La representación procedimental (autómatas finitos, programas) que expresan
explícitamente las interrelaciones entre fragmentos de conocimiento pero que son
difícilmente modificables.
Ventajas:
Facilidad
de
utilización
del
Meta-conocimiento,
lo
que
permite
descomponer, explícitamente, el problema. Al no existir el declarativo puro, es
indispensable en los niveles más bajos.
t
La representación declarativa (cálculo de predicados, reglas de producción, redes
semánticas) que crean fragmentos de conocimiento independientes unos de otros y
que, por consiguiente, son fácilmente modificables. Estos conocimientos se
combinan, después, mediante un mecanismo general de razonamiento y deducción.
Ventajas: Legibilidad, economía, flexibilidad y factibilidad de modificación
t La representación mixta (objetos estructurados: esquemas, marcos, grafismos,
objetos...) que emplea los dos modos de representación precedentes.
El primer modo de representación es la más usada para implementar Sistemas
Expertos, por lo que en este trabajo sólo mencionaremos las otras dos. Es decir veremos
sólo las siguientes formas de representación del conocimiento:
•
Calculo de Predicados
•
Reglas de producción
•
Redes semánticas y.
•
Objetos estructurados
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2.1.1 CALCULO DE PREDICADOS
En lógica de proposiciones, una acción (o un estado) se modeliza mediante una
proposición, o enunciado declarativo.
Ejemplo: Sócrates es mortal
El lenguaje de las proposiciones se compone de un conjunto de fórmulas bien
conformadas que están constituidas por aserciones y conectores lógicos. Este lenguaje
posee varios inconvenientes:
•
Dos aserciones relacionadas pueden ser expresadas más que separadamente, sin poder
extraerse conclusiones de las similitudes entre ellas.
•
Una generalización se expresa únicamente mediante una lista exhaustiva de sus
elementos. Por ejemplo, expresar el hecho de que todos los hombres son mortales
exigiría la lista exhaustiva de todos los hombres existentes y la afirmación de su
mortalidad.
El cálculo de predicados proporciona un medio natural de representar el
conocimiento de forma declarativa. Una base de conocimientos es un conjunto de
WFF(Well Formed Formulas) y de reglas semánticas que las relacionan en el dominio de
aplicación.
Se pueden deducir nuevos conocimientos a partir de los antiguos mediante
procedimientos de prueba automática de teoremas, fundados en el principio de resolución
de ROBINSON.
Muchos problemas de naturaleza claramente deductiva, como los juegos de lógica,
se expresan muy bien en este tipo de representación. Por el contrario, la mayor parte de
los problemas de la vida real que tienen que resolver los seres humanos son de naturaleza
inductiva (por ejemplo, el diagnóstico).
Es la razón por la que se han desarrollado otro tipo de formalismos, concretamente
las reglas de producción, con el fin de tener en cuenta aspectos inherentes al razonamiento
humano.
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2.1.2 REGLAS DE PRODUCCIÓN
"El principio básico de la programación con reglas de producción es que cada
regla es un trozo independiente del conocimiento (se denomina: gránulo o módulo), es
decir contiene todas las condiciones para su aplicación" [Siemens, 1988]. Una regla puede
traducir una relación, una información semántica o una acción condicional.
En consecuencia, es únicamente la comparación entre las condiciones activadas de
una regla y los hechos existentes lo que permite "filtrar" aquellas para retener sólo las que
son aplicables.
En
un
programa
informático
convencional,
los
módulos
son
realmente
procedimientos que tienen un nombre que les permite llamarse mutuamente. El problema
reside en el hecho de que en caso de añadir o suprimir procedimientos es necesario
modificar todas las llamadas a los mismos.
Por el contrario, con las reglas de producción, cada regla está, en principio,
redactada ignorando la existencia de las demás y por consiguiente no se activan por su
nombre, sino por sus condiciones de aplicabilidad (filtro). Ello permite añadir o suprimir
reglas sin preocuparse de las repercusiones de estas modificaciones.
Una regla de producción tiene, generalmente, la siguiente forma:
SI Premisa ENTONCES consecuente
La parte izquierda expresa las condiciones de aplicabilidad de la regla. Puede
contener una conjunción de proposiciones lógicas, de predicados o de relaciones.
La parte derecha representa la conclusión, la cual puede ser una acción a efectuar
o una aserción a añadir a la base de hechos.
Ejemplo:
SI el coche no arranca y los faros no alumbran
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ENTONCES existe una evidencia fuertemente sugestiva que la batería sea la
causa.
Los sistemas que se redactan con reglas de producción reciben el nombre de
Sistemas de producción
Mecanismo de Inferencia
Reconocimiento
Acción
Conjunto de Conflicto de Evalúa las reglas elegidas
Reglas posibles
Figura 9 : Arquitectura de Sistema de Producción
El componente más importante de un sistema de producción es el mecanismo de
inferencia. Con él se gobierna el procesamiento y la elección de las reglas de producción.
Un buen mecanismo de inferencia destacará por sus eficientes métodos y estrategias de
solución de conflictos para la elección de una regla a partir de una serie de posibles reglas.
Este método de representación es el utilizado en la mayoría de los SE, ya que posee
determinadas ventajas derivadas de su estructura.
•
Facilidad de modificación, consecuencia de la modularidad del conocimiento
•
Cuanto más reglas posea el sistema, más potente será (al menos, teóricamente)
•
Gran legibilidad de las reglas y, además, facilidad de escritura de las mismas.
•
Posibilidad de introducir coeficientes de verosimilitud que permiten ponderar el
conocimiento.
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Pero, el principal problema reside en la posibilidad de perder coherencia lógica en
la base de conocimientos, debido al gran número de reglas y a la dificultad de verificación
manual de dicha coherencia.
Esta es la razón por la que los SE sofisticados que utilizan reglas de producción,
proponen, frecuentemente, la inclusión de un módulo de gestión de coherencia de las
reglas.
2.1.3
REDES SEMÁNTICAS
Este formalismo, permite la representación del conocimiento en forma de grafo.
-
Los nodos representan conceptos (objetos o sucesos)
-
Los arcos significan relaciones entre estos conceptos
Así puede tomarse un arco con sus dos nodos como una sola unidad de
conocimiento.
Esta estructura jerárquica permite a los nodos de niveles inferiores heredar
propiedades de los nodos de niveles superiores.
Una red semántica se puede expresar con cualquier frase y por consiguiente han
realizado aplicaciones importantes utilizando el lenguaje natural.
Sin embargo, todas estas representaciones no son operativas hasta que existe un
procedimiento que las manipula. Estos procedimientos funcionan como un algoritmo de
unificación, es decir, intentan reemplazar las variables por constantes, comparando la
pregunta y el conjunto de aserciones.
Frecuentemente, la respuesta a una cuestión no es inmediata y necesita un
encaminamiento en la red, formas de utilizar las relaciones o atributos que caracterizan a
las entidades implicadas.
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Uno de los inconvenientes de esta representación es la explosión combinatoria en
la búsqueda de informaciones cuando el número de nodos y arcos es muy grande.
Existe, pues, un compromiso entre la complejidad de la estructura de los datos y la
complejidad de su interpretación.
Las redes semánticas se han utilizado para construir algunos SE, PROSPECTOR
que trabaja en el dominio de la geología mineral, es uno de los sistemas que más las
emplean y con muy buenos resultados.
Sin embargo, los estudios sobre este formalismo han demostrado su desventaja en
refinamientos, coherencia de representación de conceptos e implicaciones filosóficas más
que sobre sus aplicaciones prácticas.
La estructuración de las redes semánticas ha conducido progresivamente a
representaciones híbridas entre reglas de producción y objetos estructurados.
2.1.4 OBJETOS ESTRUCTURADOS
Los diferentes formalismos de representación del conocimiento que acabamos de
ver destacan el aspecto declarativo del conocimiento, así como su naturaleza inferencial
(lógica de producción).
Sin embargo, los conocimientos que no son inferenciales (por ejemplo: variantes
sobre un prototipo) son difícilmente representables.
La representación mediante objetos estructurados es una tentativa de representar,
de forma mejor que mediante inferencias, algunas formas de conocimiento.
El término de objeto estructurado engloba diversas denominaciones, tales como:
•
Frames (Marcos), noción introducida por Minsky
•
Esquemas, en trabajos sobre la memoria
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•
Grafismos, que describen el encadenamiento esteretipado de sucesos.
•
Prototipos, o unidades en KRL
•
Objetos, en Smaltalk, Flavors, Mering, Loops
•
Formas y clases, en Simula
•
Tipos Abstractos
Esta representación se puede considerar como una extensión de las redes
semánticas. Extensión que incorpora conocimientos procedimentales e introducen un rigor
conceptual ausente en aquella representación
Un objeto contiene cierto número de atributos (o slots) que son los nombres de las
propiedades que le caracterizan. Por ejemplo, se puede hablar de “Color”, “Material”,
“Número de patas” para el objeto “Silla”. Estos atributos contienen características
estándares (precio, intervalos de validez, taras,…)
De otro lado, un objeto forma parte de una jerarquía y por consiguiente de objetos
más generales que él, a los que está unido mediante punteros (Clase de).
En resumen, un objeto estructurado contiene atributos con determinadas
características, un atributo especial que apunta hacia otros objetos y procedimientos a él
asociados.
Cada objeto se puede considerar como “ï deal” y servir de base de comparación
para analizar otros objetos.
No se conoce hasta el momento actual, SE que utilicen únicamente objetos
estructurados. En general, los lenguajes orientados a los objetos sirven para representar los
conocimientos estáticos, descriptivos y las reglas de producción para efectuar inferencias.
Sin embargo, los lenguajes orientados a los objetos se han ido extendiendo cada
vez más en informática gracias a su modularidad y a su facilidad de lectura.
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En IA, se investiga actualmente en la integración de este de representación con
lógica de primer orden, así como en la implementación de motores de inferencia con la
ayuda de lenguajes orientados a los objetos.
En la construcción de los sistemas expertos el modelo mas usado es el de las reglas
de producción por su versatilidad. Sin embargo recientemente los modelos híbridos, osea
la combinación de algunos de los modelos, han tenido mucho éxito en su aplicación,
especialmente para la representación del conocimiento heurístico.
2.2 METODOS DE RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS
2.2.1 REGLAS Y ENCADENAMIENTOS
Para las reglas de producción se utilizan los mecanismos de inferencia. Estos
mecanismos de inferencia evalúan las reglas y el conocimiento en hechos.
Existen dos formas básicas de evaluación de las reglas:
•
Encadenamiento hacia adelante
•
Encadenamiento hacia atrás
El encadenamiento hacia adelante se define también como inferencia controlada por los
datos o como método “if–added”, el encadenamiento hacia atrás se conoce también como
inferencia controlada por el objetivo o como método “if-needed”.
2.2.1.1 ENCADENAMIENTO HACIA ADELANTE
El motor de inferencia parte de los hechos para llegar a los resultados, es decir,
no selecciona más que reglas que verifiquen las condiciones de la parte izquierda (fase
de detección-filtrado)
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Se aplica, entonces, la fase de elección (resolución de conflictos) sobre este
conjunto de reglas, para determinar la regla a utilizar posteriormente.
La aplicación de esta regla entraña en general una actualización de la base de
hechos (fase de ejecución)
Este proceso se repite hasta que no existen más reglas aplicables o se haya
alcanzado el objetivo.
La eficacia del motor de inferencia reside en la pertinencia de la decisión tomada
(regla elegida) durante la fase de elección.
La regla elegida condiciona la rapidez con la que el sistema llegará a la solución,
lo cual determinará la eficacia del motor de inferencia
Sin embargo, esta forma de razonamiento posee diversos inconvenientes:
•
El sistema activa todas las reglas aplicables incluso aunque algunas no ofrezcan
ningún interés
•
La base de hechos debe contener el suficiente número de hechos iniciales para que
el sistema pueda llegar a una solución.
•
Los usuarios deben, pues, suministrar al SE todas las informaciones que poseen,
incluso aunque algunas sean inútiles.
•
En caso de rechazo, un solo hecho podría permitir llegar al objetivo, pero el usuario
no está informado, puesto que el proceso no es interactivo.
•
Este método corre el riesgo de caer en la explosión combinatoria si el número de
reglas y de hechos es importante, y sobre todo si el objetivo a alcanzar no es
conocido, pues es necesario, entonces, aplicar todas las reglas aplicables para
deducir todo lo que se puede deducir. Tanto más cuanto muchos motores de
inferencia que razonan con encadenamiento hacia delante trabajan con búsqueda en
amplitud (aplicación de todas las reglas aplicables en un momento dado).
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2.2.1.2 ENCADENAMIENTO HACIA ATRAS
El sistema parte del objetivo (o de una hipótesis de objetivo) y trata de volver a
los hechos para demostrarlos.
Las reglas seleccionadas son las de la parte derecha (consecuente, que
corresponden al objetivo investigado).
Las condiciones desconocidas (parte izquierda de las reglas) subsisten mientras
que existan subobjetivos que demostrar.
Este proceso se repite hasta que todos los subobjetivos se hayan demostrado, o
se alcance el objetivo final o hasta que no exista la posibilidad de seleccionar más reglas
En este caso, el sistema puede solicitar del usuario la resolución de uno o varios
subobjetivos (cuestiones, test) y el proceso comienza de nuevo.
El rechazo ocurre cuando el sistema no puede seleccionar reglas, ni plantear
cuestiones al usuario (reglas insuficientes o incoherentes o cuando el usuario no puede
responder a las preguntas del SE).
La estrategia empleada es muy simple, puesto que consiste en utilizar la primera
regla aplicable, en su orden de numeración, para intentar, a continuación, verificar uno
tras otro los subobjetivos producidos (exploración con búsqueda en profundidad)
La exploración puede detenerse:
•
Cuando el objetivo inicial se demuestra
•
Cuando se han explorado sin éxito todas las posibilidades
El sistema puede, entonces, consultar al usuario sobre los subobjetivos no
resueltos.
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El razonamiento hacia atrás tiene algunas ventajas:
•
El sistema plantea cuestiones únicamente cuando es necesario y después de haber
explorado todas las posibilidades
•
El árbol de búsqueda es, normalmente, más pequeño que en el caso de
encadenamiento hacia delante.
•
El proceso es interactivo
Uno de los riesgos del encadenamiento hacia atrás es el de meterse en un bucle:
para demostrar A hay que demostrar B, para demostrar B hay que demostrar A… Lo
que ciertos motores de inferencia tienen en cuenta (Mycin, por ejemplo).
Hay un tercer tipo de encadenamiento denominado encadenamiento mixto, en
donde
el
motor
de
inferencia
puede
igualmente
utilizar
alternativamente
los
encadenamientos hacia adelante y hacia atrás y examinar en cada ciclo si estos dos
razonamientos confluyen.
Esto permite realizar la mitad del camino y pararse en el
medio o punto de conjunción.
En la práctica, este tipo de razonamiento varía de un motor de inferencia a otro y
no existe aún una idea claramente definida y admitida por todos. Por el contrario, el
objetivo de este encadenamiento es tratar de paliar los inconvenientes de los dos
precedentes manteniendo sus ventajas. Sin embargo, su implantación parecer tener
algunas dificultades.
2.2.2 REDES Y BÚSQUEDA
En este caso mencionaremos algunos métodos de búsqueda aplicados a las redes
(grafos y árboles) dentro del Área de la Inteligencia Artificial.
La familia de procedimientos de búsquedas es bastante amplio, sin embargo a
continuación se verá parte de esta familia de procedimientos gráficamente –en forma de
árbol- la asociación de estas búsquedas.
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Búsqueda en
profundidad
Procedimientos
ciegos
Búsqueda en
amplitud
Búsqueda no
determinista
PROCEDIMIENTOS DE
BÚSQUEDA BÁSICA
Ascenso de
la colina
Procedimientos
Informados
heurísticamente
Búsqueda el
primero el mejor
Búsqueda
en haz
PROCEDIMIENTOS DE
BÚSQUEDA
Procedimiento
del Museo
Británico
PROCEDIMIENTOS DE
BÚSQUEDA ÓPTIMA
Búsqueda de
ramificación y
cota
Procedimiento A*
Figura 10 : Familia de Procedimientos de Búsqueda
Como se ha visto en este gráfico los procedimientos de búsquedas aplicados para
redes se dividen en procedimientos básicos y procedimientos óptimos, y a su vez estos
se subdividen.
2.2.2.1 BUSQUEDA BASICA
PROCEDIMIENTOS CIEGOS
Los algoritmos de los procedimientos de profundidad, amplitud y no determinístico
consiste en ir registrando en una lista los estados a los que se va llegando en la búsqueda,
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se termina el algoritmo cuando se obtiene el estado meta o la lista queda vacía, si se ha
obtenido el estado meta la solución será la lista (los estados que en ella se encuentran), si la
lista está vacía quiere decir que la búsqueda fue un fracaso ya que no halló la solución.
Se les denomina métodos ciegos porque siempre se evaluará el primer estado que
se encuentra en la lista, sin saber si este es el mejor o peor.
