Sistema experto basado en lógica difusa tipo 1 para determinar el grado de riesgo de preeclampsia
La preeclampsia es una enfermedad que pueden desarrollar las mujeres en estado de embarazo, y según el DANE es responsable del 35 % de las muertes maternas en Colombia. Ante esta situación, el objetivo de este artículo es presentar un sistema experto (SE) basado en lógica difusa tipo I que permite i...
- Autores:
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Núñez Flórez, Edna Rocio
Vergara Ortiz, Raul
Bocanegra García, José Joaquín
- Tipo de recurso:
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- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
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- Acceso en línea:
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La preeclampsia es una enfermedad que pueden desarrollar las mujeres en estado de embarazo, y según el DANE es responsable del 35 % de las muertes maternas en Colombia. Ante esta situación, el objetivo de este artículo es presentar un sistema experto (SE) basado en lógica difusa tipo I que permite identificar el nivel de riesgo de sufrir la enfermedad, y posibilita un diagnóstico precoz y la vigilancia estricta de la mujer gestante, aspectos fundamentales para prevenir las complicaciones asociadas a la preeclampsia. Para llevar a cabo la investigación se realizó la revisión bibliográfica para conocer los factores de riesgo que generan la enfermedad; con apoyo de un médico se establecieron los factores que se deben tener en cuenta (variables de entrada) y la base de reglas, los cuales son los componentes principales del SE. Posteriormente se realiza la implementación del software con las herramientas MySql como base de datos y Java como lenguaje de programación. Para la validación de tomaron 30 historias clínicas suministradas por la Secretaría de Salud Departamental del Caquetá. El resultado del SE arrojó un 94.17 % de efectividad con un margen de error del 5.83 %, comparados con los resultados proporcionados por el especialista que analizó las historias clínicas. |
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[1] C. Agudelo y R. Pardo, “Guía de atención de las complicaciones hipertensivas asociadas con el embarazo”, Guías de promoción de la salud y prevención de enfermedades en la salud pública, n°14, pp. 229-260, septiembre 2012. [2] Departamento Administrativo Nacional de Estadística, julio, 2013. [Medio electrónico]. Disponible en: www.dane.gov.co [3] Secretaría Distrital de Salud, Prevención de mortalidad materna, 2013. [Medio electrónico]. Disponible en: www.saludcapital.gov.co/Paginas2/mortalidadmaterna.aspx [4] M. Gómez, A. Cabello y I. Ramos, “Gestión de la variabilidad en el desarrollo de Sistemas Expertos mediante técnicas de MDA”, en memorias del VI Taller de Desarrollo dirigido por modelos-DSDM´09, dentro de las XIV Jornadas de Ingeniería de Software y Bases de Datos- JISBD´09, vol. 6, n° 2, pp. 91-100, septiembre, 2009. [5] D. Guzmán, V. Castaño, “La lógica difusa en Ingeniería: principios, aplicaciones y futuro”, Ciencia y tecnología (Costa Rica), vol. 24, n° 2, pp. 87-107, agosto, 2006. [6] H. Vargas, Modelo Difuso Evolutivo Aplicado al Diagnóstico Médico de la Pre-eclampsia. Bogotá, D.C.: Universidad Distrital Francisco José de Caldas, 2013. [7] J. Velasco, Índice de masa corporal. Clínica Médica Internacional para reducción de peso. México, D.F., 2004. [8] R. G Victor, “Systemic hypertension: Mechanisms and diagnosis”, In R. O. Bonow, D. L. Mann, D. P. Zipes, and P. Libby, eds. Braunwald’s Heart Disease: A Textbook of Cardiovascular Medicine, 9th ed., Chap. 45. Philadelphia, Pa: Saunders Elsevier, 2011. [9] Innatia Network S.L.U. ¿Qué es la hipertensión sistólica? CIF: ESB54649702, Orihuela, Alicante, España, 2014. [10] A. Méndez, “La presión arterial. Cardiología, medicina en gotas”, julio, 2010. [Medio electrónico]. Disponible