Sistema experto basado en lógica difusa tipo 1 para determinar el grado de riesgo de preeclampsia
Artículo de revista
2014-07-01
Corporación Universidad de la Costa
INGE CUC
0122-6517
2382-4700
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. 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.
- Revistas Científicas [1682]
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