•
La búsqueda en profundidad es buena siempre y cuando las trayectorias parciales
improductivas no sean muy largas, ésta búsqueda se introduce en el árbol de
búsqueda extendiendo una trayectoria parcial a la vez.
•
La búsqueda en amplitud es buena siempre y cuando el factor de ramificación no
sea muy grande, se propaga uniformemente en el árbol de búsqueda, extendiendo
muchas trayectorias parciales en paralelo.
•
La búsqueda no determinista es eficaz cuando no se tiene la certeza de cual
búsqueda, en profundidad o en amplitud, puede ser la mejor. Se mueve al azar en el
árbol de búsqueda; toma una trayectoria parcial y la extiende al azar.
PROCEDIMIENTOS INFORMADOS HEURÍSTICAMENTE
Estos métodos usan una información adicional para establecer un criterio de
selección del nodo o estado a procesar. Este conocimiento podría no ser correcto, sin
embargo es una herramienta de gran valor en la búsqueda. A este conocimiento que no
tiene garantía de ser correcto se le llama conocimiento heurístico. A una búsqueda
utilizando conocimiento heurístico se le llama heurística.
El objetivo (n) es una función lógica que es cierta cuando n es el nodo objetivo y
falsa en todos los demás casos.
El valor inferido del coste desde un nodo n del gráfico, que corresponde a un
estado dado, hasta el objetivo se denomina la función objetivo o función de mérito f(n).
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Búsqueda Ascensión a la Colina
El procedimiento es semejante a la búsqueda en profundidad con la diferencia que
los nodos sucesores son ordenados según el valor de la función mérito antes de adicionarse
a la lista. Esto es, el nodo a ser procesado corresponde al “mejor” nodo sucesor según la
función de mérito.
Este método es eficaz cuando se tiene una medida natural de la distancia de cada
lugar a la meta, y existe la posibilidad de que una buena trayectoria se encuentre entre las
trayectorias parciales que parecen ser buenas en cada punto alternativo.
Búsqueda en haz
Esta búsqueda es parecida a la búsqueda en amplitud en cuanto a que avanza nivel
por nivel. Sin embargo, a diferencia de ésta, la búsqueda en haz se mueve hacia abajo sólo
a través de los mejores (w) nodos de cada nivel; los otros nodos se ignoran. En
consecuencia, el número de nodos explorados se mantiene manejable, aun cuando haya
gran cantidad de ramificaciones y la búsqueda sea profunda. Siempre que se usa la
búsqueda en haz, sólo existen (w) nodos en consideración a cualquier profundidad, y no el
inmenso número exponencial de nodos con los que tiene que tratar siempre que utiliza la
búsqueda en amplitud.
La búsqueda en haz es buena cuando se tiene una medida natural de la distancia a
la meta, y es probable que una buena trayectoria se encuentre entre las trayectorias
parciales que parecen ser buenas en todos los niveles. La búsqueda en haz extiende un
número fijo de trayectorias parciales en paralelo y elimina el resto.
Búsqueda Primero el Mejor
En este método el criterio de selección es dado por el nodo en la lista que
presenta “mejor” (mayor o menor) valor de la función de mérito. Gráficamente el
algoritmo funciona como sigue (considere mejor siendo menor)
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Es probable que las trayectorias encontradas por la búsqueda primero el mejor
sean más cortas que las halladas con otros métodos, ya que la búsqueda primero el
mejor siempre avanza desde el nodo que parece estar más cercano al nodo meta. Tenga
presente, sin embargo, que es probable no es lo mismo que con certeza.
Para poder realizar la búsqueda en primer lugar del mejor lo más eficientemente
posible, se debe realizar la inferencia del coste del objetivo de la manera más exacta
posible. Es decir, debe realizarse una inferencia que esté lo más cerca posible del coste
verdadero utilizando conocimiento sobre el problema.
Este método puede mejorar si se utiliza acotación para evitar generar los hijos con
costes mayores al valor buscado.
Estos procedimientos al igual que los métodos ciegos son adecuados para resolver
problemas de localización. Evidentemente los métodos que usan información adicional son
más robustos. Entre tanto estos métodos no son eficientes para resolver problemas del tipo
de optimización.
2.2.2.2 BUSQUEDA OPTIMA
PROCEDIMIENTO DEL MUSEO BRITÁNICO
Un procedimiento para encontrar la trayectoria más corta en una red consisten en
encontrar todas las trayectorias posibles y seleccionar la mejor de ellas. Este laborioso
procedimiento se conoce, como procedimiento del Museo Británico.
Si se desea encontrar todas las trayectorias posibles, tanto la búsqueda en amplitud
como la búsqueda en profundidad funcionando con una modificación: la búsqueda
continúa hasta que se hallen todas las soluciones. Si la amplitud y la profundidad del árbol
son pequeñas, no hay problema. Por desgracia, el tamaño de los árboles de búsqueda
suelen ser grandes y cualquier procedimiento para hallar todas las trayectorias posibles se
vuelve en extremo fastidioso. Afortunadamente, existen estrategias que permiten encontrar
trayectorias óptimas sin tener que encontrar primero todas las trayectorias posibles.
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BÚSQUEDA DE RAMIFICACIÓN Y COTA
El esquema de ramificación y cota siempre se mantiene al tanto de todas las
trayectorias parciales que compiten para su consideración posterior. La más corta de ellas
se extiende un nivel, creándose tantas trayectorias parciales nuevas como ramas existan.
En seguida, se consideran estas nuevas trayectorias junto con las anteriores restantes: de
nuevo, se extiende la más corta. Este proceso se repite hasta llegar a la meta a través de una
trayectoria. Dado que la trayectoria más corta es la que siempre se escoge para su
extensión, la trayectoria que primero encuentra la meta es probable que sea la óptima.
Para convertir lo probable en cierto, se tiene que extender todas las trayectorias
parciales hasta que tengan una longitud igual o mayor que la trayectoria completa más
corta. La razón es que el último paso para alcanzar la meta puede ser lo suficientemente
largo para hacer que la supuesta solución resulte más larga que una o más trayectorias
parciales. Puede ser que sólo un paso pequeño extienda una de las trayectorias parciales al
punto de solución. Para asegurarse de que esto no suceda, en lugar de terminar al encontrar
una trayectoria, termine cuando la trayectoria parcial más corta tenga una longitud mayor
que la trayectoria completa más corta.
Este método es el más eficiente de los métodos de búsqueda. Las variaciones
respecto a los métodos anteriores son el criterio de selección del nodo a procesar, esto es
del nodo a ramificar y la acotación de las ramas o sub árboles que presente peor solución.
La segunda variante hace que el método sea más robusto que los otros métodos de
búsqueda.
El criterio de selección del estado a procesar puede ser:
•
Primero el mejor.
La secuencia de estados que presenta “mejor” (mayor o menor) valor para la función
de mérito entre las listas en COLA
•
LIFO: ultimo nodo que ingreso en COLA.
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La última secuencia de estados que ingreso en COLA.
•
FIFO: primer nodo que ingreso en COLA.
La primera secuencia de estados que ingreso en COLA.
Otros procedimientos
Existen muchas formas de buscar trayectorias óptimas, cada una de las tiene sus
ventajas:
•
El procedimiento del Museo Británico es bueno sólo cuando el árbol de busqueda es
pequeño.
•
La búsqueda de ramificación y poda con conjetura es eficz cuando existe una buena
estimación de límite inferior de la distancia que resta hacia la meta.
•
El procedimiento A* es eficaz cuando la búsqueda de ramificación y cota con
conjetura y la programación dinámica son buenas.
2.3 REDES NEURONALES
2.3.1 INTRODUCCION A REDES NEURONALES
La fascinación que la inteligencia como materia de estudio ha suscitado al
género humano, puede verse reflejada en la aparición de una rama íntegra del estudio
científico llamada " Inteligencia Artificial " a secas o también estudio de la inteligencia.
Una de las múltiples ramas por las cuales se ha desarrollado la investigación es
el desarrollo de las llamadas "redes neuronales". Una red neuronal es el intento de
poder realizar una simulación computacional del comportamiento de partes del cerebro
humano mediante la réplica en pequeña escala de los patrones que éste desempeña para
la formación de resultados a partir de los sucesos percibidos.
Concretamente, se trata de poder analizar y reproducir el mecanismo de
aprendizaje y reconociendo de sucesos que poseen los animales más evolucionados.
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Una de las preguntas más interesantes que se plantean al hablar de este tema es
la habilidad del cerebro para poder reconocer patrones. Se denomina reconocimiento
de patrones a la capacidad de poder interpretar una imagen compleja (una foto, lo que
ve el ojo) y actuar en consecuencia. Las computadoras digitales fueron diseñadas a
partir de una lógica binaria (de 2 valores 0 - 1 o Verdadero - Falso), lo cual si bien
facilitó su construcción, ha tenido como efecto una gran dificultad para procesar y
reconocer imágenes, fotos, planos y dibujos.
BREVE HISTORIA
Los intentos por imitar el funcionamiento del cerebro han seguido la evolución
del estado de la tecnología. Por ejemplo, al finalizar el siglo 19 se le comparó con la
operación de la bomba hidráulica; durante la década de 1920 a 1930 se intento utilizar la
teoría de la conmutación telefónica como punto de partida de un sistema de
conocimiento similar al del cerebro. Entre 1940 y 1950 los científicos comenzaron a
pensar seriamente en las redes neuronales utilizando como concepto la noción de que
las neuronas del cerebro funcionan como interruptores digitales (on - off) de manera
también similar al recién desarrollado computador digital. Así nace la idea de
"revolución cibernética" que maneja la analogía entre el cerebro y el computador
digital.
En 1943 Walter Pitts junto a Bertran Russell y Warren McCulloch intentaron
explicar el funcionamiento del cerebro humano, por medio de una red de células
conectadas entre sí, para experimentar ejecutando operaciones lógicas. Partiendo del
menor suceso psíquico (estimado por ellos): el impulso todo/nada, generado por una
célula nerviosa.
El bucle "sentidos - cerebro - músculos", mediante la retroalimentación
producirían una reacción positiva si los músculos reducen la diferencia entre una
condición percibida por los sentidos y un estado físico impuesto por el cerebro.
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También definieron la memoria como un conjunto de ondas que reverberan en
un circuito cerrado de neuronas.
Seis años después de que McCulloch y Pitts mostraran sus Redes Neuronales, el
fisiólogo Donald O. Hebb (de la McGill University) expuso que estas (las redes
neuronales) podían aprender. Su propuesta tenia que ver con la conductividad de la
sinápsis, es decir, con las conexiones entre neuronas. Hebb expuso que la repetida
activación de una neurona por otra a través de una sinápsis determinada, aumenta su
conductividad, y la hacia más propensa a ser activada sucesivamente, induciendo a la
formación de un circuito de neuronas estrechamente conectadas entre sí.
El extraordinario estudiante de Harvard, Marvin Minsky conoció al científico
Burrhus Frederic Skinner, con el que trabajó algún tiempo ayudándole en el diseño y
creación de máquinas para sus experimentos. Minsky se inspiró en Skinner para gestar
su primera idea "oficial" sobre inteligencia artificial, su Red Neuronal. Por aquel
entonces entabló amistad con otro brillante estudiante, Dean Edmonds, el cual estaba
interesado en el estudio de una nueva ciencia llamada Electrónica.
Durante el verano de 1951, Minsky y Edmonds montaron la primera máquina de
redes neuronales, compuesta básicamente de 300 tubos de vacío y un piloto automático
de un bombardero B-24. Llamaron a su creación "Sharc", se trataba nada menos que de
una red de 40 neuronas artificiales que imitaban el cerebro de una rata. Cada neurona
hacia el papel de una posición del laberinto y cuando se activaba daba a entender que la
"rata" sabia en que punto del laberinto estaba. Las neuronas que estaban conectadas
alrededor de la activada, hacían la función de alternativas que seguir por el cerebro, la
activación de la siguiente neurona, es decir, la elección entre "derecha" o "izquierda" en
este caso estaría dada por la fuerza de sus conexiones con la neurona activada. Por
ejemplo, la "rata" completaba bien el recorrido eligiendo a partir de la quinta neurona la
opción "izquierda" (que correspondería a la sexta), es entonces cuando las conexiones
entre la quinta y sexta se hacen más fuertes (dicha conexión era realizada por el piloto
automático), haciendo desde este momento más propensa esta decisión en un futuro.
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Pero las técnicas Skinnerianas (que eran las que se habían puesto en funcionamiento en
esta red neuronal) no podrían llevar muy lejos a este nuevo engendro, la razón pasa
porque esto, en sí, no es inteligencia, pues la red neuronal nunca llegaría a trazar un
plan.
Después de su Red Neuronal, Minsky escribió su tesis doctoral acerca de esta, en
ella describía "cerebros mucho mayores", exponiendo que si se realizaba este proyecto a
gran escala, con miles o millones de neuronas más y con diferentes censores y tipos de
retroalimentación… la máquina podría ser capaz de razonar, mas el sabia que la
realización de esta Red Neuronal era imposible y decidió buscar otra forma de crear
inteligencia…
Las redes neuronales operan sobre la base de reconocimiento de patrones, y que
pueden adquirir, almacenar y utilizar conocimiento experimental, obtenido a partir de
ejemplos. Esta forma de adquirir el conocimiento es una de sus características más
destacables: no se programa de forma directa, como en los sistemas expertos, sino que
se adquiere a partir de ejemplos, por ajuste de parámetros de las neuronas mediante un
algoritmo de aprendizaje
[http://www.monografias.com/trabajos/redesneuro/redesneuro.shtml,
Gustavo
Luis
Pavía.]
2.3.2 LA NEURONA ARTIFICIAL
EL CEREBRO COMO SISTEMA
Utilizando terminología propia de sistemas, podemos clasificar al cerebro
humano como un sistema, el cual mediante un proceso (pensamiento) logra convertir las
entradas
(mayoritariamente
sensoriales)
en
salidas
(acción).
Podemos
observar
gráficamente este proceso en la figura 11.
Encontramos entonces que existen diversos estímulos al cerebro, los cuales
pueden ser llamados sumariamente "percepciones sensoriales". El ser humano es un
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sistema que parte de estímulos sensoriales, los cuales utiliza como entradas (inputs) para
su proceso de pensamiento. La palabra percepción abarca no solo a las incitaciones que
el medio ambiente provoca en los cinco sentidos sino también a las elucubraciones que
la propia mente del sujeto pueda discernir.
Figura 11 : Proceso de pens amiento visto desde la perspectiva de la Teoría de
Sistemas del Cerebro Humano
El cerebro del sujeto es incentivado por la interrelacion simultánea de
percepciones, las cuales llevan a activar el proceso denominado pensamiento.
Este a su vez puede requerir vivencias almacenadas en la memoria del individuo,
que funciona en este enfoque como un archivo o base de datos que contiene datos
llamados en este contexto " Recuerdos ".
El proceso de pensamiento puede tener como subproducto la creación de datos a
ser guardados, los cuales se transformarán a su vez en nuevos recuerdos.
Por ende, se puede caracterizar al pensamiento como un proceso de consulta y
escritura de la base de datos " memoria ".
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En base a estos procesos sobreviene el proceso de elaboración y planificación de
la acción a tomar como resultado del proceso intelectual.
Esta acción puede ser física o psíquica. En el primer caso, músculos
determinados del cuerpo son programados para moverse en un sentido definido.
Ejemplo: El aumento de la temperatura ambiente provoca en el individuo la
percepción de calor y este encamina sus acciones hacia la ingesta de liquido para no
deshidratarse.
En el segundo caso, una percepción puede llevar a la recuperación de un
recuerdo de la memoria (base de datos).
Ejemplo: La percepción de un aroma floral provoca el recuerdo de una
placentera experiencia pasada ocurrida en un campo lleno de flores.
El cerebro esta constituido por un vasto conjunto de células llamadas neuronas,
las cuales se intercomunican entre sí por medio de impulsos eléctricos, mediante las
llamadas conexiones sinápticas. Las neuronas forman, entonces, una red donde cada una
de ellas es un nodo, entrelazada mediante conexiones que transmiten señales eléctricas.
Una neurona puede recibir y transmitir señales eléctricas desde y hacia varias otras
neuronas.
Figura 12 : Red de Neuronas desde el punto de vista de Sistemas
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El pensamiento entonces consiste físicamente en una serie de interacciones
eléctricas entre las neuronas, las cuales cumplen las siguientes funciones básicas:
t Recibir Señales: Cada neurona recibe uno o varios mensajes eléctricos emanados de
las neuronas adyacentes.
t Condicionar la descarga: La neurona actúa como una sistema distribuidor de tránsito
que toma la energía trasladada hasta ella mediante la acción descripta en a ) y decide
cuales de sus salidas activar y cuales no.
t Descargarse ( Emitir Respuesta ) y reforzar conexiones: La energía es expulsada
hacia las neuronas adyacentes a las cuales está conectada. Conjuntamente con esto,
las conexiones sinápticas se refuerzan. De esta manera, se establece una preferencia
de salida proporcional a la cantidad de veces que se ha activado la misma.
