SISTEMA DE DIAGNÓSTICO DE LA ENFERMEDAD HEPATITIS UTILIZANDO REDES NEURONALES

SISTEMA DE DIAGNÓSTICO DE LA ENFERMEDAD HEPATITIS UTILIZANDO
REDES NEURONALES
DALILA RUBY CHILAN CHELE, JORGE LUIS TIGUA TUMBACO
INGENIEROS EN FORMACIÓN

UNIVERSIDAD ESTATAL DEL SUR DE MANABÍ
CIENCIAS EN LA INFORMÁTICA Y SISTEMAS
CARRERA DE INGENIERÍA EN COMPUTACIÓN Y REDES
UNIVERSIDAD DE ECUADOR

RESUMEN
En el siguiente artículo se presenta un sistema inteligente para el diagnósticode enfermedades
como lo es la hepatitis basados en redes neuronales, para lo cual se utilizaron software como
OCTAVE Y WEKA.
El conjunto de datos de hepatitis con los que trabajamos fueron extraídos del repositorio UCI.
El repositorio UCI es un conjunto de bases de datos, teorías de dominio, y los generadores de
datos que son utilizados por la comunidad de aprendizaje automático para elanálisis empírico
de los algoritmos de aprendizaje automático. El archivo fue creado como un archivo ftp en 1987
por David Aja y los estudiantes graduados compañeros en UC Irvine.
El link de los datos es el siguiente http://repository.seasr.org/Datasets/UCI/arff/hepatitis.arff y
se logró una clasificación correcta de los datos. Para llegar a este resultado se tuvieron que
realizar pruebas,recordando que en redes neuronales la información se encuentra en los pesos.

ABSTRACT
In this article is to present an intelligent system for the diagnosis of diseases such as hepatitis
based on neural networks, for which we used as OCTAVE AND WEKA software.
The hepatitis dataset we work were taken from the UCI repository. The UCI repository is a set
of databases, domain theories and data generatorsthat are used by the machine learning
community for the empirical analysis of machine learning algorithms. The file was created as an
ftp file in 1987 by David Aja and fellow graduate students at UC Irvine.
The data link is as follows http://repository.seasr.org/Datasets/UCI/arff/hepatitis.arff and
achieved a correct classification of the data. To reach this result had to test, recalling thatneural
networks the information is in the weights.

1. INTRODUCCION
Muchas personas, empresas o instituciones disponen de gran cantidad de información de forma
impresa y desean procesar esta información utilizando un computador, lo pueden realizar de
dos maneras:
La primera es que toda información se debe digitarla a través del tecleado (ya que es una de la
forma de ingresar alcomputador), lo cual es un trabajo largo y tedioso, y si la información es
abundante quizá el periodo de tiempo para digitar sea demasiado largo.
La segunda opción es hacer automáticamente este proceso a través de sistemas inteligentes
para diagnosticar enfermedades, lo cual facilita las cosas, reduce el tiempo y espacio de donde
proviene la información.
Los principios matemáticos han sido usados paraentender el ciclo de vida de muchas infecciones
virales, que tienen un impacto significativo en la calidad de la vida, longevidad y costo para el
cuidado de la salud. Los resultados obtenidos por simulaciones en computadora, demuestran
que la capacidad de aproximación del modelado matemático, y paquetería computacional
creada para la solución de problemas urgentes para la optimización deterapias antivirales, es
muy poderosa y cercana a la realidad.
La estadística descriptiva es utilizada por recolectar, ordenar, analizar y representar un conjunto
de datos, en este caso se han recolectados el conjunto de datos de hepatitis del repositorio UCI
con el fin de describir apropiadamente las características de este. Este análisis es muy básico.
Aunque hay tendencia a generalizar a todala población, las primeras conclusiones obtenidas
tras un análisis descriptivo, es un estudio calculando una serie de medidas de tendencia central,
para ver en qué medida los datos se agrupan o dispersan en torno a un valor central.
Existen estadísticas que nos muestran el incremento del virus de la hepatitis por los últimos 16
años. Hay muchos tratamientos dedicados a mantener la salud del...