Diagnóstico inteligente de flebotrombosis

  • Luis Gerez Martinez Universidad Nacional de Santiago del Estero
  • Nevelin Salazar Universidad Nacional de Santiago del Estero
  • Rosanna Costaguta Universidad Nacional de Santiago del Estero
Palabras clave: Red Bayesiana, Diagnóstico médico, Flebotrombosis, Diagnóstico inteligente

Resumen

Este artículo presenta la aplicación de una técnica de Inteligencia Artificial al campo de la Medicina. Se trata de una red bayesiana especialmente creada para efectuar el diagnóstico de trombosis venosa profunda o flebotrombosis profunda. La red desarrollada toma en consideración síntomas, antecedentes clínicos, y resultados de determinadas prácticas médicas y de laboratorio para efectuar la detección de la afección en un paciente. Para realizar el testeo de la red se contó con los datos pertenecientes a sesenta casos reales suministrados por una institución de salud y sus correspondientes diagnósticos efectuados por dos médicos especializados. Sobre los resultados se aplicaron las métricas Precision y Recall obteniéndose valores satisfactorios.

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Biografía del autor/a

Luis Gerez Martinez, Universidad Nacional de Santiago del Estero

studiante avanzado de la carrera Licenciatura en Sistemas de Información, perteneciente a la Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías (FCEyT) de la Universidad de Santiago del Estero (UNSE), Argentina.

Nevelin Salazar, Universidad Nacional de Santiago del Estero

Profesora e Investigadora del Departamento Académico de Informática, en la Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías (FCEyT) de la Universidad de Santiago del Estero (UNSE), Argentina. Especialista en Enseñanza en Tecnologías y Licenciada en Sistemas de Información, ambas por la Universidad Nacional de Santiago del Estero, Argentina. Coautora de artículos en simposios y congresos. Integrante de un grupo de investigadores dedicados a desarrollar aplicaciones ubicuas.

Rosanna Costaguta , Universidad Nacional de Santiago del Estero
Directora del Instituto de Investigación en Informática y Sistemas de Información (IIISI) y Profesora e Investigadora del Departamento Académico de Informática, en la Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías (FCEyT) de la Universidad de Santiago del Estero (UNSE), Argentina. PhD en Ciencias de la Computación por la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. Master en Ingeniería de Software por la Universidad Politécnica de Madrid, España. Especialista en Enseñanza de la Educación Superior por la Universidad Católica de Cuyo, Argentina. Ingeniera en Computación por la Universidad Católica de Santiago del Estero, Argentina. Directora de numerosas tesis de grado y posgrado, y autora de artículos en revistas y capítulos de libros. Actualmente coordina un numeroso grupo de investigadores dedicados a desarrollar aplicaciones que, mediante Inteligencia Artificial, mejoren el desempeño de estudiantes y docentes en ambientes de aprendizaje colaborativo soportado por computadora.

Citas

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Publicado
2020-12-30
Sección
Artículos