REPRESENTACION DE LA NEURONA
La Neurona Artificial se puede representar como un grafo que realice la sume
ponderada de las diferentes entradas que recibe de otras unidades iguales y produzca en
la salida un uno o un cero según el resultado de la suma con relación al umbral o nivel
de disparo. El grado de estímulo o inhibición de las entradas es representado por pesos o
ponderación W1,W2,......Wn.
E
N
T
R
A
D
A
W1
W2
.
.
.
.
UMBRAL
SALIDA
BINARIA
Wn
SINAPSIS
PROCESO
Figura 13 : Representación de una neurona artificial en forma de Grafo
La neurona artificial actúa como un dispositivo eléctrico que responde a señales
eléctricas. La respuesta la produce el circuito activo o función de transferencia que
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forma parte del cuerpo de la neurona. Las "dendritas" llevan las señales eléctricas al
cuerpo de la misma. Estas señales provienen de censores o son salidas de neuronas
vecinas. Las señales por las dendritas pueden ser voltajes positivos o negativos; los
voltajes positivos contribuyen a la excitación del cuerpo y los voltajes negativos
contribuyen a inhibir la respuesta de la neurona.
Cuando en el sistema humano de neuronas, los ojos captan un objeto A, por
ejemplo, algunos de los censores de la visión se activan y envían señales a las neuronas
ocultas. Las neuronas que se disparan con la señal de entrada aumentan el grado de
conexión de ellas. Si el mismo objeto A se presenta una y otra vez, la interconexión de
neuronas se refuerza y, por lo tanto, el conocimiento del objeto.
Si se le presenta a la red anterior el objeto A modificado la unión de las neuronas
para el conocimiento de tal objeto, es débil. Las neuronas deben entrenarse para
reconocer el objeto A en esta nueva presentación. Luego de algunas sesiones de
entrenamiento, el sistema neuronal es capaz de reconocer el objeto A en todas sus
formas. Si el objeto cambia nuevamente la red de neuronas y el conocimiento se
actualizan.
Este entrenamiento, repetido para todos los valores de entrada y salida que se
quiera, origina una representación interna del objeto en la red, que considera todas las
irregularidades y generalidades del mismo.
En la siguiente figura se presenta el esquema de una neurona artificial durante la
etapa de aprendizaje. Una vez establecidos los pesos definitivos de interconexión, la
neurona adquiere su forma tradicional.
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Figura 14: Neurona Artificial con Sistema de Aprendizaje
El siguiente cuadro muestra la equivalencia entre los elementos artificiales y los
biológicos a los fines de reproducir la trama neuronal.
ELEMENTO
BIOLÓGICO
Neurona
ELEMENTO ARTIFICIAL
•
Entradas Sensoriales
•
•
Salidas Sensoriales
Comportamiento
•
•
•
Interconexión
Sinaptica
•
NODO DE LA RED = POSICIÓN DE MEMORIA RAM +
ESPACIO DISPONIBLE DE DISCO RÍGIDO +
PROGRAMA DE SOFTWARE NEURONAL
DIGITALIZACION DE IMÁGENES
ARCHIVOS DE COMPUTADORA DE DIVERSOS
FORMATOS
CREACIÓN DE ARCHIVO DE COMPUTADORA CON
DATOS PROCESADOS
ACTIVACIÓN DE PROGRAMA DE COMPUTADORA
PREDEFINIDO
ACTIVACIÓN DE INTERFACES ROBOTICAS
ADECUADAS
PREFERENCIAS Y PONDERACIONES DE LA
TRANSFERENCIA DE VALORES ENTRE LAS
DISTINTAS POSICIONES DE MEMORIA
Tabla 3 : Equivalentes artificiales de los dispositivos biológicos
TRABAJO CON REDES NEURONALES
Originalmente la red neuronal no dispone de ningún tipo de conocimiento útil
almacenado. Para que la red neuronal ejecute una tarea es preciso entrenarla, en
terminología estadística diríamos que es necesario estimar los parámetros.
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Figura 15 : Modo de trabajo con redes neuronales
El procedimiento que vemos en la figura 15 es estadístico: primero se selecciona
un conjunto de datos, o patrones de aprendizaje en jerga neuronal. Después se desarrolla
la arquitectura neuronal, número de neuronas, tipo de red. Por decirlo con otras
palabras, se selecciona el modelo y el número de variables dependiente e
independientes. Se procede a la fase de aprendizaje o estimación del modelo y a
continuación se validan los resultados.
Los modelos neuronales utilizan varios algoritmos de estimación, aprendizaje o
entrenamiento para encontrar los valores de los parámetros del modelo, que en la jerga
de las redes neuronales se denominan pesos sinápticos.
El entrenamiento se realiza mediante patrones-ejemplo, siendo dos los tipos de
aprendizaje: supervisado y no supervisado.
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t
El aprendizaje supervisado
Se asemeja al método de enseñanza tradicional con un profesor que indica y
corrige los errores del alumno hasta que éste aprende la lección. Si la red utiliza
un tipo de aprendizaje supervisado debemos proporcionarle parejas de patrones
entrada-salida y la red neuronal aprende a asociarlos. En terminología estadística
equivale a los modelos en los que hay vectores de variables independientes y
dependientes: técnicas de regresión, análisis discriminante, análisis lógit, modelos
de series temporales, etc.
t
El aprendizaje no supervisado
No hay un profesor que corrija los errores al alumno; recuerda más al
autoaprendizaje. El alumno dispone del material de estudio pero nadie lo controla.
Si el entrenamiento es no supervisado, únicamente debemos suministrar a la red
los datos de entrada para que extraiga los rasgos característicos esenciales. En
terminología estadística equivale a los modelos en los que sólo hay vectores de
variables independientes y buscan el agrupamiento de los patrones de entrada:
análisis de conglomerados o cluster, escalas multidimensionales, etc.
2.3.3 APLICACIONES DE LAS REDES NEURONALES
Si bien el primer estudio teórico sobre redes neuronales data de 1943 y fue
efectuado por Mc Culloch y Pitts, su aplicación práctica es reciente en el tiempo y se
inicia a principios de los noventa. En la actualidad, las aplicaciones prácticas de las
redes neuronales son numerosas.
Se aplican a tareas en las que un ser humano se desenvuelve bien, pero en las
que un sistema algorítmico tradicional lo hace de un modo ineficaz. No deben aplicarse
en aquellos casos en los que la solución algorítmica es eficiente, es decir, problemas de
cálculo aritmético o lógico que los ordenadores tradicionales resuelven muy bien.
Tampoco podrán aplicarse en los casos en los que no se pueda disponer de un conjunto
suficiente de patrones-ejemplo.
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En general, las redes neuronales tratan de resolver de forma eficiente problemas
que pueden encuadrarse dentro de tres amplios grupos: optimización, asociación y
clasificación - regeneración de patrones y generalización. Estos tres tipos engloban un
elevado número de situaciones, lo que hace que el campo de aplicación de las redes
neuronales en la gestión empresarial sea muy amplio. Los libros de Refenes (1995) y
Deboeck y Kohonen (1998) recogen una amplia colección de trabajos aplicados en
contabilidad y finanzas.
2.3.3.1 OPTIMIZACIÓN
En los problemas de optimización se trata de determinar una solución que sea
óptima. En la gestión empresarial, son decisiones de optimización encontrar los niveles
adecuados de tesorería, de existencias, de producción, construcción de carteras óptimas,
etc.
Estos problemas normalmente implican la búsqueda del mínimo absoluto de una
función de energía:
Una vez que se define la función de energía, entonces la determinación de los
pesos sinápticos se hace rápidamente. Para algunas aplicaciones, la función de energía
es fácilmente deducible. En otras, sin embargo, esta función de energía se obtiene de
ciertos criterios de coste y limitaciones especiales. El mayor problema asociado al
problema de optimización es la alta posibilidad de converger hacia un mínimo local, en
vez de hacia el mínimo absoluto. Para combatir este problema se utilizan algunas
propuestas estadísticas, como por ejemplo procedimientos estocásticos.
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Figura 16 : Función de Energía
2.3.3.2 ASOCIACION Y CLASIFICACION
En esta aplicación, los patrones de entrada estáticos o señales temporales deben
ser clasificadas o reconocidas. Idealmente, un clasificador debería ser entrenado para
que cuando se le presente una versión distorsionada ligeramente del patrón, pueda ser
reconocida correctamente sin problemas. De la misma forma, la red debería presentar
cierta inmunidad contra el ruido, esto es, debería ser capaz de recuperar una señal
"limpia" de ambientes o canales ruidosos. Esto es fundamental en las aplicaciones
holográficas, asociativas o regenerativas.
•
Asociación: de especial interés son las dos clases de asociación: autoasociación
y heteroasociación. El problema de la autoasociación es recuperar un patrón
enteramente,
dada
una
información
parcial
del
patrón
deseado.
La
heteroasociación es recuperar un conjunto de patrones B, dado un patrón de ese
conjunto. Los pesos en las redes asociativas son a menudo predeterminados
basados en la regla de Hebb. Normalmente, la auto correlación del conjunto de
patrones almacenado determina los pesos en las redes auto asociativas. Por otro
lado, la correlación cruzada de muchas parejas de patrones se usa para
determinar los pesos de la red de Heteroasociación.
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•
Clasificación no Supervisada: para esta aplicación, los pesos sinápticos de la
red son entrenados por la , esto es, la red adapta los pesos y verifica el resultado
basándose únicamente en los patrones de entrada.
•
Clasificación Supervisada: esta clasificación adopta algunas formas del criterio
de interpolación o aproximación. En muchas aplicaciones de clasificación, por
ejemplo, reconocimiento de voz, los datos de entrenamiento consisten de pares
de patrones de entrada y salida. En este caso, es conveniente adoptar las redes
Supervisadas, como las bien conocidas y estudiadas redes de retropopagación.
Este tipo de redes son apropiadas para las aplicaciones que tienen una gran
cantidad de clases con límites de separación complejos.
Este es uno de los campos más fructíferos en el desarrollo de redes neuronales y
casi todos los modelos de red neuronal han sido aplicados con mayor o menor éxito.
EJEMPLO: OCR o Reconocimiento Optico de Caracteres
Un ejemplo típico de red neuronal aplicada al reconocimiento de patrones son
los OCR o programas de reconocimiento óptico de caracteres escritos. De acuerdo con
Werbos (1998) el 50% de los sistemas de OCR se basan en redes neuronales.
En España, el Instituto de Ingeniería del Conocimiento de la Universidad
Autónoma de Madrid ha desarrollado varios productos -RAMA 32, ICARO, RAISS-,
para el reconocimiento óptico de caracteres en formularios de empresa, utilizados por
clientes como El Corte Inglés, Reebok, el Ministerio de Educación y Ciencia, Prosegur,
Centro Nacional de Recaudación de la Tesorería General de la Seguridad Social y el
Banco Bilbao Vizcaya
Completar los patrones
En muchos problemas de clasificación, una cuestión a solucionar es la recuperación de
la información, esto es, recuperar el patrón original dada sola una información parcial.
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Hay dos clases de problemas: temporales y estáticos. El uso apropiado de la
información con textual es la llave para tener éxito en el reconocimiento.
2.3.3.3 GENERALIZACIÓN
Se puede extender a un problema de interpolación. El sistema es entrenado por
un gran conjunto de muestras de entrenamiento basados en un procedimiento de
aprendizaje supervisado. Una red se considera que esta entrenada con éxito si puede
aproximar los valores de los patrones de entrenamiento y puede dar interpolaciones
"suaves" para el espacio de datos no entrenado. El objetivo de la Generalización es dar
una respuesta correcta a la salida para un estímulo de entrada que no ha sido entrenado
con anterioridad. El sistema debe inducir la característica saliente del estímulo a la
entrada y detectar la regularidad. Tal habilidad para el descubrimiento de esa
regularidad es crítica en muchas aplicaciones. Esto hace que el sistema funcione
eficazmente en todo el espacio, incluso ha sido entrenado por un conjunto limitado de
ejemplos. Son problemas de generalización tratar de predecir la quiebra de las empresas
a partir de su información contable o la concesión de préstamos, la calificación de
obligaciones, la predicción en los mercados de valores, etc.
La predicción ha sido una de las aplicaciones que más pronto despertaron el
interés de los estudiosos de las redes neuronales. El análisis técnico pretende predecir
las cotizaciones a partir de la evolución histórica de precios y volúmenes de
negociación. El análisis fundamental trata de valorar los factores económicos más
importantes del entorno y contempla la evolución económico-financiera de las
empresas.
2.3.4 DIAGNOSTICO MEDICO UTILIZANDO REDES NEURONALES
Considerando un conjunto de enfermedades (patrones) E1 ,E2 ,.....,En . Para cada
patrón Ei es definido un conjunto de síntomas (características) [Si1 ,Si2 ,......Sim ]. Los
síntomas pueden tener un grado de importancia diferente en cada enfermedad. El
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problema de diagnóstico de enfermedades consiste en identificar a que enfermedad
corresponde un conjunto de síntomas dados.
Ejemplo :
Para la Enfermedad E1 el sintoma S1 tiene un peso de 3, S2 peso 0, S3 peso 2, S4
peso 0, S5 peso 0, S6 peso 1 y S7 peso 4 y; umbral 10.
Para la Enfermedad E2 el sintoma S1 tiene un peso de 0, S2 peso 3, S3 peso 0, S4
peso 2, S5 peso 1, S6 peso 4 y S7 peso 0 y; umbral 10.
Para la Enfermedad E3 el sintoma S1 tiene un peso de 0, S2 peso 2, S3 peso 3, S4
peso 0, S5 peso 1, S6 peso 0 y S7 peso 2 y; umbral 8.
De tal manera que la Red Neuronal de Diagnóstico de Enfermedades de este
ejemplo se puede representar de la siguiente manera:
Base de Conocimiento
ENFERMEDADES
SINTOMAS
E1
E2
E3
Umbral
10
10
8
S1
3
0
0
S2
0
3
2
S3
2
0
3
S4
0
2
0
S5
0
1
1
S6
1
4
0
S7
4
0
2
PESOS
Tabla 4 : Ejemplo 1
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Base de Hecho :
Ident. Paciente X, Síntomas (S1 , S2 , S4 , S6 )
Problema
Cual enfermedad tiene el paciente X
:
Para hallar el Diagnóstico exacto se tiene el siguiente algoritmo:
Para cada Enfermedad (columna) realice :
Inicio
SUMA ← Sume los pesos asociados a los síntomas de X;
SI (SUMA = UMBRAL)
Entonces Diagnosticar enfermedad;
Fin- SI
Fin – Para
Sintomas de X : (S1 , S2 , S4 , S6 )
ENFERMEDADES
E1
E2
E3
Umbral
10
10
8
S1
3
0
0
S2
0
3
2
S3
2
0
3
S4
0
2
0
S5
0
1
1
S6
1
4
0
S7
4
0
2
Suma
4
9
2
SINTOMAS
PESOS
Tabla 5 : Resultados del Ejemplo 1
Diagnóstico
:
Ninguna Enfermedad
En muchos casos no se dan a conocer todos los síntomas del paciente, en este caso
un diagnóstico exacto puede no ser posible. La alternativa es hacer un diagnóstico
aproximado.
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Algoritmo de Diagnóstico Aproximado:
Para cada Enfermedad (columna) realice:
Inicio
SUMA ← Sume los pesos asociados a los síntomas de X;
SI (SUMA ≥ UMBRAL)
Entonces Diagnosticar enfermedad;
Fin- SI
Fin – Para
De tal forma que Obtendremos el siguiente resultado por columna
Diagnóstico
:
Enfermedad E2 con 90% de proximidad
Enfermedad E1 con 40% de proximidad
Enfermedad E3 con 25% de proximidad
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CAPITULO III:
SINDROME DE GUILLIAN BARRE Y
SU DIAGNOSTICO
Las aplicaciones médicas han sido siempre uno de los campos de atención
preferentemente para los informáticos. Ese interés puede explicarse por el hecho de que el
campo es intelectualmente atractivo y desafiante para un informático; en la actividad
médica intervienen numerosos procesos de decisión bajo incertidumbre e imprecisión.
3.1 NATURALEZA DEL CONOCIMIENTO Y PROCESOS DE
DECISION MEDICOS
La actividad médica puede descomponerse, en una primera aproximación, en tres
partes: adquisición de datos del paciente, interpretación de esos datos para el
establecimiento de un diagnóstico y de un pronóstico, y formulación y seguimiento de un
plan terapéutico o tratamiento. Los datos incluyen características físicas, antecedentes
familiares y personales y las llamadas manifestaciones: síntomas (sensaciones subjetivas
comunicadas por el paciente: dolor, somnolencia, etc), signos (hechos objetivos
observados o medidos: temperatura, sonidos cardíacos, etc). y resultados de laboratorio.
Normalmente, estos datos no se adquieren de una sola vez, sino en el curso de unos
procesos iterativos en los que se encuentran también actividades de diagnostico y de
tratamiento, como se indica en la Figura 17.
