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PROYECTO FIN DE CARRERA

Sistema de Detección y Tratamiento de Enfermedades Cutáneas

(SDTEC)

AUTORA: Celia Hergueta González DIRECTOR: Jose Ángel Olivas Varela

MADRID, septiembre de 2006

UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI)

INGENIERO EN INFORMÁTICA

SDTEC - Sistema de Detección y Tratamiento de Enfermedades Cutáneas

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Autorizada la entrega del proyecto al alumno:

Celia Hergueta González

EL DIRECTOR DEL PROYECTO

Jose Ángel Olivas Varela

Fdo: Fecha:

Vº Bº del Coordinador de Proyectos

Miguel Ángel Sanz Bobi

Fdo: Fecha:


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RESUMEN

Este proyecto consiste en el desarrollo de una aplicación cuyo propósito principal es el

diagnóstico de enfermedades cutáneas. La aplicación añade una serie de

características adicionales como es una correcta gestión de la información, tanto de

las enfermedades tratadas por el sistema como de los diagnósticos y los pacientes

tratados por el sistema. Esta información es de utilidad para el usuario a modo de

consulta, facilitando estadísticas e información de interés para él. Así mismo, el

sistema ofrece la opción de realizar consultas directas sobre las enfermedades o sus

tratamientos.

Por tanto, la aplicación SDTEC (Sistema de Detección y Tratamiento de

Enfermedades Cutáneas) ofrece al usuario cuatro opciones principales:

• Diagnóstico: permite al usuario diagnosticar una enfermedad a partir de los

síntomas.

• Consulta: permite la consulta de enfermedades.

• Tratamiento: consiste en la consulta de tratamientos específicos para una

enfermedad

• Estadísticas: ofrecen al usuario información estadística en base a la edad,

enfermedad, fecha, etc.

Para la realización de este sistema, se ha hecho uso de las técnicas de Ingeniería del

Conocimiento, creando así un sistema experto, y del Data Mining para aportar

fiabilidad al diagnóstico. Como se explica más detalladamente en el capítulo de

"Descripción de Metodología a emplear", las etapas para realizar un sistema experto

son:


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• Adquisición del Conocimiento

• Conceptualización del Conocimiento

• Representación del conocimiento: para el cual se ha hecho uso del

esquema basado en marcos o 'frames'.

• Razonamiento

Para la adquisición del conocimiento se ha hecho uso de la entrevista, empezando por

entrevistas abiertas para familiarizarme con la terminología y el modo de diagnóstico y

entrando paulatinamente en entrevistas estructuradas con el fin de obtener la base de

conocimientos que será usada para diagnosticar la enfermedad a partir de las

observaciones o hechos realizadas al paciente. Dicha base de conocimientos es

independiente de la aplicación, lo que permite ampliar la modularidad y escalabilidad

del sistema. De esta forma, cuando el sistema tiene la información observada por el

usuario, se pone en contacto con la base de conocimientos para obtener una solución

factible con los hechos.

La programación de la aplicación se ha desarrollado con el lenguaje de programación

JAVA. Este lenguaje a permitido obtener una interfaz con el usuario muy gráfica, uno

de los principales objetivos establecidos para este proyecto fin de carrera, ya que este

sistema está enfocado principalmente a estudiantes de dermatología o medicina, por

lo que ejemplos gráficos son de mucha ayuda.

Una vez finalizado el sistema y la aplicación, se puso a prueba con el experto

examinando las inferencias realizadas por el sistema experto y la bondad de las

mismas. Estas sesiones resultaron satisfactorias al probar diversos síntomas que


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llevaron a diagnósticos correctos. La interfaz también se puso a prueba obteniendo un

resultado satisfactorio gracias a la facilidad y la sencillez en su funcionamiento.

Como conclusión, cabe destacar que se han cumplido todos los objetivos impuestos

por el proyecto y han sido solucionados de forma satisfactoria.


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ÍNDICE

Capítulos 1.- Introducción ........................................................................................... 7 1.1. - Introducción ............................................................................... 8 1.2. - Descripción ................................................................................ 11 1.3. - Motivaciones del Proyecto ......................................................... 17 1.4. - Objetivos y Alcance del Proyecto ............................................. 19 2.- Análisis de Viabilidad ............................................................................. 26 3.- Descripción de la metodología a emplear ............................................ 32 3.1. - Sistemas Expertos .................................................................... 33 3.2. - Fases de desarrollo de los sistemas expertos ........................... 38 3.2.1. - Adquisición del Conocimiento ...................................... 38 3.2.2. - Conceptuelización del Conocimiento .......................... 43 3.2.3. - Representación del Conocimiento .............................. 52 3.2.4. - Razonamiento ............................................................. 65 4.- Aplicación de las técnicas de Ingeniería del Conocimiento a SDTEC 73 4.1. - Adquisición del Conocimiento ................................................... 74 4.2. - Conceptualización del conocimiento .......................................... 80 4.3. - Representación del Conocimiento ............................................. 84 4.4. - Razonamiento ............................................................................ 90 4.5. - Implementación ......................................................................... 95 4.6. - Minería de Datos - KDD ............................................................109 5.- Ejemplo de Funcionamiento de SDTEC .............................................. 113 5.1. - Diagnóstico .............................................................................. 114 5.2. - Consultas ................................................................................. 120 5.3. - Estadísticas ............................................................................. 122 6.- Planificación y Presupuesto ................................................................ 123 6.1. - Planificación ............................................................................ 124 6.2. - Presupuesto ............................................................................ 125 7.- Conclusiones ........................................................................................ 126 7.1. - Futuras Ampliaciones .............................................................. 128 8.- Bibliografía ............................................................................................ 129 Anexos ........................................................................................................ 131 Anexo I ............................................................................................. 132 Anexo II: Manual de Usuario. ............................................................ 150


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1.- INTRODUCCIÓN


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Capítulo 1. : INTRODUCCIÓN

1.1.: Introducción

Antes de empezar a explicar los motivos que han llevado a decidirme por

desarrollar este proyecto y la metodología que se ha empleado para desarrollarlo, me

parece conveniente aportar una introducción sobre el centro del proyecto: la

Dermatología.

Según la Academia Española de Dermatología y Venereología, la dermatología

"es una especialidad médico-quirúrgica que se ocupa de la piel, anejos (pelo, uñas,

glándulas sebáceas y sudoríparas) y mucosas (oral y genital)". Dicho de otro modo, la

dermatología es la rama de la medicina encargada del estudio de la piel, su estructura,

función y enfermedades.

Hoy en día la dermatología está teniendo cada vez más fuerza debido a una gran

cantidad de factores en los que destaca la imagen física del paciente. La dermatología

actual abarca por un lado toda la patología cutánea que incluye todas las

enfermedades de la piel y malformaciones y por otro lado la dermocosmética, es ésta

última parte la que está teniendo mayor trascendencia y son mayores las consultas

que se reciben por este motivo.

Sin pretender un análisis exhaustivo de estas particularidades de la

dermatología, destacaremos que como especialidad médica estructurada tiene un

desarrollo de poco más de dos siglos y que la base del diagnóstico dermatológico es el

reconocimiento de patrones morfológicos. Esto último justifica, por ejemplo, el

permanente interés de la iconografía o las descripciones clínicas.

Los libros de dermatología son un elemento imprescindible para el estudio de la

historia de esta especialidad médica, pero existen pocas bibliotecas con fondos


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importantes y bien catalogados, debido a las dificultades que suponen las tiradas

relativamente cortas, el elevado precio y la diversidad de idiomas que tuvieron los

textos clave a lo largo de los años. Estas son algunas de las razones que hacen del

médico especialista, el dermatólogo, un elemento muy importante en el análisis y

diagnóstico de enfermedades. El especialista también puede añadir en su favor un

conocimiento heurístico, la experiencia, que le permiten detectar patrones con una

facilidad cada vez mayor, haciendo uso simplemente de los síntomas que son

percibidos.

Para que se puedan interpretar las lesiones cutáneas, se utilizan una serie de

términos que describen estas lesiones primarias, términos que son aplicados en el

proyecto para su resolución, por lo que a continuación se procede a explicar de forma

breve las lesiones más frecuentes.

• Mácula: Es una lesión plana, coloreada, <2 cm de diámetro. No está

elevada sobre la superficie de la piel adyacente. Por ejemplo las

pecas.

• Pápula: Es una lesión pequeña, sólida, (< de 1cm de diámetro), está

elevada sobre la superficie de la piel adyacente y es palpable. Por

ejemplo los puntos blancos del acné.

• Nódulo: Es una lesión profunda en la piel, que se palpa pero es difícil de

ver. Por ejemplo el quiste epidérmico.

• Placa: Lesión grande (>1 cm) elevada, de superficie plana, de bordes netos

(Ej. psoriasis) o confundirse gradualmente con la piel adyacente.

(dermatitis eccematosa)

• Vesícula: Lesión pequeña, llena de líquido, < 1cm de diámetro, elevada

sobre la superficie de la piel adyacente. Por ejemplo el herpes

simple


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• Pústula: Vesícula llena de leucocitos.

• Ampolla: Lesión grande, llena de líquido, de más de > 1cm de diámetro.

Por ejemplo el penfigoide.

• Habón: Pápula o placa eritematosa, elevada, bien delimitada, que

habitualmente se debe a edema dérmico de corta duración. Por

ejemplo la urticaria.

Programas Dermatológicos

En la actualidad hay un gran número de programas informáticos dedicados a la

medicina y a sus diversas especialidades, sin embargo, y por los motivos que se han

descrito anteriormente, no hay un número tan grande de programas dedicados a la

dermatología.

Entre los que se pueden encontrar, destacan:

• Nail-TutorTM: un programa informático basado en imágenes, que enseña la

anatomía, patrones patológicos y enfermedades de las uñas.

• Mycin: es un sistema experto desarrollado a principios de los años 70 por

Edgar ShortLiffe, en la Universidad de Stanford, para diagnosticar

enfermedades hematológicas. Fue escrito en Lisp y además, era capaz de

“razonar” el proceso seguido para llegar a estos diagnósticos, y de recetar

medicaciones personalizadas a cada paciente (según su estatura, peso,

etc.).


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1.2.: Descripción

El Sistema de Detección y Tratamiento de Enfermedades Cutáneas (SDTEC)

está pensado para estudiantes de medicina, residentes, otros estudiantes de ciencias

de la salud y médicos generales, aunque especialmente dirigido para los dermatólogos

o estudiantes de dicha especialidad.

La aplicación pretende obtener varias ventajas sobre la enseñanza basada en

libros de texto y la enseñanza supervisada, pero siempre como complemento de la

misma. No requiere un instructor o libro y además permite observar las relaciones más

importantes entre los síntomas y las lesiones con las enfermedades.

El programa puede ser usado como un módulo de autoenseñanza, un

suplemento para la instrucción tradicional, una fuente de enseñanza continuada o una

referencia.

El funcionamiento de la aplicación es muy simple:

La aplicación comienza mostrando al usuario las distintas opciones que ofrece el

Sistema: Diagnóstico, Consulta, Tratamiento, Estadísticas.

• Diagnóstico: Es el centro de la aplicación y es donde se hace uso de las

técnicas ofrecidas por los sistemas basados en el conocimiento (SBC).

A través de una serie de ventanas, se le pregunta al usuario datos

sobre le paciente a tratar. Con los datos introducidos y los síntomas

percibidos, se hace un primer acercamiento a la solución, llamado

hipótesis, donde se muestra el conjunto de posibles soluciones a los

datos introducidos.


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A partir de dicha hipótesis, al usuario se le da la opción de terminar el

diagnóstico confirmando la enfermedad seleccionada, o puede continuar

confirmando las enfermedades seleccionadas con nuevos datos,

centrados en las lesiones cutáneas, obteniendo así una solución.

Es en este apartado de la aplicación donde se hace uso de las técnicas

de Ingeniería del Conocimiento a través de los sistemas expertos (SE):

Adquisición del Conocimiento, Conceptualización, Representación del

conocimiento y Razonamiento. La descripción y uso de estas técnicas

se describen detalladamente en el capítulo de "Descripción de la

Metodología"

• Consulta: Esta opción no es interactiva para el usuario, es decir, su

comportamiento es similar al de los libros. Se introduce la enfermedad

que se desea consultar y se muestra la información correspondiente a

esa enfermedad.

Puesto que se trata únicamente de búsqueda de información, no se

aplican técnicas de Ingeniería del Conocimiento pues resultan

innecesarias, pero ya que la aplicación está destinada a estudiantes de

medicina, parece necesario añadir esta sección.

• Tratamiento: Muy similar a la opción de 'Consulta', consiste en la búsqueda

del tratamiento correspondiente con la enfermedad introducida.

En esta sección tampoco se hace uso de la Ingeniería del Conocimiento

pues se trata de una búsqueda y su uso no es necesario.

• Estadísticas: La aplicación ofrece una opción en la que el usuario puede

obtener información a cerca de las enfermedades contenidas en el


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sistema en base a distintos criterios: edad, estación del año,

enfermedades diagnosticadas a través de la aplicación, etc.

Como se ha estado comentando, la aplicación hace uso de la Ingeniería del

Conocimiento para diagnosticar las enfermedades a través de los síntomas, más

específicamente, se trata de un Sistema Experto.

Sistemas Expertos

Los sistemas expertos son programas que reproducen el proceso intelectual de

un experto humano en un campo particular, pudiendo mejorar su productividad,

ahorrar tiempo y dinero, conservar sus valiosos conocimientos y difundirlos más

fácilmente. Por ejemplo, un sistema experto en diagnóstico médico requeriría como

datos los síntomas del paciente, los resultados de análisis clínicos y otros hechos

relevantes, y, utilizando éstos, buscaría en una base de datos la información necesaria

para poder identificar la correspondiente enfermedad.

Un Sistema Experto de verdad, no sólo realiza las funciones tradicionales de

manejar grandes cantidades de datos, sino que también manipula esos datos de forma

tal que el resultado sea inteligible y tenga significado para responder a preguntas

incluso no completamente especificadas.


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La siguiente figura muestra los componentes de un sistema experto:

La característica fundamental de un sistema experto es que separa los

conocimientos almacenados (base de conocimiento) del programa que los controla

(motor de inferencia). Los datos propios de un determinado problema se almacenan en

una base de datos aparte (base de hechos).


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Los sistemas expertos ofrecen una serie de ventajas frente a los programas

clásicos que pretenden emular el conocimiento humano, aunque no son todo ventajas.

Las principales diferencias entre ambos tipos de procesamiento son las siguientes:

• Los programas clásicos contienen el conocimiento y el procesamiento

combinados en un mismo programa, mientras que los SE separa la base de

conocimiento del proceso.

• El SE es capaz de funcionar con un número reducido de reglas o con

información incompleta, mientras que en el sistema clásico, el programa

sólo puede operar completo.

• El sistema clásico representa y usa datos frente al conocimiento que

aportan los SE.

• Cambios en la estructura o en los datos de los programas son tediosos, sin

embargo, realizar cambios en las reglas de los SE son fáciles.

• Los programas clásicos se ejecutan paso a paso, mientras que el

procesamiento de los SE usa la heurística y la lógica.

Usos de un Sistema Experto

Un sistema experto es muy eficaz cuando tiene que analizar una gran cantidad

de información, interpretándola y proporcionando una recomendación a partir de la

misma. Un ejemplo es el análisis financiero, donde se estudian las oportunidades de

inversión, dependiendo de los datos financieros de un cliente y de sus propósitos. Por

ello, se usan sistemas expertos para gestionar proyectos de desarrollo, planes de

producción de fábricas, estrategia militar y configuración de complejos sistemas

informáticos, entre otros.