en:blog.ciencias-medicas.com/archives/63 [11] N.Quintana, D. Rey, T. Sisi, C. Antonelli y M. Ramos, “Preeclampsia”, Revista de Posgrado de la Vía Cátedra de Medicina, n° 133, pp. 16-20, noviembre, 2003. [12] R. Vergara Ortiz. (2013). Base de reglas. [Medio electrónico]. Disponible en: https://drive.google.com/file/d /0B0EFEvuZbdT3ZHRob1B1bkpyR0U/edit?usp=sharing [13] V. Soler, Lógica difusa aplicada a conjuntos imbalanceados: aplicación a la detección del síndrome de Down. Barcelona: Universidad Autónoma de Barcelona, 2007. [14] M. Ávila, M. Viñas, E. Mercado, A. Blanco y E. Rueda, “Inteligencia artificial. Sistema experto para ayuda en el diagnóstico de anemias (SEADA)”, Salud Uninorte (Barranquilla, Colombia), vol. 4-5, n° 1, 3-8, 1998. [15] M. Olivas y M. Dones, “Sistema experto para el diagnóstico de trastornos depresivos”, Universidad Pontificia Comillas, febrero, 2005. [Medio electrónico]. Disponible en: www.iit.upcomillas.es/pfc/resumenes/42bbe5095b837 |
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Ante esta situación, el objetivo de este artículo es presentar un sistema experto (SE) basado en lógica difusa tipo I que permite identificar el nivel de riesgo de sufrir la enfermedad, y posibilita un diagnóstico precoz y la vigilancia estricta de la mujer gestante, aspectos fundamentales para prevenir las complicaciones asociadas a la preeclampsia. Para llevar a cabo la investigación se realizó la revisión bibliográfica para conocer los factores de riesgo que generan la enfermedad; con apoyo de un médico se establecieron los factores que se deben tener en cuenta (variables de entrada) y la base de reglas, los cuales son los componentes principales del SE. Posteriormente se realiza la implementación del software con las herramientas MySql como base de datos y Java como lenguaje de programación. Para la validación de tomaron 30 historias clínicas suministradas por la Secretaría de Salud Departamental del Caquetá. El resultado del SE arrojó un 94.17 % de efectividad con un margen de error del 5.83 %, comparados con los resultados proporcionados por el especialista que analizó las historias clínicas.Preeclampsia is a disease pregnant women can develop and according to DANE (National Administrative Department of Statistics), it is responsible for 35% of maternal deaths in Colombia. In this context, the aim of this paper is to present an expert system (ES) based on type I fuzzy logic to identify this disease risk levels, and outmost, enable early diagnosis and close monitoring of pregnant women, essential aspects concerning the prevention of complications associated to pre-eclampsia. In order to carry out the research, a literature review was conducted to know the risk factors that generate this disease. With the help of a physician, medical factors regarding this condition were considered (input variables), and the rule base was established; which are the main components for ES. Subsequently, the software implementation was performed with tools like MySql database and Java programming language. To validate, 30 medical records were used, which were provided by the Ministry of Health Department of Caquetá. The result of ES showed a 94.17 % success rate with a margin of error of 5.83 %, compared to the results provided by the specialist who analyzed the records.Núñez Flórez, Edna Rocio-dac6255d-a549-4490-b9d3-06e8525fc65f-0Vergara Ortiz, Raul-9452ccfd-5985-4c33-ad91-f8b3fe05637a-0Bocanegra García, José Joaquín-dd009f14-d718-4956-982e-60fc222ac11c-0application/pdfspaCorporación Universidad de la CostaINGE CUC; Vol. 10, Núm. 1 (2014)INGE CUCINGE CUC[1] C. Agudelo y R. Pardo, “Guía de atención de las complicaciones hipertensivas asociadas con el embarazo”, Guías de promoción de la salud y prevención de enfermedades en la salud pública, n°14, pp. 229-260, septiembre 2012.