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Inicio
Anamnesis
Examen Clínico
Hipótesis de diagnóstico
Tratamiento provisional
Exámenes Complementarios
no
si
Confirman
hipótesis
Diagnóstico y pronóstico
Tratamiento
Exámenes de Control
Curación
no
si
Fin
Figura 17 : Procesos de la Actividad Médica
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El primer acto en la relación médico-paciente es el de anamnesis, en el cual el
médico adquiere los primeros datos en entrevista personal con el paciente, seguido del
examen clínico. Ya durante este acto el médico va manejando unas hipótesis de
diagnóstico, para las cuales pone en marcha sus mecanismos de conocimiento logrando
hipótesis de diagnóstico, tras esto el médico aconseja un plan de tratamiento provisional,
y a menudo sintomático, y, con frecuencia prescribe la realización de algunos exámenes
complementarios. El médico va siempre buscando las informaciones que le permitan
establecer la etiologia, es decir las causas ultimas que provocan la dolencia; cuando ello
es posible propone una terapia anticausal. Si no puede encontrar la etiología, pero si la
patogenia, es decir, no las causas ultimas pero si las que, siendo consecuencia de ellas,
son a su vez causa de las manifestaciones busca terapias antipatogénicas. Pero en muchos
casos la ciencia médica no le permite saber ni una ni la otra, y entonces actúa con terapias
antisintomáticas.
Asociado al diagnóstico, va siempre un pronóstico sobre la evolución plausible del
proceso patológico, y ambos, junto con otros conocimientos, determinan el tratamiento o
terapia. Tanto en las decisiones diagnósticas como en las terapéuticas intervienen muy
frecuentemente, junto con los modos de razonamiento deductivo e inductivo, otro modo
llamado abductivo. Combinando los tres modos de razonamiento, se van generando unas
hipótesis y descargándose otras a la luz de las nuevas evidencias. Por otra parte, en este
bucle en el que se entremezclan procesos de generación de hipótesis con decisiones sobre
si hay que prescribir o no pruebas adicionales para completar la información, interviene
también implícitamente un sistema de valores, puesto que tales pruebas pueden implicar
costes, y el médico, de una manera más o menos consciente, tratará de optimizar la
relación coste/beneficio.
Convergen así en este campo estructuras de conocimiento implícitas en las que
interviene la incertidumbre, informaciones imprecisas y muchas de ellas difíciles de
objetivar, modos de razonamiento no monotónicos y un marco axiológico complejo.
Visto lo anterior se puede aproximar con las técnicas disponibles de la ingeniería
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del conocimiento al campo de la medicina, siempre y cuando no se olviden las
consideraciones anteriores para evitar caer en planteamientos utópicos.
3.2 SINDROME DE GUILLIAN BARRE
Durante el periodo de la gripe de 1976-1977, una agitación súbita de unos 500
pacientes se presentó en secciones de Emergencia, Clínicas, y Hospitales con un síndrome
de debilidad del músculo severa, afectando las extremidades; estos pacientes estaban
padeciendo el Síndrome de Guillian-Barre (GBS).
Se le denomina Síndrome porque las causa que provocan este mal no han sido
descubiertas aún, sólo se tiene sospecha de algunas de ellas pero no la certeza. Se le
puso además el nombre de uno de los doctores que más estudios ha realizado sobre este
mal, sin embargo ha habido otros investigadores como : Landry y Strohl, entre otros;
que investigaron sobre este tema; aunque tuvieron diferentes concepciones el mal era el
mismo.
3.2.1 DEFINICION DE GBS
El síndrome Guillain-Barre es un desorden en el que el sistema inmune del cuerpo
ataca parte del sistema nervioso periférico, esos fuera del cerebro y el cordón espinal. Es
caracterizado por el ataque rápido de debilidad y a menudo, parálisis de las piernas,
brazos, músculos respiratorios y cara. Las sensaciones anormales acompañan a menudo la
debilidad. [The lancet, Angelika F. Hahn, 1998].
También se le conoce con los siguiente nombres: Poliradiculopatia inflamatoria
desminielizante
aguda,
Polineuritis,
polirradiculoneuropatia
postinfecciosa
aguda,
polirradiculitis aguda, parálisis ascendente de landry y polineuropatia aguda.
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El síndrome de Guillain-Barre puede afectar a cualquiera. Tiene una distribución
bimodal por edades, la mayoría ocurre en adultos jóvenes y con una frecuencia un poco
menor en el grupo de 45 a 65 años. El 50% de los casos son precedidos por una
infección aguda viral o por micoplasma (muchos casos se desarrollaron en personas que
recibieron en 1976 vacuna de gripe de cerdo); y 10% ocurre después de algunas cirugías
y en casos raros se asocia a linfomas, carcinomas, embarazo y puerperio. El síndrome es
raro, sólo aflige aproximadamente una persona en 100,000.
No se sabe todavía por qué Guillain-Barre golpea a algunas personas y no a otras.
Los científicos saben que el sistema inmune del cuerpo empieza a atacar el propio cuerpo
y causa lo que es conocido como una enfermedad del autoimmune. Normalmente las
células del sistema inmune atacan sólo material externo y los organismos invasores. En el
síndrome de Guillain-Barre, sin embargo, el sistema inmune empieza a destruir la vaina
del myelin que rodea el axons de muchos nervios periféricos, o incluso el propio axons
(los axons son extensiones largas, delgadas de las células nerviosas; ellos transmiten a
velocidades los signos del nervio y permite la transmisión de signos encima de distancias
largas).
En enfermedades en que los nervios periféricos dañan o degradan las vainas de los
myelin, los nervios no pueden transmitir signos eficazmente. Eso es por qué los músculos
empiezan a perder su habilidad de responder a los órdenes del cerebro, órdenes que deben
llevarse a través de la red del nervio. El cerebro también recibe menos signos del sensorio
del resto del cuerpo, resulta en una incapacidad para sentir texturas, calor, dolor, y otras
sensaciones. Alternadamente, el cerebro puede recibir signos impropios que producen
picazón, "el arrastrar-piel," o las sensaciones dolorosas. Porque los signos de los brazos y
piernas deben viajar las distancias más largas, ellos son muy vulnerables a la interrupción.
Por consiguiente, la debilidad del músculo y las sensaciones de picazón aparecen
normalmente primero en las manos y pies y van subiendo progresivamente.
Cuando Guillain-Barre es precedido por una infección viral (ver Anexo A), es
posible que el virus haya cambiado la naturaleza de células en el sistema nervioso para
que el sistema inmune los trate como células externas. También es posible que el virus
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hace que el propio sistema inmune diferencie sobre qué células que reconoce como
propias, permitiendo algunas de las células inmunes, como ciertos tipos de linfocitos, para
atacar el myelin. Los científicos están investigando éstos y otras posibilidades de
encontrar por qué el sistema inmune se torna en síndrome de Guillain-Barre y otras
enfermedades del autoimmune. La causa y curso de síndrome de Guillain-Barre son una
área activa de investigación neurológica y incorporan los esfuerzos cooperativos de
científicos neurólogos, inmunólogos, y virólogos.
Se clasifica en tres tipos:
• Polirradiculitis tipo Laundry, de mal pronostico, debido a que produce
parálisis ascendente que puede llegar a afectar el bulbo.
• Polirradiculitis Subaguda
• Polirradiculitis crónica, que puede ser recurrente o continua.
Es de curso benigno generalmente, porque es potencialmente reversible con
recuperación prácticamente total de las secuelas. En la mayoría de las derivaciones
persistentes por mas de una año no mejora. En los casos graves, hay parálisis residival
en los miembros inferiores.
Entre las principales complicaciones encontramos: Secreción inadecuada de
ADH, Arritmias cardiacas, alteraciones pupilares, insuficiencia respiratoria, neumonías
(es la principal causa de muerte)
3.2.2 SINTOMAS Y SIGNOS
De modo típico, la enfermedad comienza insidiosamente con incapacidad
motora, siendo la debilidad muscular el signo más prominente y por lo general es
simétrico, con hiporreflexia, tiene un tiempo de duración de días a 1 a 2 semanas.
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Por lo general, los miembros inferiores son los más afectados, les siguen en
frecuencia el tronco y músculos intercostales, los brazos, el cuello y los pares craneales.
A menudo aparece dolor y molestias en los músculos.
La debilidad tiende a ser proximal en un inicio, más tarde se extiende a todo el
miembro y se disemina hacia arriba, afectando progresivamente al tronco, extremidades
superiores, musculatura bulbar, y esto es conocido como la parálisis ascendente de
Laundry.
El grado de parálisis varía desde un pie péndulo leva hasta una debilidad intensa
de las extremidades y de la cara. La afección grave puede originar cuadriplejia flácida
con incapacidad para respirar, deglutir, hablar o cerrar los ojos. Más del 50 % de los
pacientes con afectación grave presentan debilidad de los músculos faciales y
orofaríngeos, y el 5-10 % requiere intubación por insuficiencia respiratoria. La parálisis
respiratoria y los déficit del sistema nervioso autónomo pueden poner en peligro la vida
del paciente. A pesar de los avances realizados en los cuidados respiratorios, el 5 % de
los pacientes mueren. El 90 % alcanza un grado máximo de debilidad en 3 semanas, la
mayoría de ellos en las primeras 2 semanas.
La presencia de debilidad facial ayuda a diferenciar la PDIA de la mayor parte
de otras polineuropatías aparte de las relacionadas con la sarcoidosis. En ésta
enfermedad, no se afecta el SNC.
Otro signo muy frecuente es el dolor muscular que puede ser espontáneo o puede
presentarse a la palpación en los casos de inicio brusco.
Los reflejos osteotendinosos están abolidos generalmente en las primeras fases,
aunque en algunos casos se mantienen durante algún tiempo, pero luego desaparecen.
Es raro que se afecten los músculos extraoculares pero una variante poco
frecuente cursa desde el principio con neuropatías oculomotoras y de otros pares
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craneales. El 20% de los pacientes sufren incontinencia o retención urinaria, aunque
suelen ser transitorias.
En algunos casos se puede afectar también el sistema nervioso autónomo, se
observan la fluctuación de la presión arterial y de la frecuencia cardiaca, hipotensión
postural, episodios de bradicardia intensa, a veces asistolia, es por esto que es muy
importante la monitorización cardiovascular.
En una infrecuente variante de la neuropatía idiopática aguda los pacientes
presentan sólo oftalmoparesia, ataxia y arreflexia. En estos casos es importante
descartar la miastenia grave, la deficiencia aguda de tiamina y, más raras veces, el
botulismo.
3.2.3 DIAGNOSTICO DEL GBS
Un síndrome es una condición médica caracterizada por una colección de
síntomas (las percepciones de los pacientes) y señales (lo que un doctor puede observar o
puede medir). Pueden variarse las señales y síntomas del síndrome realmente, para que
los doctores puedan, en raras ocasiones, encontrar el difícil diagnóstico de Guillain-Barre
en sus fases más tempranas.
Varios desórdenes tienen síntomas similares a aquéllos encontrados en GuillainBarre, para que los doctores examinen y cuestionen a los pacientes cuidadosamente antes
de hacer un diagnóstico. Colectivamente, las señales y síntomas forman un cierto modelo
que ayuda a los doctores a diferenciar Guillain-Barre de otros desórdenes. Por ejemplo,
los médicos notarán si los síntomas aparecen en ambos lados del cuerpo (más común en
Guillain-Barre) y la rapidez con la que los síntomas aparecen (en otros desórdenes, la
debilidad del músculo puede progresar durante meses en lugar de días o semanas).
En Guillain-Barre, los reflejos como tirones de la rodilla están normalmente
perdidos. Porque los signos que viajan a lo largo del nervio son más lentos, la prueba de
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velocidad de conducción de nervio (NCV) puede dar pistas al doctor para ayudar al
diagnóstico.
En pacientes de Guillain-Barre, el fluido cerebroespinal (LCR) que baña el
cordón espinal y el cerebro contiene más proteína que lo usual (el 75 % de los casos esta
elevada la proteína). Esta puede aparecer hasta la 1 o 2 semana después de iniciados las
manifestaciones clínicas. Y se puede mantener durante meses aun cuando han
desaparecido los síntomas. Hay ausencia de células en el LCR, en ocasiones podemos
observar 10 linfocitos/m3. Por consiguiente un médico puede decidir realizar una
palmadita espinal, un procedimiento en el que el doctor inserta una aguja en el paciente
para deducir fluido cerebroespinal de la espina dorsal.
La existencia previa de mononucleosis o infecciones por citomegalovirus,
parotiditis o rubéola puede descartarse mediante las correspondientes pruebas
serológicas, pero no modifica el pronóstico.
El diagnóstico diferencial debe hacerse con los tóxicos que actúan en la unión
neuromuscular, como los fosfatos orgánicos, y con el botulismo. La poliomielitis aguda
se produce en epidemias y produce fiebre, malestar y pleocitosis en el LCR; se dispone
de estudios serológicos para ella. La infestación del cuero cabelludo por garrapatas
produce una neuropatía motora ascendente aguda, principalmente en niños. Los reflejos
tendinosos están abolidos; la sensibilidad es normal. La eliminación de las garrapatas
conduce a una resolución de todos los síntomas.
También, existen otros desórdenes que tienen síntomas similares a SGB, que se
deben evaluar cuidadosamente para la elaboración del diagnóstico como son:
Comprensión de las raíces nerviosas, hernias, neoplasias de medula espinal, botulismo,
picadura por garrapatas (enfermedad de Lyme), poliomielitis, ataxia cerebelosa aguda,
miopatia transversa. En la Poliomielitis hay debilidad muscular es menos asimétrica, el
LCR las células son altas (linfocitos), las Proteínas son Normales; en la parálisis
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transversa, la paresia flácida con arreflexia, el reflejo de Babinski positivo, la alteración
de los esfínteres es precoz y grave.
3.2.3.1 CARACTERÍSTICAS REQUERIDAS PARA EL DIAGNÓSTICO.
t
Debilidad motora progresiva de más de una extremidad. El grado fluctúa desde el
debilitamiento mínimo de las piernas con o sin ataxia media, hasta la parálisis total
de los músculos de las cuatro extremidades y del tronco, parálisis bulbar y axial, y
oftalmoplejía externa.
t
Arreflexia total es la regla, así la arreflexia distal con hiporeflexia definitiva del
biceps y de los reflejos de la rodilla serán suficientes si otras características son
consistentes.
3.2.3.2 CARACTERÍSTICAS
QUE
APOYAN
FUERTEMENTE
EL
DIAGNÓSTICO.
t
Características clínicas (según orden de importancia)
• Progresión. Los signos y síntomas del déficit motor se desarrollan rápidamente,
y dejan de progresar en la cuarta semana del inicio de la parálisis.
Aproximadamente el 50% alcanzará el nadir en dos semanas, 80% en tres
semanas, y más del 90% en cuatro semanas.
• Simetría relativa. Generalmente, si un miembro es afectado, el opuesto también.
• Síntomas o signos sensoriales leves.
• Comprometimiento del nervio craneal. La debilidad facial se presenta en
aproximadamente el 50% y frecuentemente es bilateral. Otros nervios craneales
pueden comprometerse, particularmente aquéllos innervantes de la lengua y
músculos de deglución, y algunas veces los nervios motores extraoculares. En
ocasiones (menos del 5%), la neuropatía puede empezar en los nervios y seguir
hacia los músculos extraoculares u otros nervios craneales.
• Recuperación. Generalmente empieza de dos o cuatro semanas después que se
ha detenido la progresión. La recuperación puede demorar meses. La mayoría de
los pacientes se recuperan funcionalmente.
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• Disfunción autonómica. Cuando se presenta la Taquicardia y otras arritmias,
hipotensión
postural,
hipertensión,
y
síntomas
vasomotoras,
apoyan
el
diagnóstico. Estos descubrimientos pueden fluctuar. Se debe tener cuidado en
excluir otras bases para estos síntomas, tal como embolia pulmonar.
• Ausencia de fiebre al inicio de los síntomas neuríticos.
Variantes:
• Fiebre al inicio de los síntomas neuríticos.
• Pérdida sensorial severa con dolor.
• Progresión más allá de cuatro semanas. Ocasionalmente, la enfermedad del
paciente continuará progresando por muchas semanas, más de cuatro o el
paciente tendrá una recaída menor.
• Cese de la progresión sin recuperación o con mayor déficit residual permanente.
• Función del esfínter. Generalmente los esfínteres no son afectados, pero puede
presentarse parálisis pasajera de la vejiga durante la evolución de los síntomas.
• Comprometimiento del sistema nervioso central. Comúnmente se piensa que el
SGB es una enfermedad del sistema nervioso periférico. La evidencia del
comprometimiento del sistema nervioso central es controversial. En algunos
pacientes, la presencia de ataxia severa se interpreta como cerebelar en su
origen, disartria, respuestas del extensor plantar, y la enfermedad definida como
de niveles sensoriales son demostrables, y éstos necesitan no excluir el
diagnóstico, si otras características son típicas.
t
Características del Líquido Cefalorraquideo (LCF) que apoyan fuertemente el
diagnóstico.