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Por último, un sistema experto puede evaluar el nivel de conocimientos y

comprensión de un estudiante, y ajustar el proceso de aprendizaje de acuerdo con sus

necesidades.

En cuanto a la relación de los implicados en el sistema experto, su posición y

'rol' que tienen en el mismo se describe en la siguiente figura:

De una forma breve, el experto facilita el conocimiento aprendido mediante su

trayectoria profesional y la experiencia adquirida en la ejecución de su labor

profesional. El Ingeniero del Conocimiento es le encargado de 'sustraer' ese

conocimiento y darle forma de tal modo que pueda ser procesada en un ordenador

creando así el Sistema Experto. El usuario es el que accede al conocimiento del

experto a través del Sistema.


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1.3.: Motivación Del Proyecto

Hoy en día la dermatología está teniendo cada vez más fuerza debido a un

gran rango de factores en los que destaca la imagen física del paciente. La

dermatología actual abarca por un lado toda la patología cutánea que incluye todas las

enfermedades de la piel y malformaciones y por otro lado la dermocosmética. La

preocupación por la estética está haciendo que la dermatología cobre cada vez más

fuerza en la sociedad.

Las motivaciones que han llevado a desarrollar este proyecto han sido varias,

entre las que destacan el interés por el tema elegido, la Dermatología, y por ello el

deseo de ampliar los conocimientos hasta el momento adquiridos y trasladarlos a la

informática de una forma sencilla e interactiva para el usuario, creando para ello un

sistema capaz de fomentar el aprendizaje de la especialidad médica, usando para ello

mecanismos propios de la Ingeniería del Conocimiento y de la Gestión.

Entre los motivos que han llevado a desarrollar este proyecto fin de carrera se

pueden citar los siguientes como los más importantes y decisivos en la elección:

- Como ya se ha mencionado anteriormente, el principal motivo que ha llevado

a la elección, y por tanto desarrollo, de este Sistema Experto como proyecto fin de

carrera es el interés personal dirigido a dicha especialidad médica, la dermatología. Es

una especialidad que permite una gran participación de la informática en su campo

debido a la naturaleza visual que la caracteriza y la interconexión entre los síntomas

visibles y los sintomáticos, no siempre presentes. Puesto que la dermatología centra

prácticamente la totalidad de su diagnóstico en la exploración visual de las lesiones

corporales del paciente, es necesario proporcionar un sistema de apoyo paso a paso a

la exploración, puesto que, aún con la exploración física de las lesiones cutáneas, hay


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otros síntomas, no tan visibles o percibidos directamente que permiten decidir si se

trata de una enfermedad u otra.

- Otra de las razones que han llevado a la realización de este proyecto, es la

experiencia con los Sistemas Expertos, modelos de sistema basados en el

Conocimiento que son aplicados, en este caso, al diagnóstico y tratamiento de

enfermedades cutáneas. Los sistemas inteligentes permiten la obtención de una serie

de soluciones iniciales posibles, hipótesis o "conjunto conflicto", a partir de unos datos

introducidos por el usuario que son percibidos por el paciente, es decir, hechos u

observaciones, que en este Sistema Experto están compuestos por una serie de

síntomas y exploraciones físicas realizadas al paciente.

- Se pretende, del modo anteriormente descrito y característico de los Sistemas

Inteligentes, la obtención de un conocimiento interactivo, derivado de los hechos

observados en la enfermedad, y no al contrario como suele ser general en los libros de

medicina describiendo síntomas y procedimientos a partir de la enfermedad. Por ello,

este sistema está orientado directamente a estudiantes de medicina o a especialistas

que busquen un conocimiento más interactivo a partir de una serie de observaciones

realizadas y de las posibles soluciones que dichas observaciones puedan resultar.


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1.4.: Objetivos y Alcance Del Proyecto

La dermatología, aun siendo una especialidad médica, es muy amplia

incluyendo no sólo enfermedades cutáneas, como las que se van a tratar en este

Sistema Inteligente, sino afecciones o lesiones estéticas como manchas en la piel

debidas a exposiciones al sol o a la edad. Por ello, y como se acaba de mencionar, se

tratarán únicamente enfermedades cutáneas o enfermedades que pueden

manifestarse a través de la piel incluyendo tratamientos competentes a dicha

enfermedad.

La aplicación no sólo se encargará de ofrecer la(s) enfermedad(es) más

apropiada para las entradas suministradas como síntomas y observaciones cínicas,

sino que ofrece así mismo un tratamiento de acuerdo a las especificaciones descritas

en el sistema, estudiando los antecedentes del paciente y posibles incompatibilidades

con dicho tratamiento, es decir, es sistema, además de ofrecer la solución más

adecuada a los síntomas introducidos permite gestionar los tratamientos y los

pacientes que han sido diagnosticados a través de este Sistema.

La gestión de los pacientes que ofrece el Sistema incluye el almacenamiento

de información relacionada tanto con los antecedentes médicos necesarios para un

buen diagnóstico de la enfermedad padecida como un almacenamiento de los

diagnósticos establecidos y los tratamientos establecidos. Estos datos, almacenados

en una base de datos son usados para ofrecer al usuario una serie de estadísticas a

modo de consulta.

Las estadísticas que se ofrecen están limitadas a información médica, es decir,

enfermedades establecidas por edades, fechas e información relacionada con las

enfermedades diagnosticadas por este sistema.


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Como se ha estado mencionando hasta el momento, el programa no

diagnosticará todas las lesiones dermatológicas, sino que han sido limitadas a un

cierto número de enfermedades ya que éstas no se limitan únicamente al diagnóstico

visual y ofrecen un mayor número de opciones ofrecidas por un Sistema Experto.

Incluso reduciendo el número de las lesiones a tratar a las enfermedades, sigue

habiendo una gama muy amplia para tratar, y puesto que la finalidad del proyecto es el

funcionamiento del Sistema, con la ayuda de los expertos se ha limitado el rango de

las enfermedades a un número que se ha considerado los suficientemente amplio e

interesante para poder proceder a su desarrollo restringiendo a aquellas

enfermedades cuyas lesiones sean visibles.

Las enfermedades que se han considerado para el Sistema Experto son las

siguientes:

VÍRICAS

VARICELAVERRUGASPITIRIASIS ROSÁCEAHERPES SIMPLEHERPES ZOSTERAFTASMOLLUSCUM CONTAGIOSUM

INFECCIOSASBACTERIANAS

FIEBRE BOTONOSAERITRASMAACNÉGONOCOCIAIMPÉTIGO COMUNERISIPELAFOLICULITIS-FORUNCULO

HONGOSPITIRIASIS VERSICOLORCANDIDISISTIÑAS

PARÁSITOS PEDICULOSISESCABIOSIS

VÍRICAS







PITIRIASIS VERSICOLORCANDIDISISTIÑAS

PARÁSITOS PEDICULOSISESCABIOSISPEDICULOSISESCABIOSIS


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IRRITATIVA

DERMATITIS DEL PAÑALDERMATITIS SEBORREICAERITRODERMIASROSACEAERITEMA NODOSO

IRRITATIVA

DERMATITIS DEL PAÑALDERMATITIS SEBORREICAERITRODERMIASROSACEAERITEMA NODOSO

TRAUMATICAQUELOIDEQUISTE EPIDERMOIDE ( SEBACEO )TRAUMATICAQUELOIDEQUISTE EPIDERMOIDE ( SEBACEO )

PIGMENTACION VITILIGO PIGMENTACION VITILIGO PIGMENTACION VITILIGO

METABÓLICA XANTOMASMETABÓLICA XANTOMAS

ESTIRAMIENTO ESTRIASESTIRAMIENTO ESTRIASESTIRAMIENTO ESTRIAS

DERMATITIS ATOPICAALERGICAS DERMATITIS DE CONTACTO

URTICARIA

DERMATITIS ATOPICAALERGICAS DERMATITIS DE CONTACTO

URTICARIA

LUPUSAUTOINMUNES PÉNFIGO

PSORIASIS


PSORIASIS


PSORIASIS

PROLIFERATIVASNEVUS – De FresaANGIOMA CAVERNASOLENTIGO

PROLIFERATIVAS

BENIGNOS

QUERATOSISQUERANTOACANTOMACONDILOMA ACUMINADOLEUCOPLASIA

TUMORALES

MALIGNOSEPITELIOMA BASOCELULARMELANOMASARCOMA DE KAPOSI

PROLIFERATIVASNEVUS – De FresaANGIOMA CAVERNASOLENTIGO

NEVUS – De FresaANGIOMA CAVERNASOLENTIGO

PROLIFERATIVAS

BENIGNOS



TUMORALES

MALIGNOSEPITELIOMA BASOCELULARMELANOMASARCOMA DE KAPOSI

EPITELIOMA BASOCELULARMELANOMASARCOMA DE KAPOSI


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Es precisamente la naturaleza de esta especialidad médica la que la hace tan

difícil de poder determinar, ya que gran parte de su diagnóstico se basa en un examen

físico visual, por lo que entre especialistas se la conoce como la "especialidad del

fracaso". En casos de duda, para corroborar un diagnóstico o porque la enfermedad lo

requiera, se procede a realizar exámenes clínicos en los laboratorios.

La dificultad del examen de la piel radica en diferenciar los hallazgos normales

de los anormales, y los triviales de los significativos. A veces no es fácil ver y

discriminar las diferencias de color y forma que distingue una lesión maligna de una

benigna o poder llegar a valorar si es solo una lesión banal que afecta únicamente a la

piel o si ver si la lesión que aparece en la piel es un signo de una enfermedad

sistémica.

Para la realización de este proyecto se han impuesto los siguientes objetivos:

- Sistema de apoyo en el área de la dermatología: Puesto que la

dermatología es una especialidad que se basa fundamentalmente en el

diagnóstico visual y en rara ocasión o para afirmar una afección, se realizan

análisis clínicos al paciente, es necesario el apoyo de instrumentos adicionales

que refuercen los diagnósticos de los médicos. Sin embargo, esta aplicación

está principalmente dirigida a estudiantes de medicina y dermatología que

busquen interactividad en sus análisis a través de los síntomas y no

meramente como una consulta.

- Ofrecer objetividad en el diagnóstico de las enfermedades: Debido

al aumento de casos que afectan a la piel y a la importancia del análisis físico

en esta especialidad, se creará un Sistema cuyo diagnóstico sea objetivo,


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basándose en un amplio rango de síntomas, y no únicamente en los físicos. Así

se consigue aportar mayor fiabilidad a los diagnósticos y tratamientos pues el

médico se sirve de un sistema auxiliar de apoyo objetivo basándose en una

serie de reglas y patrones establecidos para formular el diagnóstico más

adecuado y el tratamiento recomendado dadas las situaciones presentadas al

sistema.

- Diagnosticar un mínimo de 30 enfermedades: Como parte de los

requisitos establecidos para poder realizar un Sistema Experto como proyecto

fin de carrera, se requirieron una serie de normas entre las que destaca la

existencia de un número suficientemente amplio de problemas a tratar, que en

este caso son las enfermedades a diagnosticar. El Sistema de Detección y

Tratamiento de Enfermedades Cutáneas trata 45 enfermedades. Para ello, en

caso de representar el conocimiento con reglas de producción de forma lógica,

como mínimo se requieren un mínimo de 60 reglas y en el caso de

representarlo mediante marcos o 'frames', se usarán más de 30 marcos con un

mínimo de 2 niveles de profundidad en las relaciones jerárquicas.

- Proporcionar un sistema de Gestión: Como adición a la aplicación

que supone el Sistema Experto, se proporciona un sistema de Gestión

centrado en los pacientes, los historiales y las enfermedades de modo que

ofrezcan al usuario estadísticas y suficiente información a modo de consulta.


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Contribución

Como resumen, se quiere enfatizar la necesidad de desarrollar un sistema

interactivo y sencillo de usar, sin forzar a los usuarios a tener conocimientos

informáticos o conocimientos avanzados de dermatología, pues el sistema

desarrollado está especialmente destinado a estudiantes de medicina o recién

licenciados, aunque no exclusivamente, por lo que aportar un sistema difícil de usar no

hará más que impedir su uso.


25

2.- ANÁLISIS DE VIABILIDAD


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2.: ANÁLISIS DE VIABILIDAD

A continuación se muestra el análisis de viabilidad realizado al Sistema

Experto. La realización de un análisis de viabilidad es importante ya que permite

asegurar, de una forma más o menos objetiva, que el proyecto es factible y por tanto

que su realización e implantación son útiles. De la misma manera, en un sentido

económico, permite justificar los gastos que el desarrollo del Sistema conlleva.

Para la realización de la viabilidad de este Sistema Inteligente, usaremos el

Test de Slagel. El test de Slagel comprende tres etapas:

- Definición de las características.

- Asignación de los pesos.

- Evaluación de cada aplicación candidata.

Se estudiarán las siguientes dimensiones:

- Plausibilidad: Permite determinar si se cuenta con los medios necesarios

para poder abordar el problema desde la Ingeniería del Conocimiento.

- Justificación: Se trata de analizar si está justificado el desarrollo del sistema

desde la perspectiva de la Ingeniería del Conocimiento.

- Adecuación: Se analiza si el problema es adecuado para ser resuelto con

técnicas de Ingeniería del Conocimiento.

- Éxito: Se determinan las probabilidades “a priori” del éxito del sistema a

desarrollar.


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A cada característica analizada se le asigna un valor, el valor que creamos que

cumple la característica. Pero puesto que los pesos asignados a las características no

son iguales, debido a la distinta importancia que tiene sobre la dimensión, es

necesario normalizar para obtener valores fiables y no relativos.

PLAUSIBILIDAD

En esta dimensión, se analizan dos conceptos básicos, las características del

experto y las características de las tareas que llevan a cabo los expertos. Como se

verá más adelante, del experto interesa estudiar tanto la profesionalidad que le

caracteriza como el grado de cooperación e implicación que tiene con el proyecto, y en

cuanto a las tareas realizadas, lo que interesa es analizar su estructura y dificultad de

la misma.

Siguiendo los patrones facilitados por Slagel, obtenemos los siguientes valores:

DLos directivos están verdaderamente comprometidos con el proyecto

107P10DU

DLa tarea no requiere sentido común49P9TA

DNo precisan resultados verdaderamente comprometidos con el proyecto

69P8TA

DSólo requiere habilidad cognoscitiva810P7TA

DLa tarea está bien estructurada y se entiende910P6TA

EExisten suficientes casos de prueba: normales, típicos, ejemplares, correosos, etc.

910P5TA

DEl experto es capaz de articular sus métodos pero no categoriza87P4EX

DEl experto es cooperativo98P3EX

EEl experto asignado es genuino710P2EX

EExisten expertos810P1EX

TIPODENOMINACIÓN DE LAS CARACTERÍSTICASVALORPESOIDENCAT.

DLos directivos están verdaderamente comprometidos con el proyecto

107P10DU

DLa tarea no requiere sentido común49P9TA

DNo precisan resultados verdaderamente comprometidos con el proyecto

69P8TA

DSólo requiere habilidad cognoscitiva810P7TA

DLa tarea está bien estructurada y se entiende910P6TA

EExisten suficientes casos de prueba: normales, típicos, ejemplares, correosos, etc.

