Presentacion evaluada en los concursos de creatividad en su 22 evento anual del 2007-2008

1. Hector Manuel Garcia Neri Diana Isabel González Giacoman Ana Cristina Hinojosa Dávalos Asesores: MC. EDUARDO C. CONTRERAS DELGADO DR. GUSTAVO PUENTE SALCIDO FACULTAD DE MEDICINA UAdeC Herramienta Didáctica para un Diagnóstico Reumatológico HDDR

2. Resumen El presente proyecto, es una investigación de campo, aplicada al área médica de especialidad de reumatología relacionada con las Tecnologías de Información. Es en sí, un instrumento automatizado pedagógico para guiar a estudiantes de medicina en la obtención de un diagnóstico Médico de afecciones Reumáticas. Empleando agentes inteligentes basados en reglas del área de inteligencia artificial, aplicado en un algoritmo de computadora que opera mediante reglas heurísticas, que posee una base de conocimiento y de experiencia de un especialista en el área de reumatología. Se propone usar tecnologías de información como apoyo didáctico en el proceso de enseñanza a nivel superior, empleando instrumentos modernos que sean competitivos y permitan acceder a conocimientos empíricos y no solamente bibliográficos

3. Antecedentes Actualmente en el mercado nacional no existe software especializado para diagnóstico médico en reumatología. En el área médica han surgido muchos avances tecnológicos relacionados con las ciencias computacionales, se ha aplicado la Realidad Virtual para tratar fobias, muñecos para realizar prácticas de cirugía por estudiantes de medicina, etc. La inteligencia Artificial se ha aplicado antiguamente en medicina empleando sistemas expertos como lo es MYCIN para diagnosticar enfermedades infecciosas, DERMAGINT agente inteligente para diagnosticar enfermedades de la piel. Se han hecho búsquedas del estado del arte de los agentes inteligentes aplicados en reumatología, a la fecha no hemos encontrado investigaciones en este campo.

4. ENFERMEDADES REUMÁTICAS EN EL PAÍS Más de 15 millones de mexicanos tienen alguna afección reumática debida a un proceso degenerativo del organismo, que en casos extremos lleva a la incapacidad permanente del paciente. 800 derechohabientes con diferentes padecimientos reumáticos variedad alcanza los 250 tipos 35% de los casos el dictamen por incapacidad laboral es permanente por invalidez

5. La artritis reumatoide consiste en una inflamación de las articulaciones que provoca una pérdida de movilidad y funcionalidad, o que puede derivar en una invalidez o discapacidad del paciente incluso en la muerte . ARTRITIS REUMATOIDE

6. Los pacientes padecen dolor durante muchos años de su vida, y progresivamente van perdiendo movilidad, con lo que disminuye su capacidad de hacer sus tareas personales y familiares, hasta llegar a grados graves de incapacidad. Está demostrado que el tratamiento en las primeras fases de la enfermedad consigue frenar su evolución progresiva ... ARTRITIS REUMATOIDE

7. Las enfermedades reumáticas también existen en la infancia y en la adolescencia. Se calcula que aquejan al uno por mil de la población menor de 16 años Es muy triste tener que enfrentarse a problemas graves sin solución satisfactoria de niños cuya enfermedad no fue diagnosticada ni tratada oportunamente.

8. En el momento actual no existe un tratamiento curativo, pero sí existe tratamiento para detener, o al menos retrasar la inflamación y el daño articular . ... ARTRITIS REUMATOIDE

9. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA. Las clínicas y hospitales de la región cuentan con un área específica para el diagnóstico, tratamiento y cuidado de las enfermedades reumáticas, desafortunadamente existen pocos médicos especializados en este campo. Debido a la gran diversidad de afecciones reumáticas y síntomas parecidos a otras enfermedades es muy común confundir los síntomas y emitir un diagnóstico incorrecto, para emitir un diagnóstico correcto es imprescindible conocer la especialidad y tener experiencia en la misma.

10. ¿Cuál es el problema? Se sabe que aproximadamente el 50% de los diagnósticos emitidos por los médicos generales a los pacientes que se envían a consulta de especialidad, han sido erróneos, publicado* y de acuerdo a la experiencia de 25 años de servicio en el IMSS del Reumatólogo, Gustavo Puente. ¿Quiénes presentan el problema? Los médicos en general Los estudiantes de medicina La comunidad (* Anuario de actualización médica IMSS, a nivel nacional … PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.