• Proteína en el LCF. Después de la primera semana de los síntomas, se eleva la
proteína del LCF o se ha demostrado en una serie de punciones lumbares que
ésta se eleva.
• Células del LCF. Se cuentan 10 o menos leucocitos/mm3 mononucleares en
LCF.
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Variantes
• No se eleva la proteína en el LCF en el período de una a diez semanas después
del inicio de los síntomas (raro).
• Se cuentan de 11 a 50 leucocitos/mm3 mononucleares del FCE.
t
Características electrodiagnósticas que apoyan el diagnóstico.
• Aproximadamente el 100% tendra la evidencia de la disminución de conducción
del nervio o bloqueo en algún punto durante la enfermedad. La conducción de la
velocidad es generalmente menos del 60% de lo normal, pero el proceso es "en
parches" y no afectan todos los nervios. Las latencias distales pueden
incrementarse tanto como tres veces de lo normal. El uso de respuestas de ondaF frecuentemente dan buena indicación de la disminución sobre porciones
proximales de raíces y troncales nerviosas. Los estudios de conducción serán
anormales varias semanas después del inicio de la enfermedad.
3.3.2.3 CARACTERÍSTICAS
QUE
PROYECTAN
DUDA
SOBRE
EL
DIAGNÓSTICO.
t
Asimetría marcada, debilidad persistente.
t
Vejiga persistente o disfunción intestinal.
t
Disfunción de la vejiga o del intestino al inicio.
t
Más de 50 leucocitos/mm3 mononucleares en FCE.
t
Presencia de leucocitos polimorfonucleares en FCE.
t
Nivel sensorial agudo.
3.2.3.4 CARACTERÍSTICAS QUE EXCLUYEN EL DIAGNÓSTICO.
t
Una historia de abuso de hexacarbono (solventes volátiles; n-hexane y metil n-butil
ketone). Esto incluye la absorción de los vapores de pinturas-lacas o la adicción de
husmeo de pegamentos.
t
Metabolismo porfirino anormal indicando un diagnóstico de porphyria intermitente
aguda. Esto se manifiesta como excresión aumentada de porphobilinogeno y ácido
S-aminolevulinico en la orina.
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t
Una historia o descrubimiento de infección diftérica reciente, por la boca, faringe o
faucial o por herida, con o sin myocarditis.
t
Características clínicas compatibles con neuropatía por plomo (debilitamiento del
miembro superior con muñeca prominentemente perezosa; puede ser asimétrica) y
evidencia de intoxicación por plomo.
t
La presencia de síndrome puramente sensorial.
t
Un diagnóstico definitivo de una condición tal como poliomielitis, botulismo
infantil,
parálisis
o
neuropatía
tóxica
(ejm.
de
nitrofurantoin,
dapsone,
o
componentes organo-fosforosos), el cual puede ser confundido con el SGB.
t
Es improbable que un niño tenga SGB si:
• Es menor de 1 año;
• Presenta fiebre al inicio de la parálisis;
• Presenta comprometimiento de sólo un miembro;
• Presenta más de 10 células leucocitos/mm3 mononucleares en el FCE;
• Tiene estudios de conducción del nervio normales 60 días o más después del
inicio.
Entonces tiene polio o mielitis viral altamente probable.
Para
conocer
los
Criterios
de
diagnóstico
diferencial
de
la
poliomielitis,
el Síndrome de Guillain-Barré, lamielitis transversa y la neuritis traumática vea Anexo
B.
3.2.4 TRATAMIENTO Y PERSPECTIVA DEL GBS
No hay tratamiento que cure al SGB. Sin embargo, hay terapias que disminuyen
su severidad, así como maneras de tratar las complicaciones.
Porque la progresión de la enfermedad en sus fases tempranas es imprevisible los
pacientes se hospitalizan al ser diagnosticados, y normalmente se les asigna a una unidad
de cuidado intensiva para ayudar y controlar que respire y otras funciones del cuerpo.
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La polineuropatía aguda grave constituye una urgencia médica y requiere un
control constante y un enérgico mantenimiento de las funciones vitales. Deben
mantenerse las vías aéreas permeables y determinarse con frecuencia la capacidad vital,
con objeto de poder aplicar respiración asistida si es necesario. La ingesta de líquidos
debe ser suficiente para mantener un volumen urinario de, al menos, 1-1,5 L/d; deben
controlarse los electrólitos séricos para prevenir una intoxicación acuosa. Las
extremidades se protegerán de los traumatismos y de la presión de las ropas de cama. El
calor es útil para el alivio del dolor y permite una aplicación precoz de la fisioterapia.
Hay que evitar la inmovilización, dado que puede producir anquilosis. Deben iniciarse
de inmediato movimientos pasivos de extensión completa de las extremidades; los
ejercicios activos se inician en cuanto ceden los síntomas agudos. La administración de
heparina, 5.000 U s.c. 2/d, puede ser beneficiosa mientras el paciente está encamado. El
intercambio del plasma y la dosis alta de inmunoglobulinas intravenosas son a menudo
útiles para acortar el curso de GBS.
Los corticoides empeoran el pronóstico de la enfermedad, por lo que no deben
utilizarse. Se ha demostrado que la plasmaféresis proporciona ventajas terapéuticas si se
realiza en la fase precoz de la enfermedad, por lo que es el tratamiento de elección en
los pacientes en la etapa aguda. Constituye una técnica relativamente segura que acorta
la evolución del proceso y que disminuye la mortalidad, la incidencia de parálisis
permanentes y el tiempo de hospitalización.
Es habitual que se produzca una considerable mejoría en un período de meses,
aun cuando aproximadamente el 30 % de los adultos presentan debilidad residual a los 3
años. Este porcentaje es superior en los niños. Los defectos residuales pueden requerir
un reentrenamiento, aparatos ortopédicos o cirugía. Aproximadamente el 10 % de los
pacientes presentan recidivas después de la mejoría inicial y entran en un estado crónico
(polineuropatía recidivante crónica). Los datos anatomopatológicos y de laboratorio
son similares a los de los casos agudos, pero la debilidad puede ser más asimétrica y
progresar más lentamente. Después de repetidos episodios de desmielinización y
remielinización segmentarias, los nervios pueden llegar a ser palpables. Los corticoides
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reducen la debilidad en la fase crónica, y puede ser necesario un tratamiento postural.
Los fármacos inmunosupresores (azatioprina) y la plasmaféresis son beneficiosas en
algunos pacientes.
La mayoría de los pacientes, después de su estancia temprana en el hospital y
cuando médicamente se encuentran estables, son candidatos para un programa de
rehabilitación que les ayuda a aprender un uso óptimo de músculos así como permitirles
el ingreso de suministro del nervio.
El síndrome de Guillain-Barre puede ser un desorden devastador debido a su
ataque súbito e inesperado. Además, la recuperación no es necesariamente rápida. Como se
notó, los pacientes normalmente alcanzan el punto de más debilidad o parálisis días o
semanas después de ocurridos los primeros síntomas. Los síntomas se estabilizan entonces
a este nivel para un periodo de días, semanas, o, a veces, meses. El periodo de la
recuperación puede ser tan pequeño como unas semanas o hasta de unos años.
Aproximadamente el 30 por ciento de aquéllos con Guillain-Barre todavía tienen una
debilidad residual después de 3 años. Aproximadamente 3 por ciento pueden sufrir una
recaída de debilidad del músculo y las sensaciones de picazón muchos años después del
ataque inicial. Aunque la mayoría de las personas se recuperan, esto puede tardar meses, y
algunos pueden tener al término invalideces largas de grados variantes (menos del 5%).
Los pacientes con el síndrome de Guillian Barre no sólo enfrentan dificultades
físicas, sino periodo emocionalmente dolorosos también. Es a menudo sumamente difícil
para los pacientes adecuarse a la parálisis súbita y depender de otros para que lo ayuden en
sus actividades diarias o de rutina. Los pacientes a veces necesitan consejería psicológica
para ayudarlos a adaptarse.
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CAPITULO 4:
UN SISTEMA EXPERTO PARA EL
DIAGNOSTICO DEL SINDROME DE
GUILLIAN BARRE (SEGBS)
Como aplicación práctica de la Monografía se implementó un Sistema Experto de
Diagnóstico Médico del Síndrome de Guillian Barré basado en Redes Neuronales
Artificiales.
Normalmente se han utilizado como métodos de solución de diagnóstico los
mecanimos basados en motores de inferencia, lo cuales hacían uso de los métodos de
búsqueda : encadenamiento hacia delante o hacia atrás, los cuales a su vez hacen uso de las
técnicas de búsqueda en profundidad y amplitud.
En esta tesis se plantea las redes neuronales como una técnica de solución de
Sistemas Expertos. Este tipo de método se ha considerado que puede resultar mejor que
otros mecanismos por el tiempo de respuesta obtenido. Ya que normalmente los sistemas
expertos de diagnóstico existentes tardan en hallar la respuesta debido a la encadenación
que tienen que realizar, hallando posibles soluciones y tener que compararlas todas,
mientras que en este método se ha aplicado valores numéricos a cada síntoma (lo cual
implica un conocimiento heurístico), que permite la ejecución de una función matemática
que obtiene los resultados por enfermedad de manera más rápida.
En este trabajo se están considerando los síntomas sin ningún orden, por lo que es
necesario la comparación de todas las enfermedades, pero si tuvieramos el orden en que se
dan los síntomas (nivel de precedencia), podríamos construír una red neuronal con mas
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capas, lo cual nos permitiría hallar más rápido la solución, ya que no se compararía con
todas las enfermedades.
La red neuronal implementada tiene 3 capas, la primera capa es la capa de
entrada (los síntomas), en la segunda capa cada neurona representa una enfermedad (en
esta capa se hace el cálculo del valor obtenido por la sumatoria de los síntomas de
acuerdo a la enfermedad) y la tercera capa son los valores obtenidos en la segunda capa.
Para obtener el resultado final se comparan los valores obtenidos en la 3era capa
con los umbrales de cada enfermedad, obteniéndose una lista de aproximación por cada
enfermedad. Es decir se obtiene un listado de las enfermedades ordenados por el
porcentaje de aproximación al umbral de mayor a menor que nos indica que la primera
enfermedad de la lista es la más probable que tenga el paciente, mostrando las otras
opciones, que deberán ser evaluadas por el médico de acuerdo al valor obtenido.
Un sistema experto siempre es una contribución, ya que es un área en donde no
hay muchas aplicaciones. En este caso se trata de un sistema experto para diagnóstico
médico del Síndrome de Guillian Barre que es una enfermedad de la cual no se conocen
las causas pero si se pueden ver los síntomas y realizar el diagnóstico, además como se ha
visto en el capítulo anterior este síndrome se confunde con otras enfermedades, lo cual
hace que el tratamiento no sea efectuado a tiempo, lo cual puede hacer que el paciente
quede con severos efectos secundarios como perdida de fuerza en ciertos músculos
después de la recuperación de la enfermedad o incluso provocarle la muerte.
Se han considerado como enfermedades similares a las siguientes :
•
Poliomelitis
•
Neuritis traumatica
•
Mielitis transversa
•
Sindrome del molinero pescador
•
Neuropatia del axonal motor sensorio agudo (AMSAN)
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Hay otras enfermedades que cumplen ciertos síntomas que presenta esta
enfermedad, pero que no han sido consideradas para la presente implementación
práctica del Sistema Experto de Diagnóstico del Síndrome de Guillian Barré.
En este caso se piensa que este Sistema Experto ayudara en el diagnóstico rápido
de esta enfermedad, para que empiece el tratamiento de manera inmediata y que el
paciente no presente tan severos efectos como lo haría, de no ser diagnósticado a tiempo
este síndrome.
La adquisición de conocimientos se hizo de un experto médico (neurólogo)
especialista en esta enfermedad, éste conocimiento que se adquirió se tenía que
transformar a conocimiento simbólico para poder ser representado en el computador.
La
representación
estructurados,
es
decir
del
conocimiento
utilizando
la
se
ha
combinación
representación. Para establecer el grado de
realizado
de
los
utilizando
otros
objetos
métodos
de
precisión de la enfermedad; este
conocimiento se representó por un valor numérico positivo, el cual indica “peso” del
síntoma en la enfermedad si se encuentra presente y un valor nulo para el caso en que el
síntoma no se presentaba. Ver Tabla Nº 6
Para el caso de la enfermedad se represento como un valor numérico el valor del
umbral de la enfermedad. Ver tabla Nº: 7
El equipo de desarrollo de la aplicación estuvo conformado por:
•
El Experto: Doctor Médico especialista en Neurología.
Coronel de Sanidad Médico del Ejército Roger Escobar Espejo.
•
El ingeniero del conocimiento o cognimático:
Alumna: Marlene Carlos Soto
•
El usuario: Aún no se ha identificado el usuario, pero podría ser cualquier
médico o con conocimientos médicos para el ingreso de los síntomas.
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4.1 DESCRIPCION DEL SISTEMA
El sistema experto fue realizado con un lenguaje visual con orientación a
objetos: Microsoft Visual Foxpro v 6.0. Este lenguaje de cuarta generación sirvió para
la implementación del algoritmo de búsqueda de la solución, así mismo también para la
representación del conocimiento.
Al sistema experto se le ha dado el nombre de SEGBS (Sistema Experto Guillian
Barre Síndrome).
El primer paso que se dio para el desarrollo de este Sistema, luego de reunir la
información necesaria y analizarla fue el Diseño de la Base de Datos. Ver figura Nº 18
Figura 18 : Diseño de la Base de Datos de SEGBS
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Siendo las Tablas principales :
Enfermedades : En esta tabla se almacena lo referente a las Enfermedades consideradas
en esta aplicación. Se considerado el código, la descripción de la enfermedad y el
umbral.
Síntomas : Almacena todos los posibles síntomas que se podrían presentar en cualquiera
de las enfermedades consideradas. Tiene los siguientes campos : código de síntoma y
descripción de síntoma.
Enf_Síntoma : Guarda la información de los síntomas por cada enfermedad estudiada,
asignándoseles un valor numérico “peso”, si se encuentra presente el síntoma en la
enfermedad y un valor de 0 si no está presente. Contiene los campos Código de
Enfermedad, Código de Síntoma y Peso.
Paciente : Contiene los datos del paciente, como son código, apellido paterno, apellido
materno, nombres, edad, dirección, etc.
Historia Clínica : En esta tabla se asocia al paciente con un parte de Atención,
incluyéndose la fecha.
Data_síntomas : Contiene los Síntomas del Paciente por Parte de Atención, para ello se
llena los campos: parte de atención, código de paciente, flag de síntoma activo.
Además se han considerado otras tablas para hallar el diagnóstico como son las
tablas: resultados y datos.
Otro punto importante es el análisis de procesos, de tal forma que se han
considerado tres procesos principales en esta aplicación tal como se ve en la figura 19.
En la Figura 20, se puede apreciar estos procesos en la aplicación.
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SEGBS
ADMISION
DIAGNOSTICO
MANTENIMIENTO
DE LA BASE DE
CONOCIMIENTO
Figura 19 : Procesos principales en la aplicación SEGBS
Figura 20 : Pantalla Principal de la Aplicación SEGBS
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A continuación se detallará cada proceso.
4.1.1 ADMISION
En este proceso se ha considerado el ingreso de los datos del paciente a través de
la opción Apertura HHCC.
Una vez registrado el paciente podrán ingresarse sus síntomas, sin embargo
habría un problema si es que el paciente acudiera a esta aplicación más de una vez, ya
que los síntomas se confundirían con los de la primera vez que acudió al programa. Por
esta razón se ha considerado importante asignar un Código de Atención asociado al
paciente y a la fecha en que se registra sus síntomas.
Las opciones mencionadas se pueden ver en la figura 21.
Figura 21 : Menú Admisión
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Apertura HHCC: En esta opción se ingresa los Datos de los Pacientes, asignándoseles un
código único.
Figura 22 : Ingreso de Datos del Paciente
Generación Código de Atención: Esta opción permite la generación del Parte de
Atención,
Figura 23 : Generación del Código de Atención
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4.1.2 DIAGNOSTICO
En este Proceso se ha comprendido el ingreso de síntomas, la ejecución del
Diagnóstico y Resultados del Diagnóstico, pero previamente se debe seleccionar el parte
de atención, con el cual se desea trabajar; esto es paciente y fecha de síntomas. Ver figura
24
Figura 24 : Menú Diagnóstico
Ingreso de Parte de Atención : En una Lista desplegable se muestra a los pacientes y
fechas de atención, se debe elegir con cual se desea trabajar.
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Figura 25 : Selección de Parte de Atención
Una vez que se ha ingresado el parte de atención se procede al ingreso de los
síntomas
Para ello se activará los síntomas presentados en el paciente, una vez que todos
sean ingresados se procederá a grabar la información para ello se presiona el botón
Aceptar o en caso contrario Cancelar, si no se desea grabar.
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Figura 26 : Ingreso de Sintomas
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Diagnóstico: Se ejecutará el diagnóstico del parte de atención ingresado y se mostrará una
lista con los resultados obtenidos indicando el grado de certeza obtenido.
