Este documento describe el desarrollo de un agente inteligente para el diagnóstico médico. El agente utilizará conocimiento de expertos médicos y algoritmos de aprendizaje para mejorar la eficiencia del diagnóstico. El agente constará de una base de conocimientos y una unidad de inferencia que usarán el algoritmo A* para combinar síntomas y llegar a un diagnóstico. La ontología del agente se representará mediante tripletas RDF.

1. Agente inteligente para el diagnóstico médico Santiago Ortega

2. Resumen El presente trabajo abarca la comprensión de un agente inteligente para el desarrollo del diagnóstico médico el cual incorpora conocimiento obtenido de la experiencia de los seres humanos, es decir se toma como punto de partida un conjunto de datos para luego transfórmalos en información útil, empleando para ello algoritmos de razonamiento, aprendizaje, evolución, etc.

3. Objetivos del Agente El AIDM (Agente inteligente para el diagnóstico médico) permitirá almacenar y utilizar el conocimiento de uno o varios expertos humanos en un dominio de aplicación específica. Con lo cual se busca incrementar la productividad, mejorar la eficiencia para el diagnóstico médico, es decir un agente capaz de cubrir dominios técnicos y científicos.

4. Componentes del Agente Este agente constará de dos componentes fundamentales: Base de conocimientos, es decir conocimiento que se implementa mediante una notación específica, la cual incluye reglas, predicados, redes semánticas y objetos. Unidad de inferencia, encargado de combinar los hechos y preguntas particulares, mediante el uso de la base de conocimiento, este motor seleccionará los datos y pasos adecuados para la representación de información útil.

5. Tipo de Agente En base a las actividades que realizará dicho agente se ha llegado a la conclusión de que se está tratando con un Agente Basado en objetivos y basado en utilidad, ya que nuestro problema se basa en la consecución de un fin pero al mismo tiempo es necesario obtener un nivel alto de satisfacción.

6. Ficha del Agente MEDIDAS DE RENDIMIENTO: Salud del Paciente Minimizar Costos ENTORNO: Clínicas Hospitales Pacientes ACTUADORES: Observaciones Resultados SENSORES: Entrada por teclado de síntomas Selección de síntomas de un numero de opciones

7. Implementación del Algoritmo A* (A estrella)

8. Algoritmo de búsqueda El algoritmo de búsqueda que más se ajusta con las necesidades del agente de diagnóstico médico es el algoritmo A* también llamado búsqueda en estrella. En el caso del agente de diagnóstico médico se combinan los hechos y preguntas particulares, mediante el uso de la base de conocimiento, este motor seleccionará los datos y pasos adecuados para la representación de información útil.

9. Características del algoritmo Aspectos positivos: Ningún otro algoritmo óptimo garantiza expandir menos nodos que A estrella. Aspectos negativos: Alto consumo de memoria.

10. Evaluación del algoritmo de búsqueda Completitud: Sí. Complejidad temporal: exponencial (debido a la heurística utilizada). Complejidad espacial: exponencial.

12. Algoritmo A* (Esquematización) Se basa en la búsqueda general. Almacenar el valor g de cada nodo expandido. Mantener la estructura abierta ordenada por valores crecientes de f*. Insertar nuevos nodos en la estructura abierta según sus valores de f*.

13. Algoritmo Implementado Hemos usado NetBeans 6.0 para el desarrollo de la aplicación

14. Algoritmo Implementado Para utilizar la aplicación se seleccionan los síntomas y luego Resultado

15. Implementación de Tripletas Lenguaje RDF-OWL

17. Predicate y Property son sinónimos

18. Nodos sin nombre son nodos en blanco

19. Subject puede ser una referencia URI o nodos en blanco

20. Predicate puede ser una referencia URI

22. DESCRIPCIÓN DE TRIPLETAS Se ha exportado la ontología a un archivo diagnostico_medico.xml para luego realizar la validación de las tripletas tanto RDF como OWL tomando como referencia la siguiente dirección: http://www.w3.org/RDF/Validator A continuación se mostrará un ejemplo de una tripleta validada

23. Descripción de la Clase: agenteDiagnosticoMedico Código RDF

24. Descripción de la Clase: agenteDiagnosticoMedico Elementos RDF

25. Descripción de la Clase: agenteDiagnosticoMedico Gráfico del modelo de datos

26. REFERENCIAS CEIDIS, Inteligencia Artificial, [Online], Disponible en: http://ceidis.ula.ve/cursos/pgcomp/IA/semestrea03/IA-Clase2.pdf Jorge Luis Guevara Diaz, Agentes Inteligentes, [Online], Disponible en: http://jorge.sistemasyservidores.com/si_2008i/clases/clase2ia.pdf Wikipedia, Algoritmo de búsqueda A*, [Online], Disponible en: http://es.wikipedia.org/wiki/Algoritmo_de_b%C3%BAsqueda_A* L-P. Seka, A. Fresnel, D. Delamare, C. Riou, B. Pouliquen, R. Duvauferrier, P. Le Beux, ComputerAssistedMedical Diagnosis usingthe Web, [Online], Disponible en: http://www.med.univ-rennes1.fr/cerf/publi/ADM_index1.html Mark D.Kats,, [Online], DisponiComputer-Aided Differential Diagnosis of Diseases A...N Difficult to Differentiatebleen: http://www.ukrainebiz.com/technical/diagnosis_of_diseases.htm OkbaKAZAR, Zaidi SAHNOUN, Louis FRECON, Multi-agents system for medical diagnosis, [Online], Disponible en: http://www.uop.edu.jo/csit2006/vol4%20pdf/pg118.pdf