12. Modelado del problema Variable Dependiente Variables Independientes Diagnóstico Reumatológico Agente de Software Agente Humano Diagnóstico Reumatológico = f(Agente de software,Agente humano)

13. CUADRO DE CONGRUENCIA METODOLÓGICA Diagnosticar una afección reumática mediante un agente inteligente de software en base a la experiencia y conocimiento de un agente humano. Titulo Herramienta didáctica para un diagnóstico reumatológico 1. Construir un algoritmo capaz de diagnosticar una afección reumática, utilizando como base el conocimiento sobre el área. 2. Proporcionar un diagnóstico reumatológico confiable, tomando como base la experiencia humana. ¿Si las preguntas coinciden con la tabla de condiciones de acuerdo a una regla estas identifican a las acciones que se relacionan con las metas la base de conocimientos brindará un diagnóstico reumatológico correcto? ¿La información que proporciona el agente humano en base a los síntomas y a la observación logrará un diagnóstico correcto? Agente de Software Agente Humano Obj. General Obj. Particular Variables H1 Un agente inteligente de software tiene la capacidad de emitir un diagnóstico reumatológico certero. H2 Entre un diagnóstico reumatológico y la experiencia humana existe una relación positiva. Hipótesis de trabajo Preguntas de Investigación HG: Un Diagnóstico Confiable se otorga cuando se emplea un Agente de Software; apoyado con la información del Agente Humano

14. TABLA DE CONGRUENCIA 0% 50% 100% Metas Cierto/Falso Nulo Baja Media Alta Imágenes Reglas Base Conocimiento Agente de Software Nula Baja Media Alta Crepitación Nula Baja Media Alta Deformidad Nula Baja Media Alta Limitación funcional Nulo Bajo Medio Alto Aumento de volumen Observación s/n Dolor Inflamación Síntomas Información Agente Humano. DIMENSION INDICADOR FACTOR VARIABLE

16. Valor Teórico ¿Se logrará generar conocimiento? Sí, en las ciencias computacionales actualmente no se conoce en nuestro país el comportamiento de un algoritmo proporcionado por el agente humano, en relación a un proceso automatizado . ¿Se podrán generalizar los resultados a principios más amplios? Se pretende que los estudios realizados sean útiles en Pediatría, Dermatología o en otra especialidad Médica. ¿Puede sugerir hipótesis, recomendaciones o ideas para futuros estudios? Se pretende proporcionar información necesaria para diversas especialidades Médicas o Ciencias Biológicas, para que se pueda estudiar el comportamiento de algoritmos aplicados con herramientas modernas de TI y puedan realizar posteriores investigaciones.

17. ..JUSTIFICACIÓN Utilidad metodológica. ¿Ayuda a la definición de un concepto, variable o relación entre variables? Sí existe una relación entre variables teóricas con respecto a variables prácticas. ¿Puede lograrse con ella mejoras de la forma de experimentar con una o más variables? Sí, puesto que se aplica el Modelo de Investigación de Congruencia Metodológica. La propuesta de un modelo combinado de desarrollo de software con investigación. La investigación: ¿puede ayudar a crear un nuevo instrumento para recolectar y/o analizar datos? Sí, puesto que propone un modelo de investigación aplicado a ingeniería, diferente a la literatura, pues los modelos presentados en los libros se enfocan a resolver problemas de las Ciencias Sociales. HDDR se convierte en el instrumento de recoleccion de Datos del método de investigacíon. ¿Es reproducible el fenómeno natural o el invento? Se pretende desarrollar una aplicación grabada en un CD para distribuirse primeramente en la Facultad de Medicina de Saltillo.

18. El presente proyecto contiene las enfermedades más comunes de la región y estado de Coahuila, simplificándolo al omitir afecciones poco frecuentes o que estadísticamente se presentan con valores muy pequeños. Se restringe a la actualización de la base de conocimientos solamente a un especialista Reumatólogo para evitar proporcionar diagnósticos erróneos. LIMITACIONES Y RESTRICCIONES

19. FUNDAMENTOS TEÓRICOS Redes Neuronales Solución de Problemas Sistemas Expertos Procesamiento del Lenguaje Natural Robotica Representación del Conocimiento Adquisición del Conocimiento Visión Computacional Reconocimiento de voz Inteligencia Artificial Distribuida Aprendizaje Agentes Inteligentes Planeación Sistemas Multiagentes Sistemas Expertos Cooperativos Realidad Virtual IA

21. ¿ Y qué es un agente? Un agente es todo aquello que puede considerarse que percibe su ambiente mediante “sensores” y que responde o actúa en tal ambiente por medio de “efectores”. AMBIENTE AGENTE PERCEPCIONES ACCIONES SENSORES EFECTORES ?

22. Tipos de agentes: AGENTES HUMANOS Sensores: Ojos, oídos, tacto (5 sentidos) Efectores: Manos, piernas, boca y otras partes de su cuerpo AGENTE ROBÓTICO: Sensores: Cámaras y telémetros infrarrojos Efectores: Motores AGENTE DE SOFTWARE Percepciones y acciones: viene en las cadenas de bits codificados.