910P5TA

DEl experto es capaz de articular sus métodos pero no categoriza87P4EX

DEl experto es cooperativo98P3EX

EEl experto asignado es genuino710P2EX

EExisten expertos810P1EX



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El valor global de la aplicación en la dimensión de Plausibilidad viene dada por:

obteniendo el valor de: VC1 = 67,59

siendo el máximo posible a alcanzar: VC1máx = 89,16

JUSTIFICACIÓN

En este apartado se justifica el desarrollo del Sistema analizando

características relacionadas fundamentalmente con la experiencia tanto del experto

como del ambiente en que se realiza. Los valores que se han dado para es Sistema de

Detección de Enfermedades Cutáneas es el siguiente:

EResuelve una tarea útil y necesaria108J7DU

DSe espera una alta tasa de recuperación de la inversión97J6DU

ENo existen soluciones alternativas admisibles78J5TA

ENecesidad de experiencia en entornos hostiles, penosos y/o poco gratificantes

710J4TA

DExiste necesidad de experiencia simultánea en muchos lugares58J3TA

DHay escasez de experiencia humana610J2EX

EEl experto no está disponible710J1EX


EResuelve una tarea útil y necesaria108J7DU

DSe espera una alta tasa de recuperación de la inversión97J6DU

ENo existen soluciones alternativas admisibles78J5TA

ENecesidad de experiencia en entornos hostiles, penosos y/o poco gratificantes

710J4TA

DExiste necesidad de experiencia simultánea en muchos lugares58J3TA

DHay escasez de experiencia humana610J2EX

EEl experto no está disponible710J1EX



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El valor global de la aplicación en la dimensión de Justificación viene dada por:



ADECUACIÓN:

Analizando la naturaleza, complejidad y el tipo de tarea que se va a realizar,

podemos determinar si es adecuado utilizar técnicas propias de la Ingeniería del

Conocimiento.

DEs esencialmente de tipo heurístico95A12TA

DEl experto usa básicamente razonamiento simbólico que implica factores subjetivos

65A11TA

ELa tarea no requiere investigación básica y usa, si alguna, poca generación y entendimiento del lenguaje natural

89A10TA

ENo requiere respuestas en tiempo real "inmediato"79A9TA

DEstaba identificada como un problema en el área y los efectos de la introducción de un SE pueden planificarse

76A8TA

ELa transferencia de experiencia entre humanos es factible107A7EX

DEs de tamaño manejable, y/o es posible un enfoque gradual y/o una descomposición en subtareas independientes

106A6TA

DLa tarea, que no es demasiado fácil, pero es de conocimiento intensivo, tanto propio del dominio, como de manipulación de la información

75A5TA

ESirve a necesidades a largo plazo97A4TA

DEs más táctica que estratégica97A3TA

DTiene valor práctico106A2TA

DLa experiencia del experto está poco organizada95A1EX


DEs esencialmente de tipo heurístico95A12TA

DEl experto usa básicamente razonamiento simbólico que implica factores subjetivos

65A11TA

ELa tarea no requiere investigación básica y usa, si alguna, poca generación y entendimiento del lenguaje natural

89A10TA

ENo requiere respuestas en tiempo real "inmediato"79A9TA

DEstaba identificada como un problema en el área y los efectos de la introducción de un SE pueden planificarse

76A8TA

ELa transferencia de experiencia entre humanos es factible107A7EX

DEs de tamaño manejable, y/o es posible un enfoque gradual y/o una descomposición en subtareas independientes

106A6TA

DLa tarea, que no es demasiado fácil, pero es de conocimiento intensivo, tanto propio del dominio, como de manipulación de la información

75A5TA

ESirve a necesidades a largo plazo97A4TA

DEs más táctica que estratégica97A3TA

DTiene valor práctico106A2TA

DLa experiencia del experto está poco organizada95A1EX



30

El valor global de la aplicación en la dimensión de Adecuación viene dada por:



ÉXITO

Puesto que en gran medida el éxito de un proyecto se debe al grado de

implicación de los responsables, en esta dimensión se analiza el éxito en base a la

implicación del experto en el Sistema ya que es el centro y fuente del conocimiento

que se adquiere para su desarrollo, pero también se analizan características propias

del Sistema en sí:

ESe efectúa una adecuada transferencia tecnológica98E17DU

DEstán comprometidos durante toda la duración del proyecto, incluso después de su implantación

96E16DU

DLa inserción del sistema se efectúa sin traumas; es decir, apenas se interfiere en la rutina cotidiana de la empresa

88E15DU

DEl sistema es capaz de explicar al usuario su razonamiento99E14DU

DEl sistema interactúa inteligentemente y amistosamente con el usuario

106E13DU

ENo rechazan de plano esta tecnología97E12DU

DEstán mentalizados y tienen expectativas realistas tanto en el alcance como en las limitaciones

86E11DU

ELa tarea es de I+D de carácter práctico, pero no ambas cosas simultáneamente

77E10TA

DLas soluciones son explicables o interactivas95E9TA

DHay cambios mínimos en los procedimientos habituales98E8TA

DExisten ya SSEE que resuelven esas o parecidas tareas108E7TA

ENo está influenciada por vaivenes políticos107E6TA

DNo hay un plazo de finalización estricto, ni ningún otro proyecto depende de esta tarea

96E5EX

DLa única justificación para dar un paso en la solución es la calidad e la solución final

75E4EX

DHay acuerdos en lo que constituye una buena solución a la tarea95E3EX

DTienen un brillante historial en la realización de esta tarea86E2EX

DNo se sienten amenazados por el proyecto, son capaces de sentirse intelectualmente unidos al proyecto

108E1EX


ESe efectúa una adecuada transferencia tecnológica98E17DU

DEstán comprometidos durante toda la duración del proyecto, incluso después de su implantación

96E16DU

DLa inserción del sistema se efectúa sin traumas; es decir, apenas se interfiere en la rutina cotidiana de la empresa

88E15DU

DEl sistema es capaz de explicar al usuario su razonamiento99E14DU

DEl sistema interactúa inteligentemente y amistosamente con el usuario

106E13DU

ENo rechazan de plano esta tecnología97E12DU

DEstán mentalizados y tienen expectativas realistas tanto en el alcance como en las limitaciones

86E11DU

ELa tarea es de I+D de carácter práctico, pero no ambas cosas simultáneamente

77E10TA

DLas soluciones son explicables o interactivas95E9TA

DHay cambios mínimos en los procedimientos habituales98E8TA

DExisten ya SSEE que resuelven esas o parecidas tareas108E7TA

ENo está influenciada por vaivenes políticos107E6TA

DNo hay un plazo de finalización estricto, ni ningún otro proyecto depende de esta tarea

96E5EX

DLa única justificación para dar un paso en la solución es la calidad e la solución final

75E4EX

DHay acuerdos en lo que constituye una buena solución a la tarea95E3EX

DTienen un brillante historial en la realización de esta tarea86E2EX

DNo se sienten amenazados por el proyecto, son capaces de sentirse intelectualmente unidos al proyecto

108E1EX



31

El valor global de la aplicación en la dimensión de Éxito viene dada por:



Puesto que ninguno de los valores globales nos ha dado 0, podemos hacer la

media de todos los valores obteniendo así el valor total de la aplicación:

VC = (VC1 + VC2 + VC3 + VC4) / 4 = 59,9

Para obtener un valor porcentual a partir de los valores máximos de cada

dimensión, procedemos ha normalizar el resultado:

Valor obtenido Valor máximo posible

Valor real % (X) 100

Valor obtenido = 59,9

Valor máximo posible = 76,21

Valor real % (X) = 78,6

Este valor nos indica que la viabilidad del proyecto es bastante alta por lo que

se puede desarrollar sin problemas.


32

3.: DESCRIPCIÓN DE LA METODOLOGÍA A EMPLEAR


33

3.: DESCRIPCIÓN DE LA METODOLOGÍA A EMPLEAR 3.1.: Sistemas Expetos

A la hora de solucionar el problema que supone el diagnóstico de

enfermedades hay varias técnicas que pueden ser utilizadas de forma eficiente

dependiendo de los requerimientos que se les pida al Sistema, la mayoría de ellas

relacionadas con la Inteligencia Artificial. Entre éstas se pueden mencionar técnicas

como las redes neuronales artificiales, los sistemas multiagente, los algoritmos

genéticos y los sistemas expertos.

La finalidad de la utilización de este tipo de técnicas es poder simular de una

forma artificial el comportamiento y razonamiento humano. De hecho una de las

definiciones de de la Inteligencia artificial es: “La automatización de actividades que

vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de

decisiones, resolución de problemas...” (Bellman, 1978)

Para la realización de este proyecto se ha decidido por desarrollar un Sistema

Experto debido a las características que ofrecen y que se asemejan tanto a las

necesidades del proyecto. Los sistemas expertos intentan codificar el conocimiento

experto mediante un sistema basado en reglas de producción, entre otro medios, de

forma que puedan expresarse la experiencia, el razonamiento aproximado, la

impresión, el razonamiento por defecto, etc., o dicho de otro modo, un Sistema

Experto es un programa de ordenador que trata de emular el comportamiento de una

persona experta en un dominio de conocimiento específico ante un problema que se

plantee en dicho dominio y cómo llega a su solución.


34

Específicamente, se trata de representar el conocimiento experto

proporcionado para tener un sistema que responda como lo haría el profesional en el

área o experto humano. En su forma tradicional, un sistema experto está formado por

una base de reglas y un motor de inferencia que razona sobre una base de hechos u

observaciones. Una base de reglas es un conjunto de reglas del tipo IF ... THEN con

un grado de certeza. La certeza significa la seguridad con que el experto hace esta

afirmación que hemos convertido en una regla.

La base de hechos es el conjunto de evidencias, junto con sus certezas

asociadas como una variable medida (por ejemplo la temperatura de una caldera o la

fiebre de un paciente) o una conclusión de una o varias reglas (Diagnóstico: dermatitis

de contacto, con certeza del 80%).

El motor de inferencia se encarga de recorrer las reglas inspeccionando si las

puede aplicar, es decir, se encarga de ejecutar el razonamiento. Existen diversas

formas de realizar dicha ejecución, pero básicamente se puede decir que el

razonamiento consiste en aplicar una base de reglas a una base de hechos para

obtener nuevas conclusiones. A medida que se van aplicando las reglas se deducen

nuevos hechos que se añaden a la base de hechos.

Los sistemas expertos son capaces de manipular información incierta o de tipo

cualitativo, permitiendo de esta forma codificar conocimientos igualmente inciertos o

imprecisos. Las ventajas de de utilización de estas técnicas para la detección y

diagnóstico residen en la posibilidad de representar el conocimiento experimental,

mientras que el principal inconveniente es precisamente la obtención de ese

conocimiento, ya que la efectividad del sistema reside en el conocimiento del experto

en que se basa el sistema y las reglas que van a ser contrastadas con los hechos


35

obtenido mediante la observación del entorno del problema, de modo que si el experto

no es lo suficientemente fiable, el sistema obtenido tampoco lo será.

COMPONENTES DE UN SISTEMA EXPERTO

Como ya se ha estado mencionando, los Sistemas Expertos están compuestos

por una serie de componentes. Aunque hay varios tipos, dependiendo de las

necesidades, todos tienen como base el siguiente esquema:

• Experto: El experto una pieza fundamental del sistema ya que es a través

de él y de su experiencia y conocimiento adquirido a lo largo de su carrera

que se va a elaborar el conocimiento del Sistema. Sin embargo, el

conocimiento no tiene por qué extraer únicamente de los profesionales en

el área interesada, también se puede extraer grandes cantidades de

conocimiento de libros, Internet, manuales, datos experimentales o de

proceso, etc. Sin embargo, y puesto que lo que se pretende a través de un

Sistema Experto es emular el conocimiento y razonamiento de una persona

para solucionar problemas, el papel del experto resulta imprescindible.

• Base de Hechos: Es una memoria auxiliar que contiene los datos del

usuario, las evidencias observadas en el sujeto que se está estudiando y

constituye la memoria de trabajo del sistema experto. La base de hechos es

temporal y depende exclusivamente de la situación estudiada.


36

• Base de Conocimiento: La base de conocimientos contiene el

conocimiento especializado extraído del experto en el dominio, es decir,

contiene conocimiento general sobre el dominio en el que se trabaja. El

método más común para representar el conocimiento es mediante reglas

de producción. El dominio de conocimiento representado se divide, pues,

en pequeñas fracciones de conocimiento o reglas SI . . . ENTONCES . . .

Cada regla constará de una parte denominada condición y de una parte

denominada acción, y tendrá la forma:

Sí <premisa> Entonces <conclusión>

Como ejemplo se puede considerar la siguiente regla médica:

SI el termómetro marca 39º

Y el termómetro funciona correctamente

ENTONCES el paciente tiene fiebre

Una característica muy importante es que la base de conocimientos es

independiente del mecanismo de inferencia que se utiliza para resolver los

problemas.

• Motor de Inferencia: Es el corazón del sistema experto. Concretiza el

conocimiento abstracto que posee el sistema, para obtener las

conclusiones (base de conocimiento) y tomar las decisiones

correspondientes. Si el motor de inferencia no puede obtener una

conclusión al interpretar las reglas, es sistema podrá solicitar a través de


37

los módulos de adquisición de conocimiento o de interfaces con el usuario

más conocimiento o más hachos respectivamente, a fin de obtener alguna

conclusión válida.

Durante la inferencia, se pueden verificar o deducir hechos. En la

verificación de un hecho, una vez tomado un hecho, se produce el

encadenamiento hacia atrás, es decir, se parte de la premisa para llegar a

los datos. En la deducción de un hecho, primero se requieren los datos

para analizar la premisa.

El comportamiento general de los Sistemas Experto es el que se describe a

través de la siguiente figura:


38

3.2.: Fases De Desarrollo Del Sistema Experto

Independientemente de la técnica usada para realizar un Sistema Experto, el

desarrollo del mismo se puede agrupar en una serie de fases o pasos:

- Adquisición del Conocimiento

- Conceptualización del Conocimiento

- Representación del Conocimiento

- Razonamiento

3.2.1. : Adquisición Del Conocimiento

Puesto que la finalidad de un Sistema Experto es poder emular determinadas

capacidades inteligentes de un ser humano, es necesario extraer ese conocimiento

propio del ser humano para poder ser 'volcado' e interpretado por un ordenador. Esta

es la fase en la se interactúa directamente con el experto.

Es una fase esencial y como tal, muy delicada ya que a partir de los resultados

que se obtengan de ella se procederá al desarrollo del Sistema. La adquisición del

conocimiento se puede considerar la tarea más larga de todo el proceso de creación

ya que en ella se establecen los límites en los que se va a 'mover' el Sistema, y al

mismo tiempo es la más compleja de todas ya que hay que saber 'extraer' el

conocimiento del experto. La elección del experto es vital, pues para poder adquirir el

conocimiento necesario que posee, éste ha de mostrarse receptivo e involucrarse en

el proceso. En caso contrario, el resultado de esta fase puede resultar insuficiente o

peor aún, incorrecta, lo que afecta al funcionamiento del Sistema.

El primer paso de esta fase consiste en elaborar los problemas que deben ser

resueltos por el sistema. Precisamente en la primera fase de un proyecto es de vital


39

importancia determinar correctamente el ámbito estrechamente delimitado de trabajo o

el alcance del mismo. Una vez delimitado el dominio, se procede a 'engrosar' el

sistema con los conocimientos del experto. El experto debe comprobar

constantemente si su conocimiento ha sido transmitido de la forma más conveniente

mientras que el ingeniero del conocimiento es responsable de una implementación

correcta, pero no de la exactitud del conocimiento. La responsabilidad de esta

exactitud recae en el experto.

También es posible recoger el conocimiento a través de otros medios, como

pueden ser los manuales o los tutoriales, a través de Internet, mediante libros y

artículos, etc., pero para poder simular el comportamiento de un profesional, lo más

recomendable es adquirir el conocimiento a través del experto utilizando otros medios

de extracción de conocimiento de forma auxiliar como refuerzo.