Figura 27 : Diagnostico
Reporte de Diagnostico : Obtiene el resultado del diagnostico, indicando cuales fueron
los síntomas presentados y los puntos que representan por lo que se ha obtenido el grado
de certeza. Esta opción permite obtener el reporte impreso o en modo preliminar por
pantalla, tal como se ve en la figura 28.
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Figura 28 : Reporte de Diagnostico
4.1.3. MANTENIMIENTO DE LA BASE DE CONOCIMIENTO
En este proceso se lleva a cabo tanto el mantenimiento de Pacientes como el de
las Enfermedades, en el caso de las Enfermedades se actualiza una nueva Enfermedad
con sus síntomas indicando los pesos que le corresponde, el total de estos se guardará en
el campo umbral de la tabla enfermedades.
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Figura 29 : Menú Maestros
Figura 30 : Mantenimiento de Enfermedades y Síntomas
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4.2 BASE DE CONOCIMIENTO
POLIO
ANTECEDENTES
Previa infección aguda de gastroenteritis
Previa infección aguda tracto-respiratoria
INSTALACION DE LA PARALISIS
FIEBRE AL INICIO DE LA PARALISIS FLACCIDA
Temperatura > 39º
Desaparece al dia siguiente del comienzo de la
paralisis
PARALISIS FLACCIDA
aguda asimetrica
proximal
distal
afecta miembros inf.
afecta un solo miembro
aguda y simetrica
TONO MUSCULAR
reducido
ataxia
hipotonia global
hipotonia de miembros inf.
dolor muscular
SINDROME
NEURITIS
MIELITIS
MOLINERO
TRAUMATICA TRANSVERSA PESCADOR
SGB
AMSAN
ausente
ausente
1-2 dias
0 Presente
0 Presente
4 0-10 dias
3 ausente
3 ausente
3 0-4 dias
0 ausente
0 ausente
3 0-4 dias
0 presente
0 presente
3 0-10 dias
3 presente
2 presente
3 0-4 dias
2
2
3
presente
4 Presente
1
3
2 presente
1 presente
1
VERDADERO
3
0 FALSO
FALSO
0
FALSO
0
presente
presente
ausente
ausente
FALSO
ausente
4
3
0
0
0
0
ausente
ausente
presente
ausente
FALSO
presente
0
0
3
0
0
4
ausente
presente
presente
ausente
FALSO
presente
0
1
2
0
0
3
presente
presente
ausente
ausente
Ausente
3
3
0
0
0
ausente
ausente
presente
ausente
presente
0
0
3
0
2
presente
ausente
ausente
ausente
presente
2
0
0
0
1
FALSO
presente
presente
Ausente
Ausente
Presente
Ausente
FALSO
Presente
0
3
0 presente
4
0 ausente
0
3 ausente
0
0 ausente
0
0 VERDADERO 3
4 ausente
0
ausente
ausente
ausente
presente
FALSO
presente
0
3
0
0
0
3
0
4
ausente
ausente
presente
ausente
ausente
0
0
4
0
0
ausente
ausente
ausente
presente
ausente
0
0
0
4
0
presente
presente
ausente
ausente
ausente
3
3
0
0
0
FALSO
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POLIO
REFLEJOS OSTEOTENDINOSOS PROFUNDOS
reducido
arreflexia parcial
arreflexia global
arreflexia solo miembros inf.
SENSACION
grave mialgia
calambres
hormigueo
hipoanestesia de palmas y manos
dolor en los gluteos
hipotermia
anestesia de los miembros inf. Con nivel sensorial
perdida sensorial severa con dolor
COMPROMISO DE NERVIOS CRANEANOS
en formas bulbares
superiores e inferiores
Oftalmoplegía
TRANSTORNOS CARDIACOS
INSUFICIENCIA RESPIRATORIA
en formas bulbares
grave
neumonia bacteriana
toraxica con nivel sensorial
SGB
SINDROME
NEURITIS
MIELITIS
MOLINERO
TRAUMATICA TRANSVERSA PESCADOR
AMSAN
Presente
Presente
Ausente
Ausente
3
3
0
0
Ausente
Ausente
Presente
Ausente
0presente
0presente
4ausente
0ausente
3ausente
3ausente
0ausente
0presente
0ausente
0ausente
0presente
4ausente
0ausente
0presente
3ausente
0ausente
0
4
0
0
Presente
Ausente
ausente
ausente
ausente
ausente
4
0
0
0
0
0
Ausente
Presente
Presente
Presente
Ausente
Ausente
0ausente
2ausente
3ausente
2ausente
0presente
0presente
0ausente
0ausente
0ausente
0ausente
3ausente
4ausente
0ausente
0ausente
0presente
0presente
0ausente
0ausente
0ausente
0ausente
ausente
ausente
0ausente
0presente
0
0
0
0
0
2
ausente
ausente
0 Ausente
0 Presente
0ausente
1presente
0presente
1ausente
ausente
0presente
0ausente
1ausente
0
0
presente
ausente
ausente
ausente
4
0
0
0
Ausente
Presente
Ausente
Presente
0ausente
4ausente
0ausente
2presente
0ausente
0ausente
0ausente
2presente
0ausente
0ausente
0presente
2presente
0presente
0presente
4ausente
2ausente
2
2
0
0
presente
Ausente
ausente
ausente
4
0
0
0
Ausente
Presente
Presente
Ausente
0ausente
3ausente
3ausente
0ausente
0ausente
0ausente
0ausente
0presente
0presente
0ausente
0presente
4ausente
1presente
0ausente
2ausente
0ausente
3
0
0
0
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POLIO
SINDROME
NEURITIS
MIELITIS
MOLINERO
TRAUMATICA TRANSVERSA PESCADOR
SGB
AMSAN
AUTONOMIA Y DISAUTONOMIA
frecuentes cambios en la presión arterial
sudoracion
enrojecimiento del rostro
temperatura alterada
Hipotermia en el miembro afectado
LIQUIDO CEFALORAQUIDEO
inflamatorio
células más de 200/ml
proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
disociación albúmino-citológica
Glóbulos blancos < 5
normal
moderado en células
ausente
ausente
ausente
ausente
ausente
0
0
0
0
0
Presente
Presente
Presente
Presente
Ausente
2
2
2
1
0
ausente
ausente
ausente
ausente
presente
0
0
0
0
3
ausente
ausente
ausente
ausente
ausente
0
0
0
0
0
presente
presente
presente
presente
ausente
2
2
2
2
0
ausente
presente
ausente
presente
ausente
0
2
0
2
0
presente
presente
presente
ausente
ausente
ausente
ausente
2
3
3
0
0
0
0
0
0
4
3
2
0
0
ausente
ausente
ausente
ausente
ausente
presente
presente
0
0
0
0
0
3
3
ausente
ausente
ausente
ausente
ausente
presente
presente
0
0
0
0
0
3
3
ausente
ausente
presente
ausente
presente
ausente
ausente
0
0
4
0
3
0
0
ausente
ausente
ausente
presente
ausente
ausente
ausente
0
0
0
3
0
0
0
VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
DISFUNCION VESICAL
normal
Ausente
0
0
Ausente
Ausente
Presente
Presente
Presente
Ausente
Ausente
< 60% de lo
normal
Presente
4
2
normal
ausente
0
0
normal
presente
0
4
anormal
presente
3 normal
1 ausente
0
0
anormal
4
Normal
0
normal
0
normal
0
normal
0
normal
0
presente
presente
ausente
ausente
ausente
4
3
0
0
0
Ausente
Ausente
Presente
Ausente
Ausente
0
0
3
0
0
ausente
ausente
ausente
Presente
Ausente
0
0
0
3
0
ausente
ausente
ausente
ausente
presente
0
0
0
0
4
ausente
ausente
presente
ausente
ausente
0
0
2
0
0
ausente
ausente
presente
ausente
ausente
0
0
3
0
0
TERCERA SEMANA
VELOCIDAD DE CONDUCCION NERVIOSA:
ELECTROMIOGRAFIA
Denervación
> TRES MESES - 1 AÑO
Atrofia asimetrica grave
deformacion esquelética
atrofia simetrica moderada de musculos peroneales
atrofia moderada, solo en el miembro afectado
atrofia, displegia flacida
TOTAL DE PESOS
65
81
44
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43
68
46
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Tabla Nº 6 : Síntomas y Pesos
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ENFERMEDAD
ABREVIACION
UMBRAL
Síndrome de Guillian Barre Puro
GBS
81
Sindrome del pescador del molinero
MFS
65
Neuritis Traumática
NTRA
44
Mielitis Tranversa
MTRA
43
AMSAN
68
POLIO
46
Neuropatia del axonal motor sensorio agudo
Poliomielitis
Tabla Nº 7 : Enfermedades
Este conocimiento que se aprecia en la tablas se implementó en forma de una
Base de Datos, la cual contenía la Base de conocimientos del Sistema.
4.3 ALGORITMO PARA EL DIAGNOSTICO
En este trabajo se planteado como solución de Diagnóstico un algoritmo basado en
Redes Neuronales.
La Red Neuronal planteada consta de tres Capas: una capa de entrada, la segunda
capa representa a cada enfermedad con sus síntomas y sus pesos, en esta capa se realiza el
algoritmo de solución y la tercera capa vienen a ser los resultados obtenidos en la segunda
capa. El siguiente cuadro representa estas capas para el caso de una enfermedad, en la que
se toma los datos de la primera capa, en la segunda capa por un proceso de sinapsis cada
síntoma es asociado a un peso respectivo, luego se ejecuta la Sumatoria de los pesos y se
compara con el umbral si es mayor o igual hay una certeza del 100 % de que esta es la
enfermedad por lo cual su salida será 100%, en caso contrario su salida será el porcentaje
de certeza que se obtenga en la segunda capa.
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Algoritmo de Diagnóstico Aproximado:
Para cada Enfermedad (columna) realice:
Inicio
SUMA ← Sume los pesos asociados a los síntomas de X;
SI (SUMA ≥ UMBRAL)
Entonces Diagnosticar enfermedad;
Fin- SI
Fin – Para
Donde cada Columna representa a las Enfermedades.
En la Aplicación este algoritmo se implementó de la siguiente manera:
PROGRAMA PRINCIPAL : Procedimiento de Diagnostico
PUBLIC oform1
SET CLASSLIB TO c:\segbs\wizards\wizstyle.vcx ADDITIVE
oform1=NEWOBJECT("form1")
oform1.Show
RETURN
**************************************************
*-- Form:
form1 (c:\segbs\diagnostico.scx)
*-- ParentClass: embossedform (c:\segbs\wizards\wizstyle.vcx)
*-- BaseClass:
form
*
DEFINE CLASS form1 AS embossedform
ScaleMode = 3
Height = 247
Width = 493
DoCreate = .T.
AutoCenter = .T.
Caption = "Resultado del Diagnóstico"
MaxButton = .F.
MinButton = .F.
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MaxHeight = -1
MaxWidth = -1
MinHeight = -1
MinWidth = -1
Visible = .F.
LockScreen = .F.
Name = "Form1"
layoutsty.Shape1.Name = "Shape1"
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layoutsty.Left = 4004
layoutsty.Visible = .F.
layoutsty.Name = "layoutsty"
Label1.FontSize = 15
Label1.Caption = "Listado de Posibles Enfermedades "
Label1.Width = 294
Label1.Name = "Label1"
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Shape4.Top = 204
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ADD OBJECT grid1 AS grid WITH ;
ColumnCount = 2, ;
DeleteMark = .F., ;
Height = 128, ;
Left = 9, ;
Panel = 1, ;
RecordSource = "resultados", ;
ScrollBars = 2, ;
Top = 57, ;
Width = 468, ;
Name = "Grid1", ;
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Derechos reservados conforme a Ley
Column1.ControlSource = "resultados.enfermedad", ;
Column1.Width = 381, ;
Column1.Name = "Column1", ;
Column2.ControlSource = "resultados.valorfuncion", ;
Column2.Width = 81, ;
Column2.Name = "Column2"
ADD OBJECT form1.grid1.column1.header1 AS header WITH ;
Alignment = 2, ;
Caption = "Enfermedad", ;
Name = "Header1"
ADD OBJECT form1.grid1.column1.text1 AS textbox WITH ;
BorderStyle = 0, ;
Margin = 0, ;
ForeColor = RGB(0,0,0), ;
BackColor = RGB(255,255,255), ;
Name = "Text1"
ADD OBJECT form1.grid1.column2.header1 AS header WITH ;
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Caption = "Probabilidad", ;
Name = "Header1"
ADD OBJECT form1.grid1.column2.text1 AS textbox WITH ;
BorderStyle = 0, ;
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ForeColor = RGB(0,0,0), ;
BackColor = RGB(255,255,255), ;
Name = "Text1"
ADD OBJECT command1 AS commandbutton WITH ;
Top = 212, ;
Left = 181, ;
Height = 25, ;
Width = 133, ;
Caption = "ACEPTAR", ;
Name = "Command1"
PROCEDURE Load
archivo=thisform.dataenvironment.cursor5.alias
cfilein=thisform.dataenvironment.cursor2.alias
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cfileout=thisform.dataenvironment.cursor3.alias
csintoma=thisform.dataenvironment.cursor6.alias
set safety off
sele (cfileout)
zap
sele (cfilein)
scan
xpeso=0
xcodigo=trim(oApp.parte_atencion)+trim(&cfilein..codsin)
sele (cfileout)
append blank
repl codenf with &cfilein..codenf
repl codsin with &cfilein..codsin
seek(&cfilein..codsin) in &csintoma
repl sintomad with &csintoma..sintoma
seek(xcodigo) in &archivo
if &archivo..presente
xpeso=&cfilein..peso
repl activo with &archivo..presente
endif
repl peso with xpeso
sele (cfilein)
loop
endscan
cresult=thisform.dataenvironment.cursor1.alias
cdatos=thisform.dataenvironment.cursor3.alias
cenfer=thisform.dataenvironment.cursor4.alias
sele (cresult)
zap
sele (cdatos)
go top
xcodenf=codenf
do while !eof()
sumapeso=0
scan while codenf=xcodenf
sumapeso=sumapeso+peso
loop
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endscan
skip -1
sele (cenfer)
seek(&cdatos..codenf)
xenfermedad=enfermedad
xsumaenf=pesototal
xfuncion=round(sumapeso*100/xsumaenf,3)
sele (cresult)
append blank
repl codigo with &cenfer..codigo
repl enfermedad with xenfermedad
repl valorfuncion with xfuncion
sele (cdatos)
skip
xcodenf=codenf
enddo
ENDPROC
PROCEDURE Init
thisform.refresh
ENDPROC
PROCEDURE command1.Click
thisform.release
set safety on
ENDPROC
ENDDEFINE
*
*-- EndDefine: form1
**************************************************
CURSOR1 = RESULTADOS
CURSOR2 = ENF_SINTOMAS
CURSOR3 = DATOS
CURSOR4 = ENFERMEDADES
CURSOR5 = DATA_SINTOMAS
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CAPITULO 5:
EXPERIMENTOS NUMERICOS
5.1 DESCRIPCION DE HARDWARE Y SOFTWARE
Para realizar la prueba en el sistema de los Casos de Estudio, se utilizó lo siguiente:
Hardware :
Computadora Pentium II, Celeron 56 Mb de Ram
Disco Duro 13 GB
Software :
Software de Base
:
Windows 98
Lenguaje de Programación
:
Visual Foxpro 6.0
Aplicación
:
SEGBS (Sistema Experto Síndrome
Guillian Barre)
5.2 CASOS DE ESTUDIO DEL SINDROME DE GULLIAN
BARRE
Se han considerado como Casos de estudio 20 Historías Clínicas de Pacientes que
presentaron esta enfermedad o alguna similar en el Hospital Militar Central. Por motivos
de seguridad no se darán los nombres de los pacientes, sólo se les presentará como
Pacientes Nº X, de acuerdo al orden en que se haga referencia a ellos, todos son de sexo
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masculino, la edad a la que se hará mención es la que tuvieron al momento de contraer la
enfermedad, esto se puede apreciar en la Tabla Nº. 8
En el Anexo D. se detalla los síntomas presentados por cada paciente en el
nosocomio mencionado.
