Aplicacion del teorema de bayes - ejemplo adenocracinoma gastrico

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Caso práctico de aplicación del Teorema de Bayes – Adenocarcinoma Gástrico

Facundo Piotroski
facu_gnr_8@hotmail.com

Abstract. El objetivo del documento es presentar un caso práctico de aplicación del Teorema de Bayes (eventos independientes) visto en la Cátedra “Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos” de la UNaM. El caso elegido fue el de Adenocarcinoma Gástrico.

Introducción:
Eneste documento se realiza un caso práctico para la cátedra “Inteligencia Artificial y Sistemas Expertos” de la Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales de la Universidad Nacional de Misiones, cuya titular es la Ingeniera Alice Rambo. En el mismo se presenta el sistema que ha sido desarrollado para aplicar el Teorema de Bayes a la enfermedad “Adenocarcinoma gástrico o Cáncer de Estómago”.Dicha enfermedad es un tipo de crecimiento tisular maligno producido por la proliferación contigua de células anormales con capacidad de invasión y destrucción de otros tejidos y órganos, en particular el esófago y el intestino delgado, causando la muerte. Sus principales síntomas son: malestar o dolor abdominal, pérdida de peso y náuseas y vómitos (aunque existen otros síntomas secundarios queno fueron tratados en este caso, por el hecho de que simplemente se intenta exponer el teorema).

Desarrollo

Fig. 1. Pantalla Inicial.

En la pantalla inicial (Fig. 2) se puede ver una lista con los datos de todos los pacientes y los síntomas que cada uno tiene en su historia clínica. También se muestra un cuadro con la distribución de los pacientes según el/los síntoma/s que presenta (Fig.2).

Caso práctico de aplicación del Teorema de Bayes – Adenocarcinoma Gástrico

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Fig. 2. Distribución de pacientes según los síntomas que presenta.

Para comenzar, el medico tiene dos opciones: ingresar un paciente nuevo o modificar los datos de un paciente que tenga historia clínica (Fig. 3).

Fig. 3. Opciones.

Opción “Nuevo” Cuando el medico presiona el botón “Nuevo” el sistemacalcula la probabilidad a priori de que el paciente tenga la enfermedad (Fig. 4), las probabilidades a priori de cada uno de los síntomas (Fig. 5) y muestra el mensaje de la Fig. 6.

Fig. 4. Calculo probabilidad a priori de que tenga la enfermedad.

Fig. 5. Calculo probabilidad a priori de cada síntoma.

Fig. 6. Mensaje de cálculos o información.

A continuación el médico debe ingresarel nombre y apellido del paciente; y los síntomas que presenta al momento de la consulta, y presionar el botón “Calcular Verosimilitudes” para que el sistema realice el cálculo de las mismas (Fig. 7).

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Fig. 7. Ingreso de datos.

El sistema entonces, calculará las verosimilitudes para los síntomas que presenta elpaciente (Fig. 8 y Fig. 9).

Fig. 8. Cuadro de verosimilitudes para pacientes con un solo síntoma.

Fig. 9. Cuadro de verosimilitudes para pacientes con varios síntomas.

Una vez que el sistema ha calculado las verosimilitudes, el medico conoce las probabilidades en base a datos históricos de todos los pacientes de la clínica; y puede determinar, mediante el cálculo del teorema de Bayes,la probabilidad de que el paciente este enfermo, presionando el botón de la Fig. 10

Fig. 10. Síntomas que presenta y botón para aplicar el teorema.

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A continuación, el sistema aplica la fórmula del Teorema de Bayes en base a los síntomas que presenta el paciente y se pueden conocer los resultados finales (Fig.11).

Fig. 11. Aplicación de la fórmula del Teorema de Bayes.

Ahora el medico puede determinar si el paciente está enfermo o no (Fig. 12)

Fig. 12. Elección de estado del paciente

Una vez que el medico ha determinado el estado de salud del paciente puede elegir una de las opciones que muestra la Fig. 13.

Fig. 13. Opciones.

Si presiona el botón Cancelar la aplicación vuelve el...
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