Aunque hay varias técnicas de adquisición de conocimiento, las más

empleadas por la eficiencia y los resultados que se obtienen son las entrevistas.

ENTREVISTAS: Es el método más comúnmente utilizado en la adquisición del

conocimiento. Las entrevistas pueden ser directas e indirectas y pueden contener

cuestiones que son explícitas o implícitas. Son de tipo retrospectivo, es decir, se

requiere que el experto recuerde situaciones pasadas, es decir, el conocimiento

extraído es prácticamente heurístico.

No es necesario tan sólo su realización, sino que deben registrarse, dejando

constancia documental de su contenido. La conducción de las entrevistas también

debe ser estudiada, comenzando con temas generales y profundizando a medida que

se avanza.


40

Posteriormente se debe contrastar la información recogida en la entrevista, de

ahí que sea recomendable contar con más de un experto, o bien poseer una buena

fuente de conocimiento.

De acuerdo al tipo de información que se desea recabar, o si se trata de un

experto individual o un grupo, se puede elaborar las entrevistas en forma estructurada

y en otros casos las preguntas son sin estructura. Hay varios tipos principales:

• No estructurada: Si el objetivo de la entrevista radica en adquirir

información general, es conveniente elaborar una serie de preguntas sin

estructuras, con una sesión de preguntas y respuestas libres. Este tipo de

entrevistas son las más recomendables para las primeras sesiones, en las

que aún no se tiene el conocimiento necesario para incurrir en problemas

determinados y permiten al experto coger confianza y al Ingeniero de

Conocimiento familiarizarse con el lenguaje adecuado con el entorno.

• Estructurada: Las entrevistas estructuradas utilizan formatos abiertos

o cerrados, en el caso de que sean abiertos, el experto podrá dar

cualquier respuesta que considere apropiada; en el caso de preguntas

cerradas, se proporcionar al usuario un conjunto de respuestas que

pueda seleccionar. Este enfoque mejora la contabilidad de la entrevista,

pero no permite que el entrevistador explore las respuestas interesantes o

poco comunes. Este tipo de entrevistas son mejor dejarlas para el final, en

caso de que se tengan preguntas concretas que se deseen solucionar.

• Mixta: Puede considerarse como una entrevista estructurada levemente

abierta, es decir, se orienta la entrevista a fin de poder solucionar una serie

de preguntas que tenga el Ingeniero de Conocimiento, pero no restringe las


41

respuestas del experto pudiendo desviarse la conversación a temas

semejantes. Es el tipo de entrevista más común tras la toma de contacto.

• En grupo: En este caso, la recogida de información no se hace de forma

individual con un único experto, sino que en la entrevista se encuentran

presentes varios expertos. Aunque en este tipo de entrevistas pueden

provocarse diferencias de opinión entre los presentes, con la consiguiente

pérdida de tiempo que esto conlleva, es muy recomendado ya que aporta

un mayor grado de objetividad a las respuestas ofreciendo mayor

credibilidad al Sistema e incluso ofrecer conceptos y situaciones que al

experto, individualmente, no se le hubiera ocurrido.

La fase de Adquisición del Conocimiento es constante durante gran parte del

desarrollo del Sistema y tiene a su vez una serie de etapas:

DEFINICIÓN DEL PROBLEMA

IDENTIFICACIÓN DE CONCEPTOS Y RELACIONES DEL DOMINIO DEL CONOCIMIENTO

FORMALIZACIÓN DEL CONOCIMIENTO

CHEQUEO

REFINADO Y VALIDACIÓN

APLICACIÓN

Errores formales yde codificación

Errores conceptualesInconsistencia del conocimiento

DEFINICIÓN DEL PROBLEMA

IDENTIFICACIÓN DE CONCEPTOS Y RELACIONES DEL DOMINIO DEL CONOCIMIENTO

FORMALIZACIÓN DEL CONOCIMIENTO

CHEQUEO

REFINADO Y VALIDACIÓN

APLICACIÓN

Errores formales yde codificación

Errores conceptualesInconsistencia del conocimiento


42

1. Definición del problema: Se trata de identificar el alcance de la aplicación del

Sistema Basado en Conocimiento así como la gama de problemas que

pueden ser resueltos por él.

2. Identificación de conceptos y relaciones del dominio del conocimiento:

Obtenida la información requerida, ésta debe ser filtrada para eliminar

redundancias, anécdotas o casos que no sean relevantes con el problema a

tratar, es decir, identificar y organizar los datos importantes y relevantes que

el experto halla transmitido. El resultado de este paso debe ser un

conocimiento organizado y estructurado, coherente y sin ambigüedades o

redundancias.

3. Formalización del conocimiento: El resultado de esta etapa será lo que

posteriormente se representará y será el contenido de la base de

conocimientos donde objetos y sus relaciones quedan reflejados. Debido a su

fuerte relación con la fase de Representación del Conocimiento, los métodos

de representación de ambos pasos deben ser semejantes para evitar

conflictos posteriores.

4. Chequeo: Consiste en una comprobación continua y exhaustiva pues el

conocimiento que se obtenga de esta etapa será usada para obtener las

respuestas del sistema. Requiere realizar una comprobación intensiva de la

calidad y bondad del conocimiento recogido para corregir errores antes de

usarlo.

5. Refinado y Validación: Se trata más de una comprobación semántica que

sintáctica. Su objetivo es averiguar si el sistema ha alcanzado ya el suficiente

grado de madurez. Se realiza con el sistema basado en conocimiento ya

desarrollado. Se comprueba que resultan las mismas respuestas a

cuestiones específicas que las que hubiese dado el experto para la solución

de los mismos problemas planteados


43

3.2.2. : Conceptualización Del Conocimiento

Es la fase posterior a la Adquisición del Conocimiento y necesaria para la

Representación del Conocimiento, es decir, se parte del conocimiento adquirido en la

fase anterior para poder moldearla para la siguiente. Según Buchanan, la fase de

Conceptualización consiste en "hacer explícitos los conceptos claves y las relaciones

relevantes".

Los conocimientos que domina un experto son de dos tipos: uno de tipo

"público" como es el conocimiento de la tecnología y de los detalles técnicos de los

equipos y el proceso, y otro "privado", generado por sus experiencias y que constituye

la heurística de su tarea. Entre ellos, hay conceptos o elementos principales por donde

gira toda su tarea y otros elementos secundarios ligados a los anteriores. El aspecto

fundamental para el éxito de un sistema experto es lograr una buena

conceptualización de la "experticia" del técnico a quien puede reemplazar dicho

Sistema.

Una vez identificado el problema a resolver en la fase anterior, debe analizarse

el problema con mayor profundidad (etapa de Conceptualización). En esta etapa, el

Ingeniero del Conocimiento crea un diagrama del problema en el que se representa

gráficamente las relaciones existentes entre los procesos. Al igual que en la etapa de

identificación del problema, se produce un proceso iterativo entre el experto y el

Ingeniero del Conocimiento hasta que ambos estén de acuerdo en los conceptos

claves, y las relaciones existentes entre ellos están adecuadamente conceptualizados.

El objetivo es establecer el modo en que se van a utilizar los conocimientos

adquiridos a través del experto y en qué momento es más conveniente usarlos, en qué

contexto y de qué modo son empleados. De esta forma se obtiene un conocimiento

más profundo del problema y se le empieza a dar forma de tal modo que se obtenga


44

un mayor grado de detalle del mismo para que el Sistema sea capaz de solucionarlo

con mayor facilidad.

En esta fase también hay que volver atrás, a la etapa de Identificación de

Problemas, de forma recurrente para no olvidar el problema centrar que se está

tratando. La omisión de un elemento clave en la descripción puede provocar

incongruencias en la etapa de identificación, esto induce a una revisión de los

objetivos. Se puede observar que el desarrollo de los sistemas expertos es cíclico en

estas dos etapas preliminares:

Durante la conceptualización se determinan tres tipos de conocimientos: los

Estratégicos que especifican qué hacer, dónde y porqué hacerlo, es decir, estos

conocimientos fijan la secuencia de pasos que el Sistema Experto deberá seguir para

ejecutar su tarea, los conocimientos Tácticos de Acción u Operativos, que especifican

cómo y cuándo el Sistema Experto puede añadir a sus conocimientos genéricos

información actual acerca del caso y los conocimientos Fácticos o Declarativos, que

IDENTIFICACIÓN CONCEPTUALIZACIÓN

¿Es adecuada la Identificación?

Continua el procesode desarrollo

NO

SI

IDENTIFICACIÓN CONCEPTUALIZACIÓN

¿Es adecuada la Identificación?

Continua el procesode desarrollo

NO

SI


45

especifican lo que es, o se cree que es verdad acerca del mundo en general y acerca

del caso particular para el cual se está ejecutando la tarea.

Al igual que la fase anterior, la Conceptualización tiene unos pasos a seguir:

1. Creación de un Diccionario de Conceptos: Representado mediante tablas del

tipo objeto – atributo – valor presenta los conceptos clave que han sido

adquiridos en la fase anterior.

2. Establecimiento del Modelo Dinámico de Proceso y Control: Establece una

jerarquía, generalmente de tipo cronológico, entre las tareas que el Sistema

Experto va a realizar.

3. Diseño de Mapa de Conocimientos: Refleja completamente el proceso de

razonamiento del experto. Suele diseñarse como una mezcla de los dos

pasos anteriores (un modelo dinámico mostrando los atributos y valores),

aunque no hay una especificación establecida.

Con estos pasos se pretende plasmar, de una forma matemática y gráfica, una

porción de la realidad o de un conocimiento, usando notaciones, fórmulas y diagramas

que permiten expresar la función de los conocimientos, pero no representan de una

forma directa el conocimiento, sino que presentan las relaciones entre los conceptos

más relevantes adquiridos para obtener un mayor entendimiento de la realidad. Estas

representaciones o modelos conceptuales se les denominan Representaciones

Intermedias Externas.

Se disponen de múltiples sistemas de representación para formular el

conocimiento y aunque las representaciones son libres, siempre y cuando el sistema a

emplear sea legible y cumpla su propósito, son más empleadas pues representan el

conocimiento de una forma clara y entendible. Las representaciones más comunes

son:


46

Tabla De Decisión

La tabla de decisión es una matriz de renglones y columnas que indican

condiciones y acciones. Las reglas de decisiones, incluidas en una tabla de decisión

establecen el procedimiento a seguir cuando existen ciertas condiciones.

Documenta las reglas que seleccionan una o más acciones basadas en una o

más condiciones de un conjunto posible de condiciones, lo que las hace precisas y

compactas. Si las decisiones se basan en muchas variables y estas variables pueden

asumir varios valores diferentes, la especificación de procesos puede ser realizada

utilizando tablas de decisión, como se muestra en el siguiente ejemplo:

Como se describe en la tabla, una tabla de decisión es construida relacionando

las variables interesadas con acciones a ser ejecutadas según alguna combinación

particular de los valores de las variables (primera columna).


47

Árbol De Decisión

El árbol de decisión supone una ayuda para la elección entre varias decisiones

a tomar o cursos de acción. Proveen una estructura sumamente efectiva dentro de la

cual estimar cuales son las opciones e investigar las posibles consecuencias de

seleccionar cada una de ellas.

En resumen, los árboles de decisión proveen un método efectivo para la toma de

decisiones debido a que plantean el problema para que todas las opciones sean

analizadas, permiten analizar totalmente las posibles consecuencias de tomar una

decisión y proveen un esquema para cuantificar el costo de un resultado y la

probabilidad de que suceda, lo cual nos ayuda a realizar las mejores decisiones

sobre la base de la información existente y de las mejores suposiciones.

Es básicamente un diagrama que representa, de una forma especialmente

organizada, las decisiones, los principales eventos que introducen incertidumbre, así

como las posibles salidas y soluciones de todas las decisiones y eventos. A

continuación se expone un ejemplo esquemático que muestra los elementos básicos

propios de un árbol de decisión:


48

Árbol De Descomposición

Ilustra cómo puede descomponerse la tarea del SE en pasos y subpasos

modulares, y las metas y submetas.

En el ejemplo, los pasos de alto nivel que se corresponde con el primer y

segundo nivel del árbol de descomposición funcional del problema, los subpasos de la

tarea que se corresponden con el tercer nivel del árbol de descomposición funcional

del problema y los subpasos de bajo nivel que comprende el cuarto nivel del árbol de

descomposición funcional.

Organigrama

Ilustra el orden en el cual el SE debería ejecutar los pasos en su tarea y las

condiciones bajo las cuales debería ejecutar esos pasos. Debe reflejar de forma

esquemática la descripción de las unidades que la integran y su respectiva relación de

una forma jerárquica. A continuación se muestra un simple ejemplo de un

organigrama:


49

Descripción de Paso Procedural

Este sistema consiste en describir en detalle las entradas, razonamientos y

acciones de salida individuales que el Sistema Experto deberá poner en un paso.

También hay que explicar por qué es necesario el paso así como listar los

prerrequisitos para ejecutar el paso.

Redes de Inferencia

Una red de inferencia puede ser representada como un gráfico en el que los

nodos representan parámetros que son los hechos obtenidos como datos o derivados

de otros datos. Cada parámetro es una declaración acerca de algún aspecto del


50

problema bajo análisis y puede servir como un antecedente o consecuente de una

regla. Dichas declaraciones pueden representar un rango que va desde la conclusión

final de un sistema, hasta hechos simples, observados o derivados. Cada uno de estos

parámetros puede tener uno o más valores asociados, donde cada valor tiene una

medida correspondiente de incertidumbre que representa cuan creíble es el valor

particular de un parámetro.

Las reglas en el sistema están representadas dentro del gráfico por las

interconexiones entre los varios nodos. Este conocimiento es utilizado por el proceso

de inferencia para propagar resultados a través de la red.

Las redes de inferencia son muy útiles para dominios donde el número de

diferentes soluciones alternativas es limitado. Por ejemplo, la clasificación de

elementos en las ciencias naturales y problemas de diagnóstico.


51

Grafos

Ilustra cualquier relación entre conceptos, especialmente: topológica, causal,

funcional, cronológica...


52

3.2.3. : Representación Del Conocimiento

La representación del conocimiento se utiliza para clasificar y para procesar

conceptos en un sistema de información. Más específicamente, la resolución de

problemas puede ser simplificada con la elección apropiada de representación del

conocimiento. Si bien representar el conocimiento de una manera hace la solución

más simple, elegir una representación inadecuada puede hacer que la solución sea

difícil.

El conocimiento puede ser representado de múltiples maneras, enfatizando las

estructuras de datos que se van a emplear para la consiguiente inferencia y las

relaciones que hay entre ellas. La forma de representación que se escoja dependerá

del tipo de problema a ser resuelto y de los métodos de inferencia disponibles.

Una representación del conocimiento puede ser un esquema o dispositivo utilizado

para capturar los elementos esenciales del dominio de un problema. Una

representación válida es aquella que facilita la computación. Debido a la variedad de

formas que el conocimiento puede asumir, los problemas involucrados en el desarrollo

de una representación del conocimiento son complejos, interrelacionados y

dependientes del objetivo. En términos generales, se debe pretender que el

conocimiento esté representado de tal forma que:

• Capture generalizaciones

• Pueda ser comprendido por todas las personas que vayan a proporcionarlo y

procesarlo

• Pueda ser fácilmente modificado

• Pueda ser utilizado en diversas situaciones aún cuando no sea totalmente

exacto o completo

• Pueda ser utilizado para reducir el rango de posibilidades que usualmente

debería considerarse para buscar soluciones


53

La representación del conocimiento que habrá en la base de conocimientos del

sistema basado en el conocimiento ha de:

- Ser adecuada al conocimiento adquirido: Ha de representar todos los tipos de

conocimiento de nuestra aplicación

- Ser adecuada para inferir: Habilidad para ser usada en el proceso de

razonamiento

El conocimiento declarativo puede ser representado con modelos relacionales y

esquemas basados en lógica. Los modelos relacionales pueden representar el

conocimiento en forma de árboles, grafos o redes semánticas. Los esquemas de

representación lógica incluyen el uso de lógica proposicional y lógica de predicados.