PACIENTE
EDAD
DIAGNOSTICO MEDICO
PACIENTE 1
PACIENTE 2
PACIENTE 3
PACIENTE 4
PACIENTE 5
PACIENTE 6
PACIENTE 7
PACIENTE 8
PACIENTE 9
PACIENTE 10
PACIENTE 11
PACIENTE 12
PACIENTE 13
PACIENTE 14
PACIENTE 15
PACIENTE 16
PACIENTE 17
PACIENTE 18
PACIENTE 19
PACIENTE 20
18
35
26
19
21
20
17
21
33
50
05
21
24
18
22
44
32
43
19
20
Síndrome de Guillian Barre
Síndrome de Guillian Barre
Neuritis Traumática
Síndrome del Molinero Pescador
Síndrome del Molinero Pescador
Neuritis Traumática
Síndrome del Molinero Pescador
Síndrome de Guillian Barre
Neuritis Traumática
Síndrome del Molinero Pescador
Poliomielitis
Neuropatia del axonal motor sensorio agudo
Síndrome de Guillian Barre
Síndrome de Guillian Barre
Neuropatia del axonal motor sensorio agudo
Síndrome de Guillian Barre
Neuritis Traumática
Síndrome de Guillian Barre
Síndrome de Guillian Barre
Síndrome de Guillian Barre
Tabla Nº 08: Casos de Estudio
5.3 RESULTADOS NUMERICOS
Los resultados que se han obtenido al ejecutar el diagnostico a través de la
aplicación muestran el grado de certeza, el cual
está expresado en porcentajes, los
valores coincidentes con el diagnostico médico son mostrados en Negrita, además se ha
considerado una columna de error, en la que se muestra el error al no haber obtenido la
enfermedad real como primera opción.
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E1 %
E2%
E3%
ERROR%
98.78
PACIENTE 1
93.90
PACIENTE 2
100.00
PACIENTE 3
97.06
PACIENTE 4
PACIENTE 5
83.82
90.90
PACIENTE 6
PACIENTE 7
89.02
92.63
PACIENTE 8
97.73
PACIENTE 9
94.12
PACIENTE 10
PACIENTE 11 100.00
95.75
PACIENTE 12
96.34
PACIENTE 13
96.34
PACIENTE 14
93.62
PACIENTE 15
96.34
PACIENTE 16
93.00
PACIENTE 17
93.47
PACIENTE 18
93.90
PACIENTE 19
93.90
PACIENTE 20
Error Promedio
PACIENTE
89.71
83.82
68.09
59.57
84.14
81.71
63.83
68.09
86.77
80.88
68.09
55.32
81.71
57.45
88.24
89.70
41.40
86.77
68.09
68.85
82.35
83.84
85.29
65.96
63.83
59.57
0.00
0.00
0.00
0.00
2.52
0.00
2.53
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.25
65.96
Tabla Nº 09 : Resultados obtenidos por la aplicación SEGBS
5.4 ANALISIS DE RESULTADOS
Como se puede ver en la Tabla Nº 09 los resultados obtenidos, son acertados en
un 90%, ya que de los 20 casos presentados dos no han sido obtenidos como primera
opción. Sin embargo como se puede ver en la Tabla Nº 09 la enfermedad real muestra
un grado de certeza cercano al que se mostró como primera opción. El error promedio
obtenido es de 0.25%, lo cual brinda un alto grado de confiabilidad al sistema.
Además el error producido, se está dando entre el Síndrome del Molinero
Pescador y el Síndrome de Guillian Barré, que son enfermedades muy parecidas en los
síntomas y en el tratamiento.
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CAPITULO 6:
CONCLUSIONES Y
RECOMENDACIONES
CONCLUSIONES
Luego de la derrota de Kasparov por la computadora Deep Blue, muchos se
preguntan cuál será el futuro de la raza humana. ¿Serán las máquinas mejores que los
hombres y lo reemplazaran en sus tareas?, ¿Que pasará con los desocupados por las
máquinas?. Nunca ninguna máquina podrá reemplazar al hombre en cuanto a su
creatividad y su gran inteligencia, las máquinas están creadas como herramientas e
instrumentos del hombre y siempre deben ser tomadas como eso, herramientas. El fin de
toda máquina es servir al hombre y por eso nunca deben estar en detrimento de la calidad
de vida del hombre.
Los sistemas expertos son de mucha utilidad en la vida real, y apoyan en gran
manera a los sistemas de soporte a la decisión, ya que nos permiten realizar decisiones
basadas en la experiencia humana (EH) de algún especialista en determinada área, esto es
con el fin de retener el conocimiento y de esa manera lograr convertirlo en un activo
importante en una organización y que se traduce en un valor importante para la misma,
pues con ese tipo de sistemas, nos permiten contar con la experiencia primordial, aunque
sea de manera virtual. Conllevándonos a una toma de decisiones mas apegada a la realidad
y con mas información de primer nivel.
El periodo de realización de un Sistema Experto es largo, no por el desarrollo de la
aplicación, sino del proceso de adquisición de conocimientos, ya que el conocimiento a
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adquirir es un conocimiento especializado, con el cual el cognimático o ingeniero del
conocimiento no se encuentra familiarizado.
El síndrome de Guillian Barré, es un síndrome que afecta al sistema nervioso de
las personas dejando inactivos los músculos a tal grado de volver paralítica a la persona
de un momento a otro, se confunde este síndrome con otras enfermedades, lo cual hace
que el tratamiento no sea efectuado a tiempo, lo cual puede hacer que el paciente quede
con severos efectos secundarios como perdida de fuerza en ciertos músculos después de la
recuperación de la enfermedad o incluso provocarle la muerte.
En este caso se piensa que este Sistema Experto ayudara en el diagnóstico rápido
de esta enfermedad, para que empiece el tratamiento de manera inmediata y que el
paciente no presente tan severos efectos como lo haría, de no ser diagnosticado a tiempo
este síndrome.
Con la experiencia que he obtenido al haber estudiado los Sistemas Expertos así
como haber implementado un caso práctico, puedo decir que el desarrollo de la aplicación
no es la tarea más difícil sino la adquisición de conocimientos del experto.
Como se ha mostrado en el capitulo 4 el Sistema Experto es de fácil aplicación,
cuenta con una Base de Datos bien diseñada como para soportar cualquier tipo de
consultas. Además como se puede apreciar en el Capítulo 5, ha obtenido resultados fiables
obteniendo un error total de 0.25%.
Al respecto de la fiabilidad del sistema se debe mencionar que los casos de estudio
considerados sólo han sido 20, mientras que para dar la debida confiabilidad a un análisis
son necesarios más casos. Por otro lado todos los casos presentados son en el Hospital
Militar Central, y el Experto que ayudó a conformar la Base de Conocimientos pertenece a
este nosocomio.
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La aplicación realizada sólo ayuda en el diagnóstico de la Enfermedad, no se ha
considerado en el tratamiento en esta etapa del Software, pero podría implementarse como
una ayuda más al usuario.
Esta aplicación guarda la información del paciente por fecha de atención, lo cual
nos permite tener la Historia Clínica del paciente. Aunque en el software no se ha
implementado esta consulta, la Base de Datos esta diseñada para permitir esta consulta.
La utilización de las Redes Neuronales como método de solución al Diagnóstico
Médico, resulto muy eficaz, ya que es fácil de implementar y obtiene los resultados de
modo fiable con un tiempo de respuesta óptimo.
Como conclusión final, podemos decir que los Sistemas Expertos son herramientas
necesarias en la vida real y que nos apoya en la manera de realizar diversas actividades, tal
como si tuvieramos a nuestro alcance a un experto de cualquier ámbito.
RECOMENDACIONES
En mi calidad de investigadora de esta área podría recomendar lo siguiente :
Se estudie más los métodos con utilización de heurística como método de solución
de Sistema Experto, en el caso de Redes Neuronales Artificiales, éste podría ser utilizado
en áreas de diversos tipos como se ha detallado en el capítulo 2, sin embargo es reciente la
utilización en el área de diagnóstico.
Que se realicen más Sistemas Experto en el Perú, ya que el área de aplicación es
grande. Además debido al centralismo que hay en el país faltan especialistas en lugares
alejados de las urbes, por lo que serían de gran ayuda para personal de nivel técnico que
pueda formular los datos y obtener solución a ellos.
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BIBLIOGRAFIA
LIBROS
ALTY. J. L.
Sistemas Expertos, conceptos y ejemplos.
Ed. Díaz de Santos.
Madrid Barcelona. España. 1984
(ESPECIFICO)
DUSSAUCHOY A.
Sistemas Expertos: Métodos y herramientas
Ed. Paraninfo.
Madrid España. 1988
(ESPECIFICO)
GRUPO MARCOMBO S.A
Inteligencia Artificial: Conceptos, técnicas y
aplicaciones
Editorial Boixareu
Barcelona - España. 1987
(GENERAL)
NILSSON NILS
Principios de Inteligencia Artificial
Ed. Diaz de Santos
España. 1987
(ESPECIFICO)
NILSSON NILS
Inteligencia Artificial Una nueva Síntesis
Ed. Mc Graw Hill
España. 2001
(ESPECIFICO)
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Derechos reservados conforme a Ley
PATRICK H. WINSTON
Inteligencia Artificial
Ed. Addison Wesley Iberoamericana
España. 1992
(ESPECIFICO)
SHIRAI YOSHIARI
Inteligencia Artificial
Ed. Ariel S.A.
Barcelona España. 1987
(ESPECIFICO)
SIEMENS AKTIENGESEILSCHAFT.
Sistemas Expertos: Introducción a la Técnica y
Aplicación. Editorial Marcombo
Barcelona España. 1988
(GENERAL)
TIM HARTNELL
Inteligencia Artificial: Conceptos y programas
Editorial Anaya multimedia
España. 1984
(GENERAL)
REVISTAS
MICROS
Articulo: La informática en la salud
Madrid. España. 1987
(ESPECIFICO)
THE LANCET
Articulo: Guillain-Barre syndrome
London. Aug 22, 1998.
Angelika F Hahn;
(ESPECIFICO)
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Derechos reservados conforme a Ley
JOURNAL OF NEUROLOGY,
NEUROSURGERY AND PSYCHIATRY
Articulo: Oropharyngeal palsy in Guillain-Barre
and Fisher's syndromes is associated with
muscle weakness in the neck and arm
London. Feb 1999.
Michiaki Koga; Nobuhiro Yuki; Koichi Hirata;
(ESPECIFICO)
JOURNAL OF NEUROLOGY,
NEUROSURGERY AND PSYCHIATRY
Articulo: Guillain-Barre syndrome after heat
stroke
London. Mar 1999.
G Pfeiffer; W Steffen;
(ESPECIFICO)
JOURNAL OF NEUROLOGY,
NEUROSURGERY AND PSYCHIATRY
Articulo : Relation between critical illness
polyneuropathy
and
axonal
Guillain-Barre
syndrome
London. Jul 1999.
(ESPECIFICO)
JOURNAL OF NEUROLOGY,
NEUROSURGERY AND PSYCHIATRY
Articulo:
Hyperreflexia
in
Guillain-Barre
syndrome: Relation with acute motor axonal
neuropathy
and
anti-GM1
antibody
London. Aug 1999.
Satoshi Kuwabara; Kazue Ogawara; Michiaki
Koga; Masahiro Mori; et al;
(ESPECIFICO)
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ARCHIVES OF NEUROLOGY
Articulo : Guillain-Barre syndrome
Chicago. Nov 1998.
Michel Bonduelle;
(ESPECIFICO)
DIRECCIONES DE INTERNET
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
directory.netscapep.com/computers/artificial_intelligence
(GENERAL)
SISTEMAS EXPERTOS
www.geocities.com/motorcity/shop/3186/sistemas_expertos.hmt
http://www.cinefantastico.com/nexus7/ia/expertos.htm
http://www.ciberconta.unizar.es/LECCION/sistexpat/sisexp.htm
(GENERAL)
REDES NEURONALES
http://www.gc.ssr.upm.es/inves/neural/ann2/anntutorial.html
http://www.geocities.com/SiliconValley/Byte/4713/E-RN1.htm
http://ciberconta.unizar.es/LECCION/REDES/INICIO.HTML
http://www.monografias.com/trabajos/redesneuro/redesneuro.shtml
(ESPECIFICO)
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ANEXO A :
INFECCIONES ANTECEDENTES AL SINDROME DE
GUILLIAN BARRE
GBS es el prototipo de una enfermedad post infecciosa; dos terceras partes de los
pacientes presentan como antecedente, una enfermedad infecciosa aguda, normalmente la
mayoría presenta una infección tracto respiratorio o gastroenteritis que se han resuelto cuando
los síntomas de la neuropatía empiezan. El intervalo entre la infección del prodromal y el ataque
de síntomas de GBS varía entre 1 a 3 semanas, ocasionalmente el más largo; en varias series un
promedio de11 días. En muchos casos, el patógeno que causó la enfermedad del prodromal
permanece no identificado. Aunque se han propuesto varias infecciones y eventos como la
cirugía como los posibles gatillos, el eslabón con GBS no se establece firmemente y permanece
anecdótico.
El jejuni de Campilobacter, una causa mayor de gastroenteritis bacteriano mundial, se ha
reconocido como el patógeno antecedente más frecuente para GBS. La asociación se ha
documentado en muchos informes del caso y en 14 serie grande de pacientes de GBS que
probablemente eran reunido, junto con los mandos del caso apropiados. Este patógeno
gastrointestinal también se asoció fuertemente con la neuropatía del motor-axonal agudo que es
una variante de GBS, las infecciones con el Jejuni de Campylobacter también son el gatillo más
frecuente del síndrome de Pescador de Molinero, (MFS), una variante de GBS caracterizada por
la oftalmoplegía, ataxia, y areflexia. Este organismo puede cultivarse durante varias semanas
después del término de la enfermedad de la diarrea.
Las infecciones de Cytomegalovirus, experimentadas clínicamente como la infección
respiratoria del
tracto superior o pulmonía, se consideran como los gatillos virales más
comunes de GBS, el cuadro clínico es notable por el compromiso prominente del nervios
sensorio y craneal Muchos pacientes tienen titres de suero alto de anticuerpos que reaccionan
con GM, gangliosides y con el sulphated glycolipids. Las asociaciones de GBS con el virus de
Epstein-Barr (10%) o el virus del varicellazoster es más común en población. La asociación de
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GBS y HIV-1 se reconoce bien y normalmente ocurre alrededor del tiempo de seroconversion.
La presentación Clínica no difiere de AIDP ordinario; los pleiocytosis del lymphocytic en el
fluido cerebroespinal deben levantar la sospecha de HIV-1 la infección, incitando la búsqueda
para la confirmación
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ANEXO B :
CRITERIOS DE DIAGNÓSTICO DIFERENCIAL DE LA POLIOMIELITIS,
EL SÍNDROME DE GUILLAIN- BARRÉ, LA MIELITIS TRANSVERSA
Y LA NEURITIS TRAUMÁTICA
POLIO
INSTALACION
DE
LA PARALISIS
24 a 48 horas
Alta,
FIEBRE AL INICIO
S.G.B.
desde horas hasta diez días
siempre
presente
NEURITIS TRAUMATICA
comienzo de la parálisis fláccida, no es frecuente
desaparece al día siguiente
desde
desde horas hasta cuatro días
por
al
MIELITIS TRANSVERSA
proceso
frecuentemente
presente
antes
de, durante y después de la
rara vez presente
parálisis fláccida
FLACCIDA
proximal
y distal
o
ausente
miembro afectado
en
el
hipotonía global
un miembro
Reducido
Entre reducidos y ausentes
globalmente ausentes
miembros
inferiores
simétrica
o
ausente
miembro afectado
REFLEJOS
OSTEOTENDINOSOS
cuatro
infeccioso
Aguda, asimétrica, principalmente generalmente aguda, simétrica Asimétrica, aguda, y afecta sólo aguda,
Reducido
hasta
días
PARALISIS
TONO MUSCULAR
horas
entre reducidos y ausentes
PROFUNDOS
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en
el hipotonía de los miembros
inferiores
ausentes
inferiores
en
miembros
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POLIO
S.G.B.
NEURITIS TRAUMATICA
calambres,
SENSACION
Grave mialgia, dolor de espalda
hormigueo,
hipoanestesia de palmas de Dolor en lo glúteos, hipotermia
manos y pies
COMPROMISO
NERVIOS
DE
suele
Solo en formas bulbares
CRANEANOS
INSUFICIENCIA
RESPIRATORIA
estar
superiores
Y DISAUTONOMIA
anestesia de los miembros
inferiores con nivel sensorial
presente,
e
inferiores: Ausente
ausente
síndrome de Miller-Fisher
Solo en formas bulbares
en casos graves, exacerbada
por neumonía bacteriana
frecuentes
AUTONOMIA
MIELITIS TRANSVERSA
presión
Rara
cambios
arterial,
enrojecimiento
en
rostro
sensorial
la
sudoración, Hipotermia
del
a menudo torácica, con nivel
Ausente
en
y afectado
el
miembro
presente
temperatura alterada
- inflamatorio
–
CEFALORAQUIDEO
– proteínas elevadas superior a 5, proteínas elevadas sup. A
VESICAL
más
de
albúmino-
LIQUIDO
DISFUNCION
células
disociación
200/ml citológica. Glóbulos blancos <
50mg/ml.
