Este documento presenta la agenda de un curso sobre sistemas expertos en medicina. Incluye una introducción al objetivo general y otros objetivos del curso. En el desarrollo, cubre conceptos generales de sistemas expertos, ingeniería del conocimiento, y aplicaciones de sistemas expertos en medicina como apoyo al diagnóstico. Finalmente, concluye revisando un ejemplo de sistema experto médico.

1. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
Sistemas Expertos en Medicina
SANDRA DE LA FUENTE G.
Profesora Departamento de Ciencas de la Computación
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Universidad de Chile
sdelafue@ing.uchile.cl

2. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
AGENDA
1. INTRODUCCIÓN
1.1. Objetivo general
1.2. Otros objetivos
2. DESARROLLO
2.1. CONOCIMIENTOS GENERALES DE SISTEMAS EXPERTOS
2.1.1. Conceptos generales
2.1.2. Beneficios, ventajas y restricciones
2.1.3. Historia y tendencias actuales
2.1.4. Ingeniería del Conocimiento
2.2. SISTEMAS EXPERTOS EN MEDICINA
2.2.1. Conocimiento e información en Medicina
2.2.2. Un ejemplo
3. CONCLUSIONES

3. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
1. INTRODUCCIÓN
1.1. OBJETIVO GENERAL
Adquirir conocimientos generales de
Sistemas Expertos y sus aplicaciones a
la Medicina, y comprender la
interacción que debe producirse entre
el profesional de la informática y el de
la salud para obtener un buen
resultado.

4. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
1. INTRODUCCIÓN
1.2. OTROS OBJETIVOS
 Conocer las características
generales de un Sistema Experto
 Describir algunas técnicas de
Ingeniería del Conocimiento
 Determinar las propiedades que debe tener un
sistema de este tipo para que sea útil
 Revisar un ejemplo de un Sistema Experto.

5. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
2.1. CONOCIMIENTOS GENERALES
2.1.1. Conceptos generales
2.1.2. Beneficios, ventajas y restricciones
2.1.3. Historia y tendencias actuales
2.1.4. Ingeniería del Conocimiento

6. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
DEFINICION DE SISTEMA EXPERTO
Sistema computacional que contiene una base de
conocimientos sobre algún tema especializado, y un
mecanismo para utilizarla.
Interfaz
al
Usuario
Máquina
de
Inferencia
Base
de
Conocimientos
USUARIO

7. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
DEFINICION DE CONOCIMIENTO EXPERTO
Se considera como conocimiento experto, además de
los conocimientos formales, el conocimiento práctico
que ha ganado el o los expertos participantes, en a lo
menos 10 años de ejercicio de la actividad relacionada.

8. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
SISTEMAS DE APOYO AL DIAGNÓSTICO
Pueden estar orientados a:
TOMA DE DECISIONES : permite a una
persona no calificada tomar una decisión
que va más allá de su nivel de
conocimientos o experiencia (Uso más
común en S.E. orientados a la industria)
APOYO A LAS DECISIONES : permite
recordar, a una persona que toma
decisiones con experiencia, opciones a
considerar, que alguna vez conoció (Ej.
apoyo al diagnóstico médico)

9. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CUÁNDO ES ÚTIL UN SISTEMA EXPERTO
* Conocimientos no se adaptan a un modelo
* Problemas no determinísticos, incompletos o
inexactos
* Experiencia del especialista no está en libros,
o está muy diseminada
* Disponibilidad de especialistas es inferior
a la demanda.

10. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
VENTAJAS DEL USO DE S. E.
* PERMANENCIA : los S. E. no olvidan
* REPRODUCCIÓN : se pueden hacer muchas copias de un S. E.
* EFICIENCIA : puede mejorar el rendimiento y distribuir costos
entre varios usuarios.
* CONSISTENCIA : situaciones similares, se manejan de la
misma manera en diferentes oportunidades.
* DOCUMENTACIÓN : un S.E. puede proveer
permanentemente documentación acerca de su proceso de
decisión.
* OPORTUNIDAD : la información está disponible a tiempo
para la toma de decisiones.
* AMPLITUD : el conocimiento de múltiples expertos puede ser
combinado para obtener un sistemas más amplio.
* COMPLETITUD : un S.E. puede revisar todas sus
transacciones, una persona sólo una muestra.

11. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
DESVENTAJAS DEL USO DE S.E.
* SENTIDO COMÚN : se puede disminuir diseñando
una buena interfaz que proponga
alternativas.
* CREATIVIDAD : El experto humano puede
responder creativamente ante situaciones
inusuales.
* APRENDIZAJE : el experto humano se adapta al
medio cambiante, el S.E. requiere que se
actualice explícitamente.
* DEGRADACIÓN : el S.E. no es bueno para reconocer
cuando no existe respuesta, o está fuera de
su área de conocimiento.
* EXPERIENCIAS SENSORIALES : El S. E. requiere
de la entrada simbólica correspondiente a las
sensaciones del experto humano.

12. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
 600 A.C. Tabletas Babilónicas : primeros registros de
formalización del conocimiento médico
 1960’s Análisis Estadísticos : ingreso de un conjunto de
manifestaciones y selección de una enfermedad de un conjunto
predefinado (supone datos exactos y presencia de una sola
enfermedad)
 1970’s MYCIN : Desarrollado en la U. de Stanford, contiene 20
años de trabajo en horas hombre. Ha sido base para muchos S.E.
 1980´s Shell´s : generadores de Sistemas Expertos
 1990’s Uso de la web y estandarización de nomenclaturas
 2000’s Proyectos macros en redes mundiales
En Chile
 Uso comercial : Pocos sistemas importados
 Uso académico : Memorias y Tesis
Historia y tendencias actuales

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INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO
“Es el proceso de trabajar con un experto en expresar lo
que él sabe, en una forma apropiada para ser
utilizada en un S. E.” (Feigenbaum).

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CARACTERÍSTICAS DEL CONOCIMIENTO EXPERTO
- Es voluminoso.
- Difícil de caracterizar con precisión.
- Está en constante cambio.
- No tiene una organización estática, sino que varía
según como se lo utilice.

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CONOCIMIENTO EXPERTO
Debe expresarse en una forma tal que :
- Capture generalizaciones.
- Sea entendible por el experto que lo provee.
- Pueda modificarse fácilmente, para corregir errores y
reflejar los cambios que va experimentando.
- Pueda utilizarse en gran cantidad de casos, aunque
no esté completo.

16. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
ADQUISICIÓN DEL CONOCIMIENTO
Es la transferencia y transformación de la solución de
problemas expertos desde alguna fuente de
conocimientos (especialmente experto humano) a un
programa.
Se compone de 3 fases principales:
• Fase inicial de conceptualización
• Fase de desarrollo
• Fase final

17. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
FASE INICIAL DE CONCEPTUALIZACION
El experto no conoce los sistemas de bases de
conocimientos y no está familiarizado con el
proceso de describir explícitamente lo que él
sabe y hace, y el Ingeniero del Conocimiento
ignora el dominio del conocimiento del experto
y busca, toscamente, por analogía, como realizar
las posibles preguntas.

18. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
FASE INICIAL DE CONCEPTUALIZACION
Primero se produce un diálogo similar al de un
analista y especialista cuando se comienza un
sistema tradicional.
Se nombran los conceptos relevantes y se
explicitan las relaciones entre ellos.

19. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
FASE INICIAL DE CONCEPTUALIZACION
En las primeras semanas, el experto entiende de qué
herramientas se disponen para expresar el conocimiento y
el ingeniero del conocimiento ya está familiarizado con
los conceptos importantes del tema.
Entre ambos formulan una taxonomía de las posibles áreas
a desarrollar y los tipos de soluciones que pueden
proveerse. Generalmente se selecciona un pequeño
fragmento del área inicial para ser desarrollado.

20. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
FASE DE DESARROLLO
• Se procede a detallar las cadenas de razonamiento y a desarrollar el conjunto
de las reglas principales.
• Aumenta el vocabulario del dominio, expresado como contexto, parámetros y
valores.
• Se explica una gran cantidad de conocimiento para describir un número
importante de casos típicos.
• Se codifican reglas de producción individuales y el experto puede
examinarlas y criticarlas.
• Se realiza un prototipo que el experto prueba, al detectar fallas, se agrega
más conocimiento.

21. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
FASE FINAL
La mayor parte de la estructura de la Base de Conocimientos está O.K. y las
interacciones con el experto producen cambios más bien pequeños.
El proceso de definición y refinamiento de reglas que se produce en esta etapa
puede resumirse en los siguientes pasos :
1. E le indica a I que regla agregar o modificar
2. I hace los cambios a la base de conocimientos
3. I ejecuta algunos casos antiguos para chequear consistencia
4. Si hay problemas, se discute con E y vuelve al paso 1
5. E ejecuta el sistema modificado en busca de problemas
6. Si está O.K., se aprueba la regla, si no, vuelve al paso 1

22. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CLASIFICACIÓN DEL CONOCIMIENTO
Debe distinguirse entre DATO y CONOCIMIENTO
DATO : es una observación por ej. “soplo al corazón” se puede
representar por una descripción, una medición (38°), una grabación
(el ruido del soplo), etc.
CONOCIMIENTO : es la interpretación de los datos o los métodos
para interpretarlos (dato: soplo al corazón, conocimiento: defecto
en la válvula).
Un conocimiento puede ser un dato para un nivel más alto
La INFORMACIÓN incluye tanto dato como conocimiento

23. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CONOCIMIENTO E INFORMACION EN MEDICINA
Para efectos de un S.E. en el área médica, el
conocimiento se puede clasificar como:
ESTÁTICO : está formado por:
CONOCIMIENTO DE HECHO : de validez universal, es el conocimiento del
cual hay consenso. Es lo que forma la base del conocimiento.
CONOCIMIENTO DE JUICIO : corresponde al que ha adquirido el experto a
través de su experiencia y su visión, puede diferir con el conocimiento de otro
colega. Está contenido en las reglas .
Muchos conocimientos que hoy se consideran como DE HECHO, fueron
en sus inicios DE JUICIO.
DINÁMICO : Los hechos que ingresa el usuario para un caso particular y
las deducciones en base a ellos que hace el sistema. No forma parte de la
base de conocimientos.

24. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
UN EJEMPLO
 Consideraciones de diseño
 Descripción de la interfaz
 Clases de objetos
 Proceso de diagnóstico

25. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CONSIDERACIONES DE DISEÑO
* ERGONÓMICAS
 Explicaciones comprensibles y convincentes
 Fácil de aprender y autodocumentado
* FUNCIONALES
 Similar al proceso de razonamiento del médico
 No pretender 100% de precisión.

26. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CONSIDERACIONES DE DISEÑO
Separación en 3 áreas
 Conocimientos generales
 Casos de pacientes
 Fuentes de información

27. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
DESCRIPCIÓN DE LA INTERFAZ
 Una sola pantalla de ingreso al sistema
 En base a dibujos con títulos explicativos
 Zonas sensibles que permiten pasar de un tema
a otro
 Capacidad para retroceder pantallas
 Volver a la pantalla inicial en cualquier parte
 Ayuda sensible al contexto
 Botón “Fin” disponible en todo momento.

28. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
DESCRIPCIÓN DE LA INTERFAZ

29. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
DESCRIPCIÓN DE LA INTERFAZ
 Uso de hipertexto en la parte de conocimientos.

30. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CLASES DE OBJETOS
 PACIENTES

31. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CLASES DE OBJETOS
 PACIENTES
CLÍNICA INICIAL

32. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CLASES DE OBJETOS
 PACIENTES
CLÍNICA INICIAL
 EXÁMENES INICIALES

33. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CLASES DE OBJETOS
 PACIENTES
CLÍNICA INICIAL
 EXÁMENES INICIALES
IMÁGENES

34. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CLASES DE OBJETOS
 PACIENTES
CLÍNICA INICIAL
 EXÁMENES INICIALES
IMÁGENES
 TRATAMIENTO

35. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CLASES DE OBJETOS
 PACIENTES
CLÍNICA INICIAL
 EXÁMENES INICIALES
IMÁGENES
 TRATAMIENTO
 CLÍNICA POST-TRATAMIENTO

36. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CLASES DE OBJETOS
 PACIENTES
CLÍNICA INICIAL
 EXÁMENES INICIALES
IMÁGENES
 TRATAMIENTO
 CLÍNICA POST-TRATAMIENTO
EXÁMENES POST-TRATAMIENTO.

37. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
CLASES DE OBJETOS

38. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
PROCESO DE DIAGNÓSTICO
DIAGNOSTICO
DEFINITIVO
NEUROMICOSIS
CRITERIO MAYOR
2 CRITERIOS
MAYORES A LO MENOS
DIAGNOSTICO PROBABLE
NEUROMICOSIS
SI NO
CRITERIO MENOR
CRITERIO PRINCIPAL :
HONGOS +
BUSCAR OTRAS ETIOLOGIAS
TRATAMIENTO DE PRUEBA INOCULACION EN COBAYO
+ -+-
DIAGNOSTICO
PROBABLE
NEUROMICOSIS
DIAGNOSTICO
DEFINITIVO
NEUROMICOSIS
DIAGNOSTICO
PROBABLE
NEUROMICOSIS

39. CC50M2006 Prof. Sandra de la Fuente
* Estudio favorable al uso de estos sistemas
* El tiempo utilizado en una buena interfaz es
absolutamente necesario
* El sólo hecho de evitar los errores de omisión
justifica el esfuerzo utilizado en desarrollar un
Sistema de este tipo
* Es de mucha importancia el uso de
fundamentos en las respuestas
* La precisión en el diagnóstico es deseable,
pero poco probable
* La mayor dificultad es mantener al día un S.E.
por los continuos cambios en el conocimiento
de esta área
CONCLUSIONES