Los modelos procedimentales y sus esquemas de representación almacenan

conocimiento en la forma de cómo hacer las cosas. Pueden estar caracterizados por

gramáticas formales, normalmente implantadas por sistemas o lenguajes

procedimentales y sistemas basados en reglas (sistemas de producción).

Las representaciones declarativas suelen ser más expansivas y costosas, en el

sentido que la enumeración puede ser redundante e ineficiente. Sin embargo, la

modificación de las representaciones declarativas es más fácil, simplemente se agrega

o se elimina conocimiento. Las representaciones procedimentales, en cambio, pueden

ser más compactas, sacrificando flexibilidad. Representaciones prácticas pueden

incluir elementos tanto declarativos (listado de hechos conocidos), como

procedimentales (un conjunto de reglas para manipular los hechos).


54

Como se ha estado mencionando, hay muchas formas de representar el

conocimiento adquirido a través del experto y de los distintos medios, sin embargo es

más común representarlo en forma de esquemas basados en la lógica ya que

permiten una visión más clara de los objetos y las relaciones entre ellos. Se han

propuesto numerosos esquemas de representación del conocimiento. Sin embargo se

pueden agrupar básicamente en cuatro categorías (Mylopoulos y Levesque, 1984).

1. Esquemas de representación lógica

2. Esquemas de representación procedural

3. Esquemas de representación en forma de red (malla)

4. Esquemas de representación estructurada

1. Esquemas de Representación Lógica

La lógica fue uno de los primeros formalismos usados por los investigadores de

Inteligencia Artificial para representar estructuras de conocimiento en ordenadores. El

propósito de usar la lógica como medio de representación de conocimiento es aportar

una notación que sea lo suficientemente versátil para cubrir los conceptos deseados y

al mismo tiempo sea capaz de soportar procesos deductivos.

John McCarthy (1968) fue uno de los primeros investigadores en abogar por el

uso de la lógica para la representación del conocimiento. En sus propias palabras, un

programa

"(…) has common sense if it automatically deduces for itself a sufficiently wide class of

immediate consequences of anything it is told and what it already knows."

(McCarthy 1968)


55

Saber representar el conocimiento y luego usar esa representación para

razonar son esenciales en la construcción de un Sistema Experto. De ahí que la lógica

haya sido uno de los primeros esquemas de representación utilizados en Ingeniería

del Conocimiento

Un formalismo de representación basado en la lógica permite expresar muchos

tipos de generalizaciones, incluso sin disponer de una descripción completa de la

situación. El uso de la deducción también permite efectuar consultas lógicamente

complejas a una base de conocimiento que contenga dichas generalizaciones, incluso

cuando una consulta no pueda ser evaluada directamente (Cohen & Feigenbaum

1982).

La lógica elemental se divide en:

• lógica de enunciados

• lógica de predicados

Ambas utilizan un lenguaje propio artificial o formalización de un lenguaje

natural que permite analizar las proposiciones del lenguaje natural. El objetivo de la

lógica clásica es determinar si nuestros razonamientos, independientemente de su

contenido, son correctos o incorrectos.

Lógica de Enunciados

En la lógica de enunciados la unidad mínima es el enunciado, es decir, un

segmento lingüístico que tiene sentido completo por sí mismo:

Esta fiesta es muy divertida

Esta fiesta es muy divertida y la música es muy buena


56

Para que un enunciado sea tal, tiene que poder atribuírsele valores de verdad o

falsedad. La lógica de enunciados (o lógica proposicional), trata del estudio de la

composición de enunciados mediante conectores (y, o, si...entonces, etc.) y se

fundamenta en el principio de bivalencia, según el cual, todo enunciado es

verdadero o falso, pero nunca ambas cosas a la vez. Por tanto, se puede decir que la

lógica de enunciados se dedica a formalizar las proposiciones del lenguaje natural en

un lenguaje simbólico y a definir los conectores, estudiando las leyes de combinación

o deducción de los enunciados que las contienen.

Para representar estos enunciados, se usa un sistema de variables, que

representan las proposiciones o enunciados (por ejemplo; la fiesta es muy divertida =

p) y un conjunto de conectivas o conectores proposicionales cuya función es la de

alterar, relacionar o conectar enunciados atómicos haciéndolos complejos. Los más

frecuentes son:

• Negación: ¬ : Representa la partícula lingüística no o los prefijos que indican esta

idea como imposible.

• Conjunción: ∧ : Representa la partícula lingüística y o cualquier otra que indique

la idea de unión, como también, igualmente, pero.

• Disyunción: ∨ : Representa la partícula lingüística o.

• Condicional: → : Representa las partículas lingüísticas si … entonces ... o

cualquiera otros que indiquen la idea de condición, como cuando …

entonces... , entonces o una simple "coma". La partícula entonces o

equivalente separa el antecedente del consecuente.

• Bicondicional : ↔ : Representa las partículas lingüísticas si y sólo si … o

cualquier otra que indique doble condición, como equivale, cuando y sólo

cuando, únicamente.


57

Lógica de Predicados

La lógica de enunciados o cálculo proposicional resulta útil para muchas

aplicaciones computacionales, sin embargo, existe una gran cantidad de aplicaciones

donde el cálculo proposicional no se considera suficiente, debido a que cuenta con

una deductibilidad limitada y en donde es preferible un tipo especial de lógica conocido

como Lógica de Predicados (ó Cálculo de Predicados).

La lógica de predicados es una extensión de la lógica de enunciados basada

en el examen de la estructura de los enunciados. Ésta a su vez puede dividirse en dos

secciones, la lógica de primer orden en el que sólo se cuantifican variables

individuales y lógica de predicados de segundo orden cuando se cuantifican los

predicados y así sucesivamente.

En los enunciados se pretenden identificar individuos y propiedades o

relaciones entre individuos tal que los individuos son todo aquello que en la gramática

tradicional se llamaba "nombre común" o "nombre propio", cualquier cosa concreta:

ser vivo o no mientras que las propiedades de individuos o relaciones entre ellos son

los predicados.

A continuación se muestran dos ejemplos:

- Juan es alumno Alumno (JUAN)

- Todos los hombres son mortales x: Hombre(x) → Mortal(x)


58

2. Esquemas de Representación Procedural

El conocimiento se encapsula en un algoritmo, y se trabaja con él ejecutando

ese algoritmo. Son 'programas' que expresan las relaciones entre fragmentos de

conocimiento. Tiene facilidad para usar el metaconocimiento (es fácil representar

cómo hacer cosas) y es indispensable a bajo nivel.

Lo más común en estos casos es usar un sistema de producción o reglas de

producción, cuyo origen está en el anterior. Los sistemas basados en reglas son los

más comúnmente utilizados. Su simplicidad y similitud con el razonamiento humano,

han contribuido para su popularidad en diferentes dominios. Las reglas son un

importante paradigma de representación del conocimiento.

Las reglas representan el conocimiento utilizando un formato SI-ENTONCES

(IF-THEN), es decir:

Un ejemplo es el que sigue:

SI

ENTONCES

Condición 1.....Condición n

Conclusión

SI

ENTONCES

Condición 1.....Condición n

Conclusión

Sí Latencia Distal >= 3.8 Then Latencia Distal Normal

Sí Latencia Distal < 3.8 Then Latencia Distal Anormal


59

Sistemas de Producción

Como ya se ha mencionado anteriormente, las reglas de producción usadas en

la Ingeniería del Conocimiento tienen su origen en los Sistemas de Producción. Son

modelos de cálculo que han probado su eficiencia de forma notoria en la Ingeniería del

Conocimiento tanto en el desarrollo de algoritmos de búsqueda como en el modelado

de la solución a problemas del dominio humano.

Los sistemas de producción son una colección de reglas condición – acción o

reglas de producción que ya han sido explicadas, y están compuestos por 3

elementos:

1. Conjunto de Reglas de Producción

2. Memoria de Trabajo: Contiene una descripción del estado actual del mundo

descripción del estado actual del mundo o entorno de la aplicación en

cada paso del proceso de razonamiento. Esta descripción es un modelo

que servirá para asociar las partes condición de las reglas con las

observaciones del mundo con objeto de seleccionar o producir las

apropiadas acciones.

3. Ciclo de Reconocimiento y Actuación: Es el procedimiento de control de un

sistema de producción. Es un procedimiento de marcha hacia adelante

marcha hacia adelante. La memoria de trabajo se inicializa con la

descripción del problema. El estado del proceso de resolución del

problema se mantiene a través de un conjunto de modelos en la

memoria de trabajo.

El funcionamiento de los Sistemas de Producción es el que sigue:

Los modelos guardados se contrastan con las condiciones de las reglas de

producción. Se denomina "conjunto conflicto" al subconjunto de reglas cuyas


60

condiciones se cumplen y de ellas, en el momento en que se cumplen todas las

condiciones se produce el 'disparo' de la misma ejecutándose la acción, acción que

alterará el contenido de la memoria de trabajo. Se continúa este procedimiento con la

memoria modificada hasta que no haya condiciones en las reglas que cumplan el

contenido de los modelos de la memoria de trabajo.

El esquema sencillo para explicar este procedimiento es el que sigue:

Base de conocimientos:

1. Si ba ba entonces ab ab2. Si ca ca entonces ac ac3. Si cb cb entonces bc bc

Caso: cbaca cbaca


61

3. Esquemas de Representación en Redes Semánticas

Los responsables de los primeros esquemas de representación formalizados

fueron Quillian (1968) y Shapiro & Woddmansee (1971). Los elementos básicos que

se pueden encontrar en todos los esquemas de redes, o Redes Semánticas, son:

• Estructuras de datos en nodos, que representan conceptos, unidas por arcos

que representan las relaciones entre los conceptos.

• Un conjunto de procedimientos de inferencia que operan sobre las estructuras

de datos.

Estos sistemas de organización del conocimiento estructuran conceptos, no como

jerarquía sino como una red. Los conceptos son como nodos, con varias relaciones

que se ramifican hacia fuera de ellas. Las relaciones pueden incluir relaciones tipo

todo-parte, causa-efecto, padre-niño, es_un o es_parte. Las redes semánticas son

grafos orientados que proporcionan una representación declarativa de objetos,

propiedades y relaciones.

Esta técnica de representación del conocimiento tiene muchas ventajas, pero su

uso depende de la naturaleza del sistema que pretendemos desarrollar. Las redes

semánticas permiten una mayor facilidad de comprensión y de visualización de los

procesos de inferencia, una facilidad de control e implementaciones eficientes.

La estructuración jerárquica facilita que la adscripción de propiedades a una

determinada categoría se reduzca a aquellas que son específicas a la misma,

heredando aquellas propiedades de las categorías superiores de la jerarquía,

tradicionalmente de una forma monotónica, muy similar a la programación orientada a

objetos, caso en el que este tipo de representación es muy usada. El siguiente ejemplo

ejemplifica una red semántica típica con herencia de propiedades.


62

Aunque lo más común y aceptado a la hora de representar las redes

semánticas es emplear un sistema de nodos y arcos.


63

• Nodos son etiquetados con el nombre de los conceptos o individuos o casos

que representan

• Arcos son etiquetados con el nombre de la interrelación entre conceptos o

individuos o casos del dominio de conocimiento que representan

4. Esquemas de Representación Estructurada

Extienden la representación formal de red semántica. Permiten que cada nodo

sea una estructura de datos compleja conteniendo una serie de atributos con valores.

Básicamente, un marco es una estructura de datos compleja que representa

una situación estereotipada, por ejemplo hacer una visita a un enfermo o acudir a una

fiesta de cumpleaños. Cada marco posee un número de casillas (slots) donde se

almacena la información respecto a su uso y a lo que se espera que ocurra a

continuación. Al igual que las redes semánticas, podemos concebir un marco como

una red de nodos y relaciones entre nodos (arcos).

Una base de conocimiento basada en marcos es una colección de marcos

organizados jerárquicamente, según un número de criterios estrictos y otros principios

más o menos imprecisos tales como el de similitud entre marcos. A nivel práctico,

podemos considerar los marcos como una red semántica con un número de

posibilidades mucho mayor, entre las que destacan especialmente, la capacidad de

activación de procesos y de herencia no-monotónica en la que un nodo hijo hereda

todos los slots de su padre a menos que se especifique lo contrario.


64

Como se puede ver en el siguiente ejemplo, las subclases heredan las

propiedades de los marcos superiores, siendo los 'niveles superiores' de un Frame

fijos representando propiedades y atributos que son siempre ciertas en la situación

supuesta:


65

3.2.4.: Razonamiento

El razonamiento se puede definir como el proceso de obtención de inferencias

o conclusiones a partir de unos hechos u observaciones reales o asumidos y de un

conocimiento previo, dicho de otro modo, la inferencia es el proceso por el que a partir

de unos hechos conocidos se obtienen conclusiones acerca de otros desconocidos.

El motor de inferencia es el "supervisor", un programa que está entre el usuario

y la base de conocimientos, y que extrae conclusiones a partir de los datos simbólicos

que están almacenados en las bases de hechos y de conocimiento. Como se ha

comentado en apartados anteriores, depende en gran medida de la representación

elegida.

Existen varios algoritmos de búsqueda a lo largo de las reglas para inferir

conclusiones a partir de los hechos y las reglas. Todos los algoritmos son del tipo

"pattern-matching", van disparando reglas a medida que se cumplen las condiciones.

Para construir un motor de inferencia, existen tres métodos básicos: encadenamiento

hacia adelante, encadenamiento hacia atrás y reglas de producción.

Método de encadenamiento hacia adelante

A este método también se le conoce como conducido por datos, porque el

motor de inferencia utiliza la información que el usuario le proporciona para moverse a

través de una red de operadores AND y operadores OR hasta que encuentra un punto

terminal que es el objeto. Es decir, parte de los síntomas o de las condiciones para

llegar a la causa o conclusión. Si el motor de inferencia no puede encontrar un objeto

que cumpla con los requisitos, el SE pide más información. Los atributos que definen

al objeto crean un camino que conduce al mismo objeto: la única forma de alcanzar

dicho objeto es satisfacer todas sus reglas. En resumen el sistema de encadenamiento


66

hacia delante construye un árbol desde las hojas hasta la raíz, como se puede ver en

la siguiente figura:

Método de encadenamiento hacia atrás.

Este método es el contrario al método anterior, consiste en probar un dato. Un

motor de inferencia de encadenamiento hacia atrás comienza con una hipótesis

(objeto) y pide información para confirmarlo o negarlo. A este método también se le

llama conducido por objetos porque el Sistema Experto empieza con un objeto e

intenta verificarlo. En resumen, el encadenamiento hacia atrás poda un árbol, lo cual

es lo contrario al método anterior, en el cual se construye un árbol:


67

Método de reglas de producción

Este método es una mejora al método de encadenamiento hacia atrás. La

teoría operativa general es que el sistema pide como información aquella que elimine

la mayor incertidumbre posible. El problema que existe con este método está en su

dificultad para llevarse a cabo, principalmente debido a que la base de conocimiento a

menudo es tan grande que el número de combinaciones que el sistema puede

soportar se rebasa fácilmente, por lo tanto, el sistema no puede determinar

exactamente qué información eliminará una mayor incertidumbre. En segundo lugar,

los sistemas de reglas de producción requieren que la base de conocimientos

contenga no sólo la información objeto - atributo, sino además un valor cuantificador,

lo que hace aun más difícil la construcción de la base de conocimientos.