50 mg/ml
Ausente
a veces transitoria
Normal
Nunca
Elaboración y diseño en formato PDF por la Oficina General del Sistema de Bibliotecas y Biblioteca C entral de la UNMSM
normal
células
presente
o
moderado
en
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POLIO
VELOCIDAD
DE
CONDUCCION
Anormal:
enfermedad
S.G.B.
de
las
células del asta anterior (normal
NERVIOSA:
TERCERA SEMANA
en las primeras dos semanas)
anormal:
desmielinización
bloqueo de conducción
NEURITIS TRAUMATICA
MIELITIS TRANSVERSA
normal o anormal, sin valor
Anormal: daño axonal
diagnóstico
ELECTROMIOGRAFIA
A
LAS
TRES Denervación anormal
Normal
Normal
normal
SEMANAS
SECUELA
A
LOS
TRES
MESES Y HASTA UN
AÑO
Grave,
asimétrica,
después,
esqueléticas
atrofia,
y
deformaciones
atrofia simétrica moderada de atrofía
músculos peroneales
moderada,
solo
miembro inferior afectado
en
el atrofia,
displegia
fláccida
después de años
Fuente:"Síndrome de Guillain-Barré: "El diagnóstico de la polio y otras parálisis fláccidas agudas: enfoque neurológico" Alcalá, H.; Olivé,
J-M; de Quadros, C.; No. EPI/TAG/91-10 Documento presentado en la IX Reunión del Grupo Técnico Asesor sobre Enfermedades
Prevenibles por Vacunación, 1991 [13].
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ANEXO C :
GLOSARIO DE TERMINOS MEDICOS
Arreflexia : Carencia de reflejos
Ataxia : Incoordinación motora, sin existir debilidad o lesión muscular. Tiene su origen
en alteraciones del sistema nervioso central.
Botulismo : Intoxicación debida a la ingestión de embutidos y conservas contaminadas
por el bacilo botulínico. Produce trastornos gastrointestinales y nerviosos.
Bulbo : Órgano o Parte de el en forma redondeada.
Distal : Se dice de una parte alejada respecto a la línea media o a la cabeza; se
contrapone a proximal.
Mialgia : Dolor de localización muscular.
Hipotensión : Disminución de la tensión sanguínea por debajo de los valores medios.
Se considera que existe hipotensión arterial cuando la presión arterial es inferior a 10 o
6 mm. de Hg, según se trate de la tensión máxima o mínima.
Hipotermia : Descenso por debajo de lo normal de la temperatura corporal.
Hipotonía : Disminución del tono muscular que conduce a la flacidez
Oftalmoplegía : Parálisis de los músculos motores del ojo.
Orofarige : Zona de la faringe correspondiente a la cavidad bucal.
Mononucleosis : Enfermedad infecciosa que se caracteriza por un cuadro anginoso, con
adenopatías, fiebre, etc., y por un gran aumento de leucocitos mononucleados atípicos
en la sangre periférica.
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Miopatia : Denominación genérica de cualquier proceso patológico que afecta al
músculo.
Neoplasia: Tejido neoformado por proliferación de un tipo celular con carácter tumoral
y generalmente maligno.
Paresia : Disminución de la actividad motora de un músculo o grupo muscular sin
llegar a ser completa.
Parestesia : Trastorno de la sensibilidad que consiste en la sensación de cosquilleo, frío,
picadura, etc.
Parotiditis: Proceso inflamatorio localizado en la glándula parótida; cursa con fiebre y
tumefacción. Constituye una enfermedad infantil conocida como paperas.
Plasmoferésis : Procedimiento de centrifugado utilizado para separar el plasma de las
células sanguíneas.
Pleocitosis: Aumento del número de las células de líquido cefalorraquídeo.
Pródromo : Conjunto de Síntomas que preceden al desarrollo de una enfermedad.
Sarcoidosis : Enfermedad de etiología desconocida que se caracteriza por la aparición
de nódulos mediastínicos y diversas lesiones localizadas principalmente en el aparato
respiratorio el hígado, etc. Es de evolución benigna.
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ANEXO D :
DETALLE DE CASOS DE ESTUDIO
A continuación se detallan los síntomas presentados por los pacientes que han
sido considerados como Casos de Estudio para esta Tesis.
PACIENTE
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CODIGO
SINTOMA
001 Previa infección aguda de gastroenteritis/Tracto respiratoria
004 Temperatura > 39º
007 aguda y simetrica
009 distal
012 afecta todos los miembros
014 hipotonia global
019 arreflexia global
022 calambres
023 hormigueo
024 hipoanestesia de palmas y manos
025 dolor muscular
029 perdida sensorial severa con dolor
031 superiores e inferiores
033 Debilidad de músculos faciales y Orofaríngeos
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
036 grave
037 neumonia bacteriana
039 frecuentes cambios en la presión arterial
040 sudoracion
041 enrojecimiento del rostro
042 temperatura alterada
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
046 disociación albúmino-citológica
047 Glóbulos blancos < 5
050 VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
051 DISFUNCION VESICAL
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
007 aguda y simetrica
009 distal
012 afecta todos los miembros
014 hipotonia global
019 arreflexia global
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022 calambres
023 hormigueo
024 hipoanestesia de palmas y manos
025 dolor muscular
029 perdida sensorial severa con dolor
031 superiores e inferiores
033 Debilidad de músculos faciales y Orofaríngeos
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
036 grave
037 neumonia bacteriana
039 frecuentes cambios en la presión arterial
040 sudoracion
041 enrojecimiento del rostro
042 temperatura alterada
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
046 disociación albúmino-citológica
047 Glóbulos blancos < 5
050 VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
051 DISFUNCION VESICAL
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
003 Instalación de la Parálisis 0-4 dias
004 Temperatura > 39º
006 aguda asimetrica
011 afecta un solo miembro
013 Reducida
016 ataxia
017 reflejos reducidos
018 arreflexia parcial
026 dolor en los gluteos
027 hipotermia
029 perdida sensorial severa con dolor
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
048 normal
049 moderado en células
059 atrofia solo en el miembro afectado
001 Previa infección aguda de gastroenteritis/Tracto respiratoria
004 Temperatura > 39º
007 aguda y simetrica
009 distal
012 afecta todos los miembros
014 hipotonia global
019 arreflexia global
023 hormigueo
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PACIENTE
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024 hipoanestesia de palmas y manos
025 dolor muscular
029 perdida sensorial severa con dolor
032 Oftalmoplegía
033 Debilidad de músculos faciales y Orofaríngeos
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
035 en formas bulbares
037 neumonia bacteriana
039 frecuentes cambios en la presión arterial
040 sudoracion
041 enrojecimiento del rostro
042 temperatura alterada
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
047 Glóbulos blancos < 5
050 VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
051 DISFUNCION VESICAL
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
001 Previa infección aguda de gastroenteritis/Tracto respiratoria
004 Temperatura > 39º
007 aguda y simetrica
009 distal
012 afecta todos los miembros
014 hipotonia global
019 arreflexia global
024 hipoanestesia de palmas y manos
025 dolor muscular
029 perdida sensorial severa con dolor
031 superiores e inferiores
032 Oftalmoplegía
033 Debilidad de músculos faciales y Orofaríngeos
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
037 neumonia bacteriana
040 sudoracion
041 enrojecimiento del rostro
042 temperatura alterada
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
046 disociación albúmino-citológica
050 VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
003 Instalación de la Parálisis 0-4 dias
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PACIENTE 6
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PACIENTE 8
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004 Temperatura > 39º
005 Desaparece al dia siguiente del comienzo de la paralisis
007 aguda y simetrica
011 afecta un solo miembro
013 Reducida
016 ataxia
017 reflejos reducidos
018 arreflexia parcial
026 dolor en los gluteos
027 hipotermia
029 perdida sensorial severa con dolor
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
048 normal
049 moderado en células
059 atrofia solo en el miembro afectado
001 Previa infección aguda de gastroenteritis/Tracto respiratoria
004 Temperatura > 39º
007 aguda y simetrica
009 distal
012 afecta todos los miembros
014 hipotonia global
019 arreflexia global
024 hipoanestesia de palmas y manos
025 dolor muscular
029 perdida sensorial severa con dolor
031 superiores e inferiores
033 Debilidad de músculos faciales y Orofaríngeos
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
037 neumonia bacteriana
039 frecuentes cambios en la presión arterial
040 sudoracion
041 enrojecimiento del rostro
042 temperatura alterada
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
046 disociación albúmino-citológica
047 Glóbulos blancos < 5
050 VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
051 DISFUNCION VESICAL
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
007 aguda y simetrica
009 distal
012 afecta todos los miembros
014 hipotonia global
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PACIENTE 8
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PACIENTE 9
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PACIENTE 10
PACIENTE 10
019 arreflexia global
022 calambres
023 hormigueo
024 hipoanestesia de palmas y manos
025 dolor muscular
029 perdida sensorial severa con dolor
031 superiores e inferiores
033 Debilidad de músculos faciales y Orofaríngeos
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
036 grave
037 neumonia bacteriana
039 frecuentes cambios en la presión arterial
040 sudoracion
041 enrojecimiento del rostro
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
046 disociación albúmino-citológica
047 Glóbulos blancos < 5
050 VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
051 DISFUNCION VESICAL
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
003 Instalación de la Parálisis 0-4 dias
004 Temperatura > 39º
006 aguda asimetrica
011 afecta un solo miembro
013 Reducida
016 ataxia
017 reflejos reducidos
018 arreflexia parcial
026 dolor en los gluteos
027 hipotermia
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
048 normal
049 moderado en células
059 atrofia solo en el miembro afectado
001 Previa infección aguda de gastroenteritis/Tracto respiratoria
004 Temperatura > 39º
007 aguda y simetrica
009 distal
012 afecta todos los miembros
014 hipotonia global
019 arreflexia global
023 hormigueo
024 hipoanestesia de palmas y manos
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PACIENTE 10
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PACIENTE 12
PACIENTE 12
PACIENTE 12
PACIENTE 12
PACIENTE 12
025 dolor muscular
029 perdida sensorial severa con dolor
032 Oftalmoplegía
033 Debilidad de músculos faciales y Orofaríngeos
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
037 neumonia bacteriana
039 frecuentes cambios en la presión arterial
040 sudoracion
041 enrojecimiento del rostro
042 temperatura alterada
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
047 Glóbulos blancos < 5
050 VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
004 Temperatura > 39º
005 Desaparece al dia siguiente del comienzo de la paralisis
006 aguda asimetrica
008 proximal
013 Reducida
016 ataxia
017 reflejos reducidos
018 arreflexia parcial
021 grave mialgia
030 en formas bulbares
035 en formas bulbares
043 inflamatorio
044 células más de 200/ml
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
052 Denervación
053 Atrofia asimetrica grave
054 Atrofia grave
055 deformacion esquelética
062 Instalación de la Parálisis 1-2 dias
001 Previa infección aguda de gastroenteritis/Tracto respiratoria
004 Temperatura > 39º
007 aguda y simetrica
009 distal
013 Reducida
018 arreflexia parcial
025 dolor muscular
027 hipotermia
030 en formas bulbares
031 superiores e inferiores
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PACIENTE 12
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PACIENTE 14
PACIENTE 14
PACIENTE 14
PACIENTE 14
PACIENTE 14
035 en formas bulbares
040 sudoracion
042 temperatura alterada
046 disociación albúmino-citológica
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
001 Previa infección aguda de gastroenteritis/Tracto respiratoria
004 Temperatura > 39º
007 aguda y simetrica
009 distal
012 afecta todos los miembros
014 hipotonia global
019 arreflexia global
022 calambres
023 hormigueo
024 hipoanestesia de palmas y manos
025 dolor muscular
029 perdida sensorial severa con dolor
031 superiores e inferiores
033 Debilidad de músculos faciales y Orofaríngeos
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
036 grave
037 neumonia bacteriana
039 frecuentes cambios en la presión arterial
040 sudoracion
041 enrojecimiento del rostro
042 temperatura alterada
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
046 disociación albúmino-citológica
047 Glóbulos blancos < 5
050 VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
001 Previa infección aguda de gastroenteritis/Tracto respiratoria
004 Temperatura > 39º
007 aguda y simetrica
009 distal
012 afecta todos los miembros
014 hipotonia global
019 arreflexia global
023 hormigueo
024 hipoanestesia de palmas y manos
Elaboración y diseño en formato PDF por la Oficina General del Sistema de Bibliotecas y Biblioteca C entral de la UNMSM
Sistema experto de diagnostico medico del Síndrome de Guillian Barre.
Carlos Soto, Marlene
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PACIENTE 14
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025 dolor muscular
029 perdida sensorial severa con dolor
031 superiores e inferiores
033 Debilidad de músculos faciales y Orofaríngeos
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
036 grave
037 neumonia bacteriana
039 frecuentes cambios en la presión arterial
040 sudoracion
041 enrojecimiento del rostro
042 temperatura alterada
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
046 disociación albúmino-citológica
047 Glóbulos blancos < 5
050 VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
051 DISFUNCION VESICAL
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
001 Previa infección aguda de gastroenteritis/Tracto respiratoria
007 aguda y simetrica
009 distal
013 Reducida
018 arreflexia parcial
025 dolor muscular
027 hipotermia
030 en formas bulbares
031 superiores e inferiores
035 en formas bulbares
040 sudoracion
042 temperatura alterada
046 disociación albúmino-citológica
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
001 Previa infección aguda de gastroenteritis
007 aguda y simetrica
009 distal
012 afecta todos los miembros
014 hipotonia global
019 arreflexia global
022 calambres
023 hormigueo
024 hipoanestesia de palmas y manos
Elaboración y diseño en formato PDF por la Oficina General del Sistema de Bibliotecas y Biblioteca C entral de la UNMSM
Sistema experto de diagnostico medico del Síndrome de Guillian Barre.
Carlos Soto, Marlene
Derechos reservados conforme a Ley
PACIENTE 16
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PACIENTE 18
PACIENTE 18
025 dolor muscular
031 superiores e inferiores
033 Debilidad de músculos faciales y Orofaríngeos
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
036 grave
037 neumonia bacteriana
039 frecuentes cambios en la presión arterial
040 sudoracion
041 enrojecimiento del rostro
042 temperatura alterada
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
046 disociación albúmino-citológica
047 Glóbulos blancos < 5
050 VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
051 DISFUNCION VESICAL
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
003 Instalación de la Parálisis 0-4 dias
004 Temperatura > 39º
007 aguda y simetrica
010 afecta miembros inf.
015 hipotonia de miembros inf.
020 arreflexia solo miembros inf.
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
038 toraxica con nivel sensorial
048 normal
049 moderado en células
051 DISFUNCION VESICAL
057 atrofia moderada
060 displegia flacida
001 Previa infección aguda de gastroenteritis/Tracto respiratoria
007 aguda y simetrica
009 distal
012 afecta todos los miembros
014 hipotonia global
019 arreflexia global
022 calambres
023 hormigueo
024 hipoanestesia de palmas y manos
025 dolor muscular
029 perdida sensorial severa con dolor
031 superiores e inferiores
033 Debilidad de músculos faciales y Orofaríngeos
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
Elaboración y diseño en formato PDF por la Oficina General del Sistema de Bibliotecas y Biblioteca C entral de la UNMSM
Sistema experto de diagnostico medico del Síndrome de Guillian Barre.
Carlos Soto, Marlene
Derechos reservados conforme a Ley
PACIENTE 18
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PACIENTE 20
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PACIENTE 20
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036 grave
040 sudoracion
041 enrojecimiento del rostro
042 temperatura alterada
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
046 disociación albúmino-citológica
047 Glóbulos blancos < 5
050 VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
051 DISFUNCION VESICAL
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
001 Previa infección aguda de gastroenteritis/Tracto respiratoria
004 Temperatura > 39º
007 aguda y simetrica
009 distal
012 afecta todos los miembros
014 hipotonia global
019 arreflexia global
022 calambres
023 hormigueo
024 hipoanestesia de palmas y manos
025 dolor muscular
029 perdida sensorial severa con dolor
031 superiores e inferiores
033 Debilidad de músculos faciales y Orofaríngeos
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
036 grave
037 neumonia bacteriana
039 frecuentes cambios en la presión arterial
042 temperatura alterada
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
046 disociación albúmino-citológica
047 Glóbulos blancos < 5
050 VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
051 DISFUNCION VESICAL
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
058 atrofia de musculos peroneales
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
001 Previa infección aguda de gastroenteritis/Tracto respiratoria
007 aguda y simetrica
009 distal
012 afecta todos los miembros
014 hipotonia global
Elaboración y diseño en formato PDF por la Oficina General del Sistema de Bibliotecas y Biblioteca C entral de la UNMSM
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Derechos reservados conforme a Ley
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019 arreflexia global
022 calambres
023 hormigueo
024 hipoanestesia de palmas y manos
025 dolor muscular
029 perdida sensorial severa con dolor
031 superiores e inferiores
033 Debilidad de músculos faciales y Orofaríngeos
034 TRANSTORNOS CARDIACOS
036 grave
037 neumonia bacteriana
039 frecuentes cambios en la presión arterial
040 sudoracion
041 enrojecimiento del rostro
042 temperatura alterada
045 proteínas elevadas superior a 50mg/ml.
046 disociación albúmino-citológica
047 Glóbulos blancos < 5
050 VELOCIDAD DE LA CONDUCCION DEL NERVIO
051 DISFUNCION VESICAL
056 atrofia simetrica
057 atrofia moderada
061 Instalación de la Parálisis 0-10 dias
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