23. Estructura de los agentes inteligentes. El objetivo de la inteligencia artificial es implantar una función que permita el mapeo de percepciones a acciones. Agente = arquitectura + programa ' A rquitectura = dispositivo de cómputo ' La secuencia de percepciones son obtenidas desde los sensores. ' Las acciones son llevadas acabo mediante los efectores.

24. EJEMPLO DE AGENTE. SISTEMAS DE DIAGN Ó STICO M É DICO. AGENTE REGLAS Paciente, Hospital Paciente saludable reducción al mínimo costo Preguntas, pruebas y tratamiento Síntomas, evidencias, y respuestas del paciente Sistema de Diagnóstico Médico Ambiente Metas Acciones Percepciones Tipo de Agente

25. TIPOS DE AGENTES “COMO SE CONSTRUY E ”. ' Agentes de reflejo simple. (También se denominan agente de estímulos-respuesta) ' Agentes bien informados de todo lo que pasa. ' Agentes basados en metas. ' Agentes basados en utilidad.

26. De estos tipos nos basaremos solamente en los: AGENTES BASADOS EN METAS. Además de los estados, los agentes necesitan cierto tipo de información sobre sus metas . Las metas van a detallar las situaciones a las que se desea llegar. El programa de agente puede combinar las metas con las acciones y de esta manera poder elegir aquellas acciones que permitan alcanzar la meta.

27. Modelo de desarrollo de Software Interacción Modelo de 3 capas Pantallas y menús. Imágenes Botones Listas y opciones Código y lógica Codificación del agente. Lenguaje de programación Algoritmo “Inteligente” Base de Conocimientos Tablas de Conocimientos. Imágenes Reglas Metas

28. DISEÑO ARQUITECTÓNICO BasedeConocimiento Texto Imágenes metas clasificar() ordena() 1 * 1 * * * * * Clase Usuario. buscar() preguntar() HDDR comparar() calcularProbabilidad() Interaccion con el Usuario Botones Marcos mostrar() consultar()

29. Clase Preguntas Evidencia inicial Clase Condiciones Clase Reglas Acciones Metas Muestra Informacion EL PROCESO DEL AGENTE Si

30. Código o lógica El proceso de búsqueda de este agente es aquella conocida como búsqueda “hacia delante” AGENTE REGLAS

31. EL PROCESO DEL AGENTE Limpiar la base de conocimiento (condiciones, metas y reglas) Considerar la información inicial Usamos el razonamiento basado en metas Si no encuentra una solución de primer nivel entonces Regla = Obtener la mejor regla Usamos el razonamiento basado en metas Inferir sobre la regla seleccionada fin 1 2 3

32. RAZONAMIENTO BASADO EN METAS. OBTENER UNA REGLA QUE DEDUZCA LA META QUE SE ESTE INDAGANDO 1 select numero_regla from acciones, reglas where (acciones.numero_regla = reglas.clave_regla) and (acciones.clave_meta = : meta) and (reglas.status = 'S'); SI SE ENCONTRÓ UNA REGLA ENTONCES INFERIR SOBRE LA REGLA ENCONTRADA 2 Activa el proceso de inferencias. update meta set status = 'F' where clave_meta = : meta; SI NO ACTUALIZAR LA META COMO FALSA { a ACTUALIZAR LAS CONDICIONES DE LAS REGLAS QUE TENGA COMO REFERENCIA LA META, CON EL VALOR FALSO { update condiciones set status = 'F' where (pregmeta = '1') and (numero_preg_meta = : meta) ; b FIN

33. HDDR cuenta con 7 tablas de conocimientos, METAS REGLAS TÓPICOS ACCIONES CONDICIONES MUESTRA_INFORMA EVIDENCIA_INICIAL Base de Conocimientos

36. CONCLUSIONES Y COMENTARIOS Grado de avance. Debido a la gran cantidad de afecciones y el parecido con otras enfermedades diferentes, asi como las diferentes combinaciones de variedad de sintómas solo han podido evaluarse 7 enfermedades. H1 Esta hipotesis se ha comprobado con un 60% de certeza en el diagnóstico emitido por el agente inteligente, debido a similitud de sintomas de una enfermedad a otra para lo cual debemos de “entrenarlo” con reglas mas eficaces. H2 Pruebas realizadas por el Reumatólogo (Agente humano), el diagnóstico emitido alcanza el 60% de certeza debido a que es la cantidad aproximada de experiencia que ha proporcionado, el agente humano es de un 20%.

37. COMENTARIOS Se pretende difundir la combinación de el modelo de Investigación de Congruencia Metodológica con los modelos de desarrollo en Ingeniería de Software, de modo que el software desarrollado sea el instrumento de evaluación para el modelo de investigación. Desarrollando así un nuevo método combinado de Investigación con Ingeniería de Software.(presentado en Workshop y publicado en España) *

38. Gracias POR SU ATENCIÓN....