68

El proceso de inferencia incluye los siguientes pasos:

1. identificación de los elementos de conocimiento importantes para la solución

del problema (hechos y conocimiento)

2. activación y control del conocimiento e interpretación de resultados

3. resolución de situaciones conflictivas

El motor de inferencia es el encargado de llevar a la práctica el mecanismo de

inferencia. Dependiendo del esquema seleccionado como representación del sistema

experto se tienen distintos tipos de razonamiento:

• Esquemas de representación basados en Lógica

Se basa en utilizar reglas de transformación propias del cálculo tanto

de enunciados como de predicados de primer orden. Se pueden

emplear 3 métodos distintos:

- Deducción Directa: A partir de las premisas de un argumento se

llega a la conclusión de una forma directa sólo con aplicación

de reglas lógicas de razonamiento válido.

- Reducción al absurdo: Se comienza suponiendo la falsedad de la

conclusión a demostrar negando lo que haya que probar como

verdadero. Partiendo de esa suposición, se llega a una

contradicción rechazando ese supuesto y por tanto afirmando

la conclusión deseada.

- Resolución: Si la inferencia llega a mostrar una contradicción,

quiere decir que la conclusión negada es falsa y por tanto es

cierta la que se quiere demostrar. La demostración de la


69

inconsistencia en el conjunto de axiomas, muestra la

consistencia de la conclusión propuesta.

• Reglas de Producción

Su origen se basa en los Sistemas de Producción. Una declaración de

que algo es verdadero o es un hecho conocido, es una afirmación. El

conjunto de afirmaciones se conoce a menudo con el nombre de memoria

de trabajo o base de afirmaciones. De igual forma, al conjunto de reglas se

lo denomina base de reglas.

Junto con la memoria de trabajo y el conjunto de reglas de producción,

se le añade el ciclo de reconocimiento y actuación. Éste es el

procedimiento seguido por las reglas de producción utilizando el

encadenamiento hacia delante.

Mediante técnicas de búsqueda y procesos de unificación, los sistemas

basados en reglas automatizan sus métodos de razonamiento y

proporcionan una progresión lógica desde los datos iniciales, hasta las

conclusiones deseadas. Esta progresión hace que se vayan conociendo

nuevos hechos o descubriendo nuevas afirmaciones, a medida que va

guiando hacia la solución del problema.

En consecuencia, el proceso de solución de un problema en los

sistemas basados en reglas va realizando una serie de inferencias que

crean un sendero entre la definición del problema y su solución. Las

inferencias están concatenadas y se las realiza en forma progresiva, por lo

que se dice que el proceso de solución origina una cadena de inferencias.


70

La interpretación de reglas es realizada por una máquina de inferencia

en el sistema basado en conocimiento. La interpretación de reglas, o

inferencia, en el razonamiento progresivo o hacia delante, involucra la

repetición de los pasos que se indican en la siguiente figura.

• Esquemas basados en Redes Semánticas

Las redes asociativas se caracterizan por representar el conocimiento

en forma gráfica. En este caso, es un razonamiento hacia adelante basado

en el simple seguimiento de los enlaces de la red. (Inferencia por enlaces)

Hay dos tipos de inferencia:

- Activación por propagación: Comienza con la activación de todos los nodos

conectados a un par de nodos (iniciales) y continua con la activación

de todos los nodos conectados a los nodos activados y así


71

sucesivamente hasta que se encuentra un nodo que es activado por

ambas partes del par de nodos inicial.

- Asociación de estructuras: Consiste en emparejar fragmentos de red que

incluyen variables desconocidas con fragmentos de red contenidas en

la base de conocimientos. El procedimiento es como el que se

muestra en la figura:

X

X = AVE


72

• Esquemas de representación estructurada

El razonamiento basado en esquemas de Marcos o "Frames" es muy

similar a la descrita para las redes semánticas ya que tienen las propiedades

principales muy similares, pudiendo heredar atributos y comportamiento. Por

tanto la inferencia en los sistemas de marcos se basa en buscar patrones en

los hechos u observaciones que coincidan con la base de conocimientos

adquirida, activando las correspondientes reglas. El motor de inferencia tratará

de buscar la mayor similitud entre los datos introducidos por el usuario y el

conocimiento 'aprendido' por el sistema.


73

4.- APLICACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO EN SDTEC


74

4.: APLICACIÓN DE LAS TÉCNICAS DE INGENIERÍA DEL

CONOCIMIENTO EN SDTEC

En esta sección se va a describir qué técnicas propias de la Ingeniería del

Conocimiento se han usado en cada fase del desarrollo del Sistema Experto. Se

analizarán los resultados por fases:

4.1 Adquisición Del Conocimiento

La Adquisición de Conocimientos (AC) es el proceso de recolección de

información, a partir de cualquier fuente (experto, libros, revistas, informes, ...),

necesaria para construir un Sistema Basado en Conocimiento.

Se puede considerar que la fase de adquisición del conocimiento es la más

importante y ardua ya que es en esta fase donde se recogerán los conocimientos que

luego serán usados por el sistema. Esta fase es tan importante porque si no se

concretiza bien lo que se quiere 'extraer' del experto o no se formaliza lo suficiente, el

sistema no responderá a lo que se le pide.

La adquisición de conocimiento proporciona, a cada etapa, la información que

se requiere en cada momento del desarrollo. Por tanto, la recolección de información

no se realiza en un único paso aislado, más bien al contrario, forma parte de cada

fase.


75

El primer paso de esta fase consiste en elaborar los problemas que deben ser

resueltos por el sistema. Precisamente en la primera fase de un proyecto es de vital

importancia determinar correctamente el ámbito estrechamente delimitado de trabajo o

el alcance del mismo, pues establece lo que se espera del sistema.

Como ya se ha mencionado con anterioridad, hay varias técnicas aplicables a

la adquisición del conocimiento:

- Entrevista: Consiste en un diálogo directo entre el Ingeniero del

Conocimiento y el experto.

- Seguimiento del proceso: No se interactúa directamente con el experto,

sino que consiste en observar al profesional mientras trabaja y sacar

deducciones y hábitos en el trabajo, es decir, consiste en observar y

anotar las resoluciones del experto.

- Técnicas conceptuales: Producen representaciones de los dominios del

conocimiento estudiado y su estructura o interrelaciones.

Debido a la naturaleza del tema escogido para el proyecto y la falta de

experiencia anterior en el campo, he escogido la entrevista como mejor medio para

adquirir el conocimiento.


76

Entrevista

Como se ha mencionado en secciones anteriores, la entrevista con el experto

es el método más común y familiar para deducir conocimientos. La entrevista consiste

en una interacción sistemática de un Ingeniero del Conocimiento con un experto para

extraer los conocimientos de experiencia de éste. Al conversar con el experto, se

revelan sus objetivos cuando resuelve problemas, cómo están relacionados u

organizados sus pensamientos, y los procesos a través de los cuales hace un juicio,

resuelve un problema o diseña una solución.

Las entrevistas pueden realizarse en grupo o individualmente, dependiendo de

los recursos disponibles para esta fase. Puesto que en este caso el experto es único,

las entrevistas realizadas serán individuales. Hay distintos modos de realizar una

entrevista:

- No estructurada: se trata de una entrevista abierta, sin formatos ni

preguntas preparadas. Especialmente aconsejada para las primeras

reuniones con el experto. Que el entrevistador pregunte

espontáneamente no significa que esta técnica no necesite planificación

y control, deben tenerse muy claros los objetivos establecidos para

cada reunión

- Estructurada: las reuniones están planificadas al detalle y se sigue un

'diálogo' predefinido. Una vez marcado el tema y la profundidad con que

se desea tratarlo, planifica todas las preguntas que debe plantear al

experto durante la sesión. Para ello, debe formular y agrupar las

cuestiones lógicamente.


77

- Mixta: una mezcla de las anteriores. Se trata la reunión como una sesión

abierta pero se espera que el experto responda a una serie de

preguntas preparadas por el entrevistado.

Las primeras sesiones con el experto fueron No Estructuradas, pensadas

principalmente para familiarizarme con la terminología del dominio. Nos centramos

principalmente en la búsqueda de conocimientos generales para poder centrarme en

el entorno de la tarea y sus usuarios. La profundidad alcanzada en estas reuniones fue

mínima ya que se pretendía acceder a la visión general

De estas primeras entrevistas se obtuvieron los rasgos generales de la

dermatología, los términos usados por los dermatólogos para describir lesiones y el

modo de identificarlas. Una descripción de las lesiones elementales encontradas en

los pacientes está descrita en la Introducción de la memoria, resultado de una de las

primeras sesiones.

Las sesiones posteriores estuvieron enfocadas a determinar el alcance del

proyecto, las enfermedades que serían consideradas por el proyecto y el modo de

clasificarlas. A continuación se muestra un fragmento del resultado obtenido durante

una de estas sesiones (el alcance completo está descrito en el capítulo de 'Alcance del

Proyecto'):


78

En cuanto los objetivos estuvieron claros, las siguientes sesiones adquirieron

una técnica Estructurada, pues ya había adquirido suficientes conocimientos generales

y el alcance del proyecto estaba establecido, por consiguiente, el resto de las sesiones

se enfocaron básicamente a la resolución de dudas, contrastar datos obtenidos a

través de libros de texto o Internet, pero sobre todo, conocer el modo en que el

dermatólogo diagnostica las enfermedades, los procedimientos a seguir, las preguntas

realizadas, las consideraciones tomadas, etc.

En las siguientes figuras, se muestra el resultado de algunas de las sesiones

con el experto. He elegido representar de esta forma las entrevistas (documentando

únicamente el resultado de las mismas) ya que el objetivo de las sesiones es obtener

VÍRICAS





PARÁSITOS PEDICULOSISESCABIOSIS

VÍRICAS







PITIRIASIS VERSICOLORCANDIDISISTIÑAS

PARÁSITOS PEDICULOSISESCABIOSISPEDICULOSISESCABIOSIS


79

resultados y cumplir los objetivos establecidos. El resto de las sesiones se pueden ver

en el Anexo I.

No estructuradaTécnica:

Introducción a los rasgos generales de la Dermatología, conceptos básicos, lesiones comunes.Familiarización con la terminología empleada por los expertos en la especialidad médica.

Obtener rasgos generales.

Resultados:

26 – Noviembre – 2005Consulta2 h. (aprox.)Luis Gustavo González (experto)

Objetivos:

Fecha:Lugar:Duración:Asistentes:

SESIÓN 2




Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 2

Mixta.Técnica:

Se obtuvieron las propiedades características de las enfermedades cutáneas autoinmunes, alérgicas e irritativas. Se contrastaron datos obtenidos a través de libros de consulta eInternet para corroborar con la experiencia del experto.

Obtener características básicas de las enfermedades.Contrastar datos obtenidos independientemente.

Resultados:

18 – Marzo – 2006Consulta1h. 30m (aprox.)Luis Gustavo González (experto)

Objetivos:


SESIÓN 5

Mixta.Técnica:



Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 5

Estructurada.Técnica:

Se contrastaron datos y deducciones con el experto y se corrigieron errores de concepto.Se obtuvo el esquema de razonamiento del experto, los procedimientos y métodos a seguir al diagnosticar.

Completar información sobre enfermedades.Conocer el razonamiento del experto al diagnosticar.

Resultados:

8 – Abril – 2006Consulta2h. (aprox.)Luis Gustavo González (experto)

Objetivos:


SESIÓN 9




Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 9


80

4.2.: Conceptualización Del Conocimiento

La etapa de Conceptualización es anterior a la representación del

conocimiento. En ella, se crea un diagrama del problema en el que se representa

gráficamente las relaciones existentes entre los procesos y los conceptos clave que

tratará el sistema experto.

Como se ha mencionado con anterioridad, el objetivo es establecer el modo en

que se van a utilizar los conocimientos adquiridos a través del experto y en qué

momento es más conveniente usarlos, en qué contexto y de qué modo son

empleados. De esta forma se obtiene un conocimiento más profundo del problema y

se le empieza a dar forma de tal modo que se obtenga un mayor grado de detalle del

mismo para que el Sistema sea capaz de solucionarlo con mayor facilidad.

Los conceptos clave que se han tratado con el experto y que han sido la base

del sistema experto se encuentran relacionados en la siguiente figura:

ENFERMEDADPACIENTE

SÍNTOMAS

TRATAMIENTO

VISIBLES INTERNOS

ANTECEDENTES

presenta

padece tiene

tienelimitan

tiene

DERMATÓLOGOanaliza

diagnostica establece

ENFERMEDADPACIENTE

SÍNTOMAS

TRATAMIENTO

VISIBLES INTERNOS

ANTECEDENTES

presenta

padece tiene

tienelimitan

tiene

DERMATÓLOGOanaliza

diagnostica establece


81

Las relaciones anteriormente representadas entre los conceptos clave que

engloban el sistema se puede describir de la siguiente forma: El paciente que acude a

un dermatólogo presenta una serie de síntomas que el médico analiza. Los síntomas

se pueden englobar principalmente en dos, los síntomas visibles como pueden ser las

lesiones y los síntomas no visibles o internos, más propios de la enfermedad, como

pueden ser la cefalea (dolor de cabeza) o fiebre. Una vez observados los síntomas, el

dermatólogo hace uso de su conocimiento y de su experiencia para proporcionar un

diagnóstico de acuerdo con los síntomas padecidos por el paciente. A continuación, se

contrastan las características de la enfermedad con los antecedentes del paciente

para ver si existe alguna posible contradicción con el tratamiento que se va a poner al

paciente. En caso contrario, se establece el tratamiento para la enfermedad del

paciente.

Antes demostrar el razonamiento del experto a la hora de diagnosticar, se

profundizará más en el nivel de detalle de los conceptos clave del sistema, conceptos

que son importantes tanto a la hora de representar el conocimiento como a la hora de

inferir dicho conocimiento.

ENFERMEDAD

SINTOMAS LESIONES DISTRIBUCIÓNCONFIGURACIÓN

Primarias Secundarias

*

ENFERMEDAD

SINTOMAS LESIONES DISTRIBUCIÓNCONFIGURACIÓN

Primarias Secundarias

*


82

Durante el desarrollo de esta etapa, se acordó con el experto que la

representación del diagrama de conceptos, aunque muy útil para profundizar más en

los conceptos aportados por el experto ya que permite mostrar los atributos y valores

propios de los objetos tratados en el sistema, no se realizaría como tal, debido a la

gran variedad de atributos que poseen los objetos y al rango de valores que éstos

pueden aceptar. De la misma manera, el diagnóstico de enfermedades es totalmente

dinámico siendo la denominación de ciertos síntomas variable entre especialistas (por

ejemplo: cefalea o dolor de cabeza, picor o prurito), aunque en este sistema se ha

hecho uso de la terminología más exacta y adecuada propias de la dermatología.

Sin embargo, hemos hecho uso de la técnica de "árboles de

descomposición", cuya teoría y explicación de funcionamiento se encuentra en el

capítulo de "Descripción de la Metodología a emplear", para representar las tareas que

son realizadas por el experto a la hora de diagnosticar los síntomas padecidos por los

pacientes.

