Un grupo de investigadores de la ULL acaba de publicar en la revista científica Expert Systems With Applications los resultados de un nuevo sistema informático de clasificación automática que ha sido probado con éxito en el diagnóstico por ordenador de enfermos de Alzheimer. Tras analizar pruebas de pacientes con y sin la enfermedad, el sistema ha sido capaz de detectar a los que la padecen con un escaso margen de error.<\/p>\n
Un Sistema Experto emula en un ordenador el comportamiento de un especialista en un área concreta de conocimiento. Básicamente se trata de sistemas dotados de un motor de inferencia que utilizan el conocimiento proporcionado por el experto, habitualmente en forma de reglas formuladas a partir de su propia experiencia. Uno de los campos donde más se han utilizado este tipo de sistemas es en el ámbito de la Medicina donde el conocimiento del médico es aprovechado para construir Sistemas Expertos que sean capaces de emitir un diagnóstico de forma automática.<\/P>
En este trabajo se ha abordado la automatización del diagnóstico desde una perspectiva algo diferente, pues ha partido de la base de que un problema de diagnóstico se puede ver como un problema de clasificación supervisada en el cual, a partir de un conjunto de datos previamente categorizados por un médico, es posible clasificar o diagnosticar un nuevo caso que se presente. Resulta complicado diseñar el sistema clasificador más apropiado para un problema dado, y por ello se ha utilizado el Sistema Experto, pues es capaz de generar clasificadores que satisfacen ciertos criterios de optimalidad utilizando conocimiento del dominio del reconocimiento de patrones.<\/P>
Aparte de validar estos clasificadores con ejemplos extraídos de bases de datos estándar, se han utilizado también datos proporcionados por el Hospital Nuestra Señora de la Candelaria relativos a pacientes que sufren la enfermedad de Alzheimer. En concreto se dispuso de muestras de 36 pacientes sanos y 42 pacientes con la enfermedad. La cuestión era ver si los clasificadores generados automáticamente por nuestro sistema eran capaces de diagnosticar correctamente a los pacientes implicados. Los resultados encontrados fueron satisfactorios obteniéndose errores del orden del cinco por ciento. De este modo, los responsables de la investigación han concluido que el sistema puede resultar útil al médico como una segunda opinión que le ayude a emitir un diagnóstico definitivo.<\/P>
Este trabajo es el resultado de una colaboración entre el Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática, y Arquitectura y Tecnología de Computadores de la Universidad de La Laguna. y el Departamento de Neurofisiología del Hospital Nuestra Señora de la Candelaria. Por parte de la ULL los principales implicados son los profesores José Francisco Sigut Saavedra y José Demetrio Piñeiro Vera, mientras que por el centro hospitalario lo fue Soledad Mañas.<\/P>
(Nota cedida)<\/P><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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