[2] Departamento Administrativo Nacional de Estadística, julio, 2013. [Medio electrónico]. Disponible en: www.dane.gov.co[3] Secretaría Distrital de Salud, Prevención de mortalidad materna, 2013. [Medio electrónico]. Disponible en: www.saludcapital.gov.co/Paginas2/mortalidadmaterna.aspx[4] M. Gómez, A. Cabello y I. Ramos, “Gestión de la variabilidad en el desarrollo de Sistemas Expertos mediante técnicas de MDA”, en memorias del VI Taller de Desarrollo dirigido por modelos-DSDM´09, dentro de las XIV Jornadas de Ingeniería de Software y Bases de Datos- JISBD´09, vol. 6, n° 2, pp. 91-100, septiembre, 2009.[5] D. Guzmán, V. Castaño, “La lógica difusa en Ingeniería: principios, aplicaciones y futuro”, Ciencia y tecnología (Costa Rica), vol. 24, n° 2, pp. 87-107, agosto, 2006.[6] H. Vargas, Modelo Difuso Evolutivo Aplicado al Diagnóstico Médico de la Pre-eclampsia. Bogotá, D.C.: Universidad Distrital Francisco José de Caldas, 2013.[7] J. Velasco, Índice de masa corporal. Clínica Médica Internacional para reducción de peso. México, D.F., 2004.[8] R. G Victor, “Systemic hypertension: Mechanisms and diagnosis”, In R. O. Bonow, D. L. Mann, D. P. Zipes, and P. Libby, eds. Braunwald’s Heart Disease: A Textbook of Cardiovascular Medicine, 9th ed., Chap. 45. Philadelphia, Pa: Saunders Elsevier, 2011.[9] Innatia Network S.L.U. ¿Qué es la hipertensión sistólica? CIF: ESB54649702, Orihuela, Alicante, España, 2014.[10] A. Méndez, “La presión arterial. Cardiología, medicina en gotas”, julio, 2010. [Medio electrónico]. Disponible en:blog.ciencias-medicas.com/archives/63[11] N.Quintana, D. Rey, T. Sisi, C. Antonelli y M. Ramos, “Preeclampsia”, Revista de Posgrado de la Vía Cátedra de Medicina, n° 133, pp. 16-20, noviembre, 2003.[12] R. Vergara Ortiz. (2013). Base de reglas. [Medio electrónico]. Disponible en: https://drive.google.com/file/d /0B0EFEvuZbdT3ZHRob1B1bkpyR0U/edit?usp=sharing[13] V. Soler, Lógica difusa aplicada a conjuntos imbalanceados: aplicación a la detección del síndrome de Down. Barcelona: Universidad Autónoma de Barcelona, 2007.[14] M. Ávila, M. Viñas, E. Mercado, A. Blanco y E. Rueda, “Inteligencia artificial. Sistema experto para ayuda en el diagnóstico de anemias (SEADA)”, Salud Uninorte (Barranquilla, Colombia), vol. 4-5, n° 1, 3-8, 1998.[15] M. Olivas y M. Dones, “Sistema experto para el diagnóstico de trastornos depresivos”, Universidad Pontificia Comillas, febrero, 2005. [Medio electrónico]. Disponible en: www.iit.upcomillas.es/pfc/resumenes/42bbe5095b837INGE CUCINGE CUChttps://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/341EmbarazoEnfermedadLógicaSistemasIngenieríaSaludDiseaseHealthLogicPregnancyEngineeringSystemsSistema experto basado en lógica difusa tipo 1 para determinar el grado de riesgo de preeclampsiaA type-1 fuzzy logic-based expert system model for pre-eclampsia risk assessmentArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2PublicationORIGINALSistema Experto Basado en Lógica.pdfSistema Experto Basado en Lógica.pdfapplication/pdf491283https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/55de567c-ccf5-47d4-b7d6-fa1db8a23f68/downloadf4d8be043ce7caa91e8ffe4c1d43f9b0MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/b20b65f9-1cb0-4f5e-8e5f-876fd5e1f134/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILSistema Experto Basado en Lógica.pdf.jpgSistema Experto Basado en Lógica.pdf.jpgimage/jpeg61480https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/c7d524ec-1bdc-406b-9eb5-aac9c7d1b052/download06824c5af1827c4b7228b7960a979eb3MD54TEXTSistema Experto Basado en Lógica.pdf.txtSistema Experto Basado en Lógica.pdf.txttext/plain35471https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/64fdb927-a90e-46d7-a010-298e2d4532ce/download2c3e5c9c95c3e162a0ff786775c5c4b7MD5511323/1762oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/17622024-09-17 11:00:49.276open.accesshttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa CUCrepdigital@cuc.edu.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 |