*

Primarias

Mácula

Pápula

Placa

Vesícula

Ampolla

Pústula

Nódulo

*

Primarias

Mácula

Pápula

Placa

Vesícula

Ampolla

Pústula

Nódulo


83

Puesto que dependiendo de las observaciones y de la naturaleza de la

enfermedad los procedimientos pueden variar recurriendo a análisis clínicos

complementarios para reforzar un diagnóstico, las tareas básicas realizadas por el

experto pueden verse en la siguiente figura:

DIAGNOSTICAR ENFERMEDAD

1INSPECCIÓN PACIENTE

1.1INSPECCIÓN GENERAL

1.1.1Preguntar edadTiempo padecimientoSíntomas internos

1.2INSPECCIÓN OCULAR

1.2.2INSPECCIÓN LESIONES

PRINCIPALES

1.2.1Zona afectada

1.2.2.1MorfologíaDistribuciónFormaColor

1.2.3BÚSQUEDA LESIONES

SECUNDARIAS


2CONSULTA GENERAL

2.1Antecedentes ambientalesAntecedentes familiaresRecurrencia síntomasAnomalías realizadasViajes....

3CONTRASAR

OBSERVACIONES

3.1Análisis de laboratorio

(opcional)

DIAGNOSTICAR ENFERMEDAD

1INSPECCIÓN PACIENTE

1.1INSPECCIÓN GENERAL

1.1.1Preguntar edadTiempo padecimientoSíntomas internos

1.2INSPECCIÓN OCULAR

1.2.2INSPECCIÓN LESIONES

PRINCIPALES

1.2.1Zona afectada


1.2.3BÚSQUEDA LESIONES

SECUNDARIAS


2CONSULTA GENERAL

2.1Antecedentes ambientalesAntecedentes familiaresRecurrencia síntomasAnomalías realizadasViajes....

3CONTRASAR

OBSERVACIONES

3.1Análisis de laboratorio

(opcional)


84

4.3.: Representación Del Conocimiento

En el capítulo de "Descripción de la Metodología empleada" se han explicado

los distintos métodos que pueden ser usados para la representación del conocimiento

extraído. Sin embargo, el Ingeniero del conocimiento puede elegir realizar una

representación del conocimiento a la medida del sistema, considerando que se ajuste

mejor a las necesidades. Los métodos de representación más aceptados son:

• Esquemas de representación lógica

• Esquemas de representación procedural

• Esquemas de representación en forma de red (malla)

• Esquemas de representación estructurada

No existe un método de representación ideal para todos los sistemas expertos,

sino que dependiendo de los requisitos del sistema o de la naturaleza de los

conocimientos que se deseen aplicar a un sistema experto se representarán de una

forma o de otra. Pero es importante seleccionar bien el sistema de representación ya

que será seguido en las fases siguientes en el desarrollo del sistema experto y porque

la resolución de problemas puede ser simplificada con la elección apropiada de

representación del conocimiento. Si bien representar el conocimiento de una manera

hace la solución más simple, elegir una representación inadecuada puede hacer que la

solución sea difícil.

Para la resolución de este proyecto he decidido decantarme por la

representación a través de marcos.


85

Los motivos que me han llevado a esta elección son varios, pero el principal

motivo a sido el grado de ajuste que ofrece ese modelo al sistema que implementa.

En el modelo de marcos o "frames" se evita la presencia de conocimiento

redundante en la jerarquía ya que la herencia de propiedades permite compartir

propiedades. La herencia es muy importante en este sistema experto ya que como se

muestra en el alcance del proyecto, varias de las enfermedades 'heredan' propiedades

de sus superiores, por ejemplo (y como se puede ver más abajo en la representación

de los marcos) es el caso de las Verrugas. Esta enfermedad tiene varios tipos más

específicos entre los que se encuentran las Verrugas Planas o las Verrugas Comunes,

ambas tienen varias propiedades comunes, como es el caso de la forma, que es

compartida por el resto de las Verrugas. Por esa razón se puede determinar que las

Verrugas Planas y Comunes heredan las propiedades de su clase superior, las

Verrugas, y éstas de su clase superior, que corresponde con las enfermedades

cutáneas víricas. Un ejemplo de esta propiedad de los marcos, la herencia, se muestra

en los marcos realizados para este sistema experto.

Las redes semánticas también comparten esta característica del modelo de

marcos pero en las primeras las propiedades se encuentran distribuidas por toda la

red, mientras que en los MARCOS se encuentran embebidas dentro del marco.

Aunque la similitud entre las representaciones basadas en redes semánticas y

los marcos es muy grande, ya que de hecho las representaciones basadas en marcos

son una extensión de las redes semánticas, me he decidido por este modelo y no por

las redes semánticas ya que la cantidad de información asociada a propiedades

definida en un marco es superior a las de las redes semánticas. En los marcos se

puede introducir: Información sobre el tipo de datos básico al que pertenecen los

valores, valores mínimo y máximo (ideal para representar el rango de edades más


86

común de padecimiento de una enfermedad en concreto, por ejemplo), valores por

omisión y procedimientos y reglas que permiten inferir valores de propiedades.

Así, para la representación de este proyecto, el modelo basado en marcos es el

elegido para representar los conocimiento estáticos ya que permite formalizar con un

mínimo esfuerzo los conocimientos, visualizar claramente los conceptos, validar los

conocimientos con los expertos de una manera sencilla y es el que mejor se adapta a

la resolución de nuestro problema, además de cumplir satisfactoriamente con los

requisitos exigidos.

A continuación se muestra una parte del sistema de marcos creado para este

sistema experto. En este ejemplo se modelan únicamente las enfermedades víricas,

aunque el resto las enfermedades siguen la misma metodología:

Clase superior: Enfermedades

Contiene:• Infecciosas• Proliferativas• Autoinmunes• Alérgcias• Irritaticas• Estiramiento• Traumática• Pigmentación

Metabólica

ENFERMEDADES CUTÁNEAS

Clase superior: Enfermedades

Contiene:• Infecciosas• Proliferativas• Autoinmunes• Alérgcias• Irritaticas• Estiramiento• Traumática• Pigmentación

Metabólica


Propiedades: Son transmitidas por contagio.

Clase superior: Enfermedades Cutáneas

Contiene:• Víricas• Bacterianas• Hongos• Parásitos

INFECCIOSAS




INFECCIOSAS

Clase superior: InfecciosasForma contagio: virus

Contiene: VaricelaSarampiónVerrugaPitiriasis rosadaHerpes simpleHerpes zosterAftasMolluscum

contagiosum

VÍRICAS



contagiosum

VÍRICAS

Clase superior: InfecciosasForma contagio: bacterias

Contiene: Fiebre botonosaEritrasmaAcneGonocociaImpétigo comunImpetigo bullosoErispelaFoliculitis -

Forunculo

BACTERIANAS


Contiene: Fiebre botonosaEritrasmaAcneGonocociaImpétigo comunImpetigo bullosoErispelaFoliculitis -

Forunculo

BACTERIANAS

Clase superior: InfecciosasForma contagio: hongos

Contiene: Pitiriasis versicolor

CandiditisTiñas

HONGOS


Contiene: Pitiriasis versicolor

CandiditisTiñas

HONGOS

Clase superior: InfecciosasForma contagio: parásitos

Contiene: PediculosisEscabiosis

PARÁSITOS



PARÁSITOS

*


87

VÍRICAS

Niños: no Aspirina (s. Reye)Forma S. Reye: vésiculas con

contenido hemorrágico – V. Hemorrágica

Síntomas: fiebre, cefaleas, anorexia, vómitos.

Cantidad: numeroso, extendidoColor: rosadoForma: vesículas a costrasConfiguración: redondoElevación: < 0.5 cmsTacto: costroso

Clase superior: VíricasEdad: 2-8Zona infección: centrípeta

(cabeza y tronco)

VARICELA






(cabeza y tronco)

VARICELA

Koplic en cara interna de los labios y mejillas sobre los molares.

Cuadros de Crup sarampioso.

Síntomas: fiebre, cuadro cararral, conjuntivitis, intenso picor

Cantidad: Numeroso, extendidoColor: rojecesForma: máculo-papulosoConfiguración: redondo u ovalElevación: 1-2mmTacto:

Clase superior: VíricasEdad: todasZona infección: cara, tronco,

extremidades. No palmas o plantas

SARAMPIÓN







SARAMPIÓN

Síntomas: dolor de cabeza, fatiga, dolores, comezón

Cantidad:Color: rosa o pardoForma: papuloescamosa,

árbol de NavidadElevación:1 cmTacto:

Clase superior: VíricasEdad: 10-35Zona infección: pecho,

espalda, cuello, extremidades

PITIRIASIS ROSADA






PITIRIASIS ROSADA

Síntomas: fiebre (ocasional), picor y quemazón

Cantidad: localizadoColor: rojezForma: pequeñas ampollas,

llagas o úlcerasElevación: liso o costraTacto: rugoso

Clase superior: VíricasEdad: ?Contiene: HVS 1

HVS 2

HERPES SIMPLE





HVS 2

HERPES SIMPLE


Clase superior: Herpes Simple

Zona infección: labios, boca, cara

HVS 1




HVS 1

Puede trasmitirse al feto o al recién nacido.Puede desarrollar meningoencefalitis o lesiones oculares.



Zona infección: zona genital

HVS 2





HVS 2

1

*

Al principio puede confundirse con la varicela.Exámen de Tzanck o cultivo viral.

Síntomas: dolor o sensación de quemadura en tracti nervioso, enrojecimiento, fiebre, vesículas

Cantidad: localizadaColor: placas rojasForma: vesículas, costrasConfiguración: unilateralElevación: siTacto: vesículas lisas, costras

rugosas

Clase superior: VíricasEdad: >60 o niños, o <1 varicelaZona infección: a lo largo de un

solo dermatoma, cuello o cara (raro).

HERPES ZOSTER




rugosas



HERPES ZOSTER

Si dura más de 14 días, tratamientoNiños con fuerte dolor, suministrar un anestésico local.

Síntomas: ardor, picazónCantidad: individuales, localizadoColor: mancha blanquecina con

aureola rojaForma: úlceras (~6mm)Configuración: anularElevación: planoTacto: suave

Clase superior: VíricasEdad: adultosZona infección: interior boca

AFTAS





AFTAS

Biopsia de la piel si necesario.

Síntomas: Cantidad: grupos de 2 a 20Color: carne o rosado cuta depresión

es blancaForma: máculas y pápulas (2-5 mm) o

forma de perlaElevación: plana con leve depresión

en el centroConfiguración:Tacto:

Clase superior: VíricasEdad: ?Zona infección: niños- cara,

extremidadesAdultos- abdomen, genitales o cara interna del muslo

MOLLUSCUM CONTAGIOSUM









VÍRICAS

1 2


88

En las figuras anteriores, en algunos de los marcos se puede apreciar que

ciertos valores de los atributos estás vacíos y otros contienen el símbolo '?'. En el

primer caso, un atributo sin valor indica que no existe, el valor toma un valor por

omisión que no será reconocido por el sistema en el momento de la inferencia. Este es

una de las ventajas que los marcos tienen sobre las redes semánticas, como ya se ha

Síntomas: piel anormalmente rugosa alrededor del crecimiento rugoso

Cantidad: localizadoColor: claro, oscuro, negroForma: pápulasConfiguración: redondo u ovalTacto: rugoso

Clase superior: VíricasContiene: Verrugas Comunes

Verrugas Planas Verrugas Genitales Verrugas Plantares

VERRUGAS





VERRUGAS


Cantidad: localizadoElevación: si

Clase superior: VerrugasEdad: ?Zona infección: manos

VERRUGAS COMUNES




VERRUGAS COMUNES

Síntomas: piel anormalmente rugosa alrededor del crecimiento rugosoCantidad: localizadoElevación: no

Clase superior: VerrugasEdad: niñosZona infección: cara, frente

VERRUGAS PLANAS



VERRUGAS PLANAS

Síntomas: piel anormalmente rugosa alrededor del crecimiento rugosoCantidad: localizadoElevación: si

Clase superior: VerrugasEdad: ?Zona infección: zona genital

VERRUGAS GENITALES



VERRUGAS GENITALES


Clase superior: VerrugasEdad: ?Zona infección: plantas de los pies

VERRUGAS PLANTARES



VERRUGAS PLANTARES

VÍRICAS

2


89

mencionado y una de las razones de su elección. Como ejemplo de esta característica

en el sistema, el marco de "Molluscum Contagiosum" no tiene valor en el atributo

'Síntomas' que representan los síntomas internos pues no los presenta, la enfermedad

sólo se manifiesta de forma visual en el paciente. En el segundo caso, el símbolo '?' es

usado por el atributo 'Edad' y representa que la enfermedad puede aparecer a

cualquier edad, no está delimitada por ningún rango.


90

4.4.: Razonamiento

Empleando las mismas palabras que en el capítulo de Metodología, el

razonamiento se puede definir como el proceso de obtención de inferencias o

conclusiones a partir de unos hechos u observaciones reales o asumidos, y de un

conocimiento previo.

El proceso de razonamiento se ha hecho de acuerdo al la representación

elegida en la etapa anterior. Como se había mencionado, hay dos forma de inferir el

conocimiento adquirido y formalizado anteriormente:

• Método de activación por propagación

• Método de asociación de estructuras.

Puesto que el método de activación por propagación comienza el razonamiento

activando los nodos o marcos en nuestro y activando según procede, resulta un

mecanismo muy lento y por lo tanto poco eficiente.

Para el razonamiento del sistema experto se ha decido por el método de

asociación de estructuras en el que se emparejan fragmentos de red que incluyen

variables desconocidas con fragmentos de red contenidas en la base de

conocimientos, es decir se buscan las máximas similitudes entre los datos introducidos

por el usuario con el conocimiento almacenado.

La siguiente figura muestra un simple ejemplo del funcionamiento de este

método aplicado a nuestro sistema experto.


91

Con estos primeros datos introducidos por el usuario, el sistema es capaz de

encontrar una serie de soluciones que responden a los siguientes requerimientos: la

edad padecida del paciente esté dentro del rango delimitado por la enfermedad, la

zona de afección de la enfermedad incluya las piernas y entre los síntomas se

encuentren la cefalea, la fiebre y el prurito.

El sistema obtiene las siguientes posibles soluciones a este padecimiento:

PACIENTE

55

Piernas

síntomas

cefalea

fiebre

edad

zona

padece

prurito

PACIENTE

55

Piernas

síntomas

cefalea

fiebre

edad

zona

padece

prurito

ESCABIOSIS

cualquiera

Piernas

síntomas

cefalea

irritabilidad

edad

zona

padece

prurito

ESCABIOSIS

cualquiera

Piernas

síntomas

cefalea

irritabilidad

edad

zona

padece

prurito

FIEBRE BOTONOSA

cualquiera

Piernas

síntomas

cefalea

irritabilidad

edad

zona

padece

prurito

fiebre

FIEBRE BOTONOSA

cualquiera

Piernas

síntomas

cefalea

irritabilidad

edad

zona

padece

prurito

fiebre


92

A este conjunto de soluciones se le denomina hipótesis, pues cada una de ellas

cumple con las especificaciones que se han requerido. Por supuesto, no todas las

enfermedades cumplen las especificaciones por completo, pues los síntomas de los

pacientes pueden variar dependiendo de la fase de la enfermedad en que esté, por lo

que se permite un mayor grado de libertad en este aspecto, aunque como se puede

ver, es 'Fiebre Botonosa' la que cumple con los requisitos al completo, a excepción de

un síntoma que el paciente parece no padecer, por ello el incluir las siguientes

enfermedades.

Una vez se tienen las hipótesis, el sistema ofrece al usuario la opción de

confirmar la enfermedad seleccionándola o puede seguir con el proceso de

razonamiento al diagnóstico aumentando así el ajuste entre los valores observados

por el usuario y la base de conocimiento.

ERITRASMA

cualquiera

zona

síntomas

edad

zona

padece

prurito

brazos

piernas

pies

ERITRASMA

cualquiera

zona

síntomas

edad

zona

padece

prurito

brazos

piernas

pies

FORÚNCULO

cualquiera

Zona

síntomas

fiebre

fatiga

edad

zona

padece

irritabilidad

brazos

cara

piernas

FORÚNCULO

cualquiera

Zona

síntomas

fiebre

fatiga

edad

zona

padece

irritabilidad

brazos

cara

piernas


93

La siguiente figura muestra la confirmación de una de las hipótesis ofrecidas

por el sistema:

El sistema parte de las hipótesis que han sido obtenidas y procede a contrastar

la nueva información introducida por el usuario buscando la máxima similitud entre los

valores de los atributos y por tanto descartando las hipótesis que no se ajusten con las

observaciones realizadas.

En este caso se busca, de las hipótesis obtenidas (Escabiosis, Fiebre

Botonosa, Eritrasma y Forúnculo) aquella enfermedad cuyas propiedades se ajusten

más a las observaciones. Como resultado se obtiene la siguiente solución:

LESIONES

LESIONES PRIMARIAS

COLOR

FORMA

CONFIGURACIÓN

DISTRIBUCIÓN

máculas

escamas

rojizo

oval

agrupada

LESIONES

LESIONES PRIMARIAS

COLOR

FORMA

CONFIGURACIÓN

DISTRIBUCIÓN

máculas

escamas

rojizo

oval

agrupada


94

Aunque el sistema había obtenido como la hipótesis que más se ajustaba a los

datos introducidos inicialmente basándose en la edad del paciente, la zona afectada y

los síntomas percibidos por el mismo, que la enfermedad más probable era

Escabiosis, con los nuevos datos ha podido descartarla porque no se ajustan a las

lesiones vistas por el especialista e introducido por el sistema. Por lo que el sistema

concluye que la enfermedad padecida por el paciente es Eritrasma.

A continuación se ofrece la posibilidad del tratamiento, viendo si dicho

tratamiento es factible con los posibles antecedentes o contraindicaciones que

presente el paciente.

ERITRASMA

LESIONES PRIMARIASCOLOR

FORMA

CONFIGURACIÓN

DISTRIBUCIÓN

máculas

escamas

rojizo

oval

marrón

MÁRGENES no definidos

ERITRASMA

LESIONES PRIMARIASCOLOR

FORMA

CONFIGURACIÓN

DISTRIBUCIÓN

máculas

escamas

rojizo

oval

marrón

MÁRGENES no definidos


95

4.5.: Implementación

La implementación es la fase final del sistema experto, es aquella que se

desarrollar para permitir la interacción entre el usuario, para quien está destinada la

aplicación y el sistema experto o los conocimientos del experto. Es lo que se le puede

denominar la interfaz del usuario con la base de conocimientos.

El interfaz de usuario permite que el usuario pueda describir el problema al

sistema experto. Interpreta sus preguntas, los comandos y la información ofrecida. A la

inversa, formula la información generada por el sistema incluyendo respuestas a las

preguntas, explicaciones y justificaciones. Es decir, posibilita que la respuesta

proporcionada por el sistema sea inteligible para el interesado. También puede

solicitar más información si le es necesaria al sistema experto. En algunos sistemas se

utilizan técnicas de tratamiento del lenguaje natural para mejorar la comunicación

entre el usuario y el sistema experto.

Para la realización de esta parte del proyecto se ha hecho uso del lenguaje de

programación JAVA con las necesarias extensiones que permiten el desarrollo de la

parte visual, la que verdaderamente ve el usuario. Este lenguaje ha sido escogido por

la familiaridad que tengo con él, facilitando así la realización final del proyecto y por

consiguiente obteniendo el sistema experto como se había idealizado sin imponer los

problemas añadidos que supondrían el aprendizaje de un nuevo lenguaje de

programación.

Otra de las razones que me han llevado a elegir este sistema de

implementación para el sistema experto es la similitud y la facilidad de entendimiento

que existe entre el lenguaje de programación elegido y el modo en que se ha decidido


96

abordar el sistema experto, en especial la fase de representación del conocimiento y la

de razonamiento. Este entendimiento tiene la raíz en que JAVA se basa en el

concepto de orientación a objetos (OO), es decir, tratando los recursos como si fueran

objetos con atributos y métodos que varían los valores de dichos atributos. De ahí que

encuentre la similitud, pues se ha tratado el sistema experto como un módulo

conteniendo objetos, como se puede ver en la representación del conocimiento que se

ha basado en marcos. Cada marco representa una enfermedad (objeto) con una serie

de características propias que las difiere de las demás (atributos).

La implementación de este sistema experto se puede dividir en una serie de

pasos que sigue para determinar el diagnóstico:

1. Recogida de datos 1

2. Formulación de la hipótesis

3. Recogida de datos 2

4. Confirmación diagnóstico

1. Recogida de Datos 1

Este paso consiste en la recolección de los primeros datos ofrecidos por el usuario.

La recolección se realiza a través de la interfaz. No consiste en hacerle preguntas al

usuario, sino que se le permite que inserte los datos de acuerdo con las observaciones

realizadas al paciente.

Dichos datos son comprobados para evitar introducir valores erróneos por

equivocación que modificarán la resolución aportada por el sistema. Un ejemplo de

esta corrección se realiza cuando el usuario introduce la edad del paciente, pues


97

lógicamente no se permiten edades negativas y se establece el límite en 110 años.

Edades introducidas fuera de dicho rango son desechas y se solicita al usuario que la

introduzca de nuevo.

Los datos que se introducen se almacenan en la forma de objetos, propia de los

lenguajes de programación como JAVA. Para este fin, se ha creado un objeto

denominado 'Enfermedad' que va guardando los valores de los atributos hasta el

momento. La siguiente figura muestra una parte del código que se encarga de la

recogida de la información y almacenarla en los objetos:

int edad=0; try {

edad = Integer.parseInt(this.jTextField1.getText()); if (edad<0 || edad >110) {

JOptionPane.showMessageDialog((Component)null, "La edad introducida no es válida. Introdúzcala de nuevo, por favor.");

} } catch(NumberFormatException nfe) {

System.out.println("ERROR: PrimerDiagnostico - conversión Integer - linea 541");

}


98

El siguiente trozo de código corresponde con la clase que almacena los valores

introducidos por el usuario en el objeto 'Enfermedad'. Los valores que no se han

introducido aún son tratados como elementos vacíos hasta que se les introduzca su

valor correspondiente.

[…] private int idEnfermedad = 0; private String enfermedad = ""; private String tipo = ""; private String claseSup = ""; private int edadInf=0; private int edadSup=110; [...] //METODOS SET public void setIdEnfermedad(int idEnfermedad) { this.idEnfermedad = idEnfermedad; } public void setEnfermedad(String enfermedad) { this.enfermedad = enfermedad; } public void setTipoEnfermedad(String tipo) { this.tipo = tipo; } public void setClaseSuperior(String claseSup) { this.claseSup = claseSup; } public void setEdadInferior(int edadInf) { this.edadInf = edadInf; } public void setEdadSuperior(int edadSup) { this.edadSup = edadSup; } [...]


99

2. Formulación de la Hipótesis

Es en este paso donde se procede a contrastar la información administrada por el

usuario, y almacenado temporalmente como un objeto, con la base de conocimiento.

Esta información, que desde este momento nos referiremos a él como el objeto, es

enviada hasta la base de datos que recoge los conocimientos adquiridos por el experto

y saca el conjunto de enfermedades que coinciden en el valor de sus atributos con los

descritos por el objeto. A la colección de este grupo de enfermedades posibles se le

denomina hipótesis.

Un esquema que muestra el funcionamiento básico de este paso es el que sigue:

Los nombres de los métodos y de las clases usados en el diagrama no

corresponden exactamente con aquellos empleados en la implementación, pero son

suficientes para entender el funcionamiento de esta parte del desarrollo.

Interfaz conusuario

Recogida deDatos

getDatos(edad, zonaA, sintomas)

ObjetoEnfermedad

<<create>>

set(X)

Acceso a Base de Datos

buscarEnfermedades(Enfermedad)

HIPÓTESIS

Interfaz conusuario

Recogida deDatos

getDatos(edad, zonaA, sintomas)

ObjetoEnfermedad

<<create>>

set(X)


buscarEnfermedades(Enfermedad)

HIPÓTESIS


100

Parte del código desarrollado para la realización de esta parte se puede ver a

continuación:

[...] Vector vEnfermedad = null; Enfermedad enfermedad = new Enfermedad(); String combo = (String)jComboBox1.getSelectedItem(); String sintomas = getSintomas(); [...] vEnfermedad = ServicioEnfermedad.getInstancia().getEnfermedad(edad, combo,

sintomas); new PrimeraHipotesis(vEnfermedad).setVisible(true); [...]

Las enfermedades que componen la hipótesis se muestran al usuario en forma

de una lista ordenada, es decir, la lista viene ordenada de la más probable a la menos

probable. La ordenación se base en una mezcla entre factores fijos, como probabilidad

de ocurrencia de esa enfermedad o frecuencia de aparición de dicha enfermedad en

nuestro país y un conjunto de factores variables como puede ser la estación del año

en que se realice el diagnóstico, pues hay ciertas enfermedades que se producen más

frecuentemente en verano que en invierno.


101

3. Recogida de Datos 2

Como se ha explicado anteriormente, el usuario tiene la opción de confirmar una

de las enfermedades ofrecidas de entre el conjunto compuesto por la hipótesis como

diagnóstico final o puede seguir con el procedimiento hasta confirmar una única

enfermedad como diagnóstico posible.

Como se ha venido explicando, al usuario se le presenta una nueva ventana en la

que describe las características de las lesiones padecidas por el paciente, desde la

forma de las lesiones primarias, si padece lesiones secundarias o si son visibles y la

configuración de las mismas.

Este procedimiento es el mismo que el empleado en el paso 1, con la diferencia de

que en este caso no se crea un objeto nuevo, sino que el objeto 'Enfermedad' es

pasado en su totalidad con la información que contiene hasta el momento para ser

completado con la nueva información administrada por el usuario.

Parte del código empleado en este paso es el siguiente:

[...]

new LesionPiel(lista).setVisible(true); this.setVisible(false); [...] numPres++; lesion = lesion.concat("placa-"); [...] numPres++; lesion = lesion.concat("vesicula-");


102

4. Confirmación diagnóstico

Este es el último paso que realiza el sistema experto. Una vez completada toda la

información observada por el usuario, se procede a contrastar dicha información con la

contenida en la base de datos correspondiente a las hipótesis para descartar aquellas

que no se ajusten a lo especificado por el usuario.

Si se empleasen reglas de producción o lógica, a este procedimiento se le

denominaría "forward-backward chaining" pues la mecánica es la misma. Se comienza

con un razonamiento hacia delante (forward chaining ) comparando los hechos u

observaciones hasta llegar a las conclusiones:

De esta forma obtenemos las hipótesis, que ya se ha explicado en el paso 2.

Posteriormente se procede a confirmar las enfermedades viendo su grado de

cumplimiento con la base de conocimientos de una en una. Este proceso se denomina

"backward chaining":

Para explicar como se ha realizado esta tarea en nuestro sistema experto se

facilita el siguiente diagrama:


103

Una vez que se tiene la enfermedad diagnosticada, al usuario se le ofrece la

opción de obtener un tratamiento para dicha enfermedad, en función de los

antecedentes o alergias del paciente que puedan interferir con el tratamiento. En dicho

caso, se le informa al usuario.

Interfaz conusuario

Recogida deDatos 2

getDatos(lesiones, configuración,color, cantidad)

ObjetoEnfermedad

set(X)


confirmarDiagnostico(Enfermedad,EnfermedadHipótesis)

Se completa lainformación

getEnfermedadHipotesis(hipotesis)

Enfermedad

getTratamiento(Enfermedad, antecedentes)

Interfaz conusuario

Recogida deDatos 2

getDatos(lesiones, configuración,color, cantidad)

ObjetoEnfermedad

set(X)


confirmarDiagnostico(Enfermedad,EnfermedadHipótesis)

Se completa lainformación

getEnfermedadHipotesis(hipotesis)

Enfermedad

getTratamiento(Enfermedad, antecedentes)


104

Estructura de la Aplicación

El funcionamiento general de la aplicación se puede resumir a través de las

siguientes figuras que representan el flujo de datos e información a través de la

aplicación y sus ventanas.

Los cuadros grises representan las ventanas o la zona a la que se dirige la

información representada en las flechas. Aquellos recuadros escritos en mayúsculas

no representan una ventana o situación en particular, sino la opción elegida por el

usuario.

La primera imagen representa la ventana principal de la aplicación, la que se

muestra nada más arrancar el sistema. Como ya se ha comentado en capítulos

anteriores, lo primero que se le ofrece al usuario es un menú en el que puede optar

por realizar un diagnóstico, entrando así en el sistema experto o realizar consultas de

diversos tipos:

Una vez elegida la opción deseada, aparece la ventana correspondiente. La

información intercambiada entre los módulos de la aplicación son las que siguen:

MENUPRINCIPAL Diagnóstico Consulta

EnfermedadesConsulta

Tratamiento Estadísticas

Diagnóstico

Consulta

Tratamiento

Estadísticas

MENUPRINCIPAL Diagnóstico Consulta

EnfermedadesConsulta

Tratamiento Estadísticas

Diagnóstico

Consulta

Tratamiento

Estadísticas


105

- Si el usuario opta por la opción de "Diagnóstico" se le aparece directamente una

ventana pidiendo datos personales del paciente que luego serán gestionados en la

base de datos para futuras consultas o estadísticas.

Si no se desea introducir la información o el objetivo del uso de la aplicación es

para la enseñanza, se pasa directamente a la siguiente ventana en la que empieza la

recogida de datos que se ha explicado en la sección anterior. Los datos o hechos son

enviados a la base de conocimientos que obtiene una solución o conjunto de

soluciones (las hipótesis anteriormente mencionadas) y la muestra en una nueva

ventana.

La enfermedad seleccionada puede aceptarse directamente deteniendo así el

proceso de diagnóstico y el sistema experto. Esta opción lleva directamente a la

ventana de "Tratamientos" en la que se ofrece un tratamiento específico teniendo en

cuenta también las posibles contraindicaciones de dicho tratamiento con antecedentes

del paciente. Esta opción es la que se muestra a continuación:

DIAGNOSTICO DatosPersonales

PrimerDiagnóstico Resultado

ObjetoPaciente

<<create>>

getX()

Base deConocimiento

ObjetoEnfermedad

getX()

<<create>>

getEnfermedad(edad, zonaA, sintomas)

Hipótesis

DIAGNOSTICO DatosPersonales

PrimerDiagnóstico Resultado

ObjetoPaciente

<<create>>

getX()

Base deConocimiento

ObjetoEnfermedad

getX()

<<create>>

getEnfermedad(edad, zonaA, sintomas)

Hipótesis


106

En caso de que se desee seguir con el diagnóstico, la aplicación muestra una

nueva ventana en la que se le piden al usuario nuevas características de la lesión

sufrida. Esta información se actualiza en los objetos creados específicamente para

contener la información y se contrastan con la base de conocimiento obteniendo una

solución más específica. El resultado se devuelve a la ventana de "Resultados"

anterior donde el usuario puede aceptar la enfermedad y pasar al Tratamiento

anteriormente descrito.

Este intercambio de información de describe en la siguiente figura:

Base deDatosTratamientoResultado

Objeto Enfermedad y Antecedentes

Tratamiento

Base deDatosTratamientoResultado

Objeto Enfermedad y Antecedentes

Tratamiento

Resultado LesionesPiel

Base deConocimientos

Objeto Enfermedad

ObjetoEnfermedad

setX()

getEnfermedad(Objeto Enfermedad)

Enfermedad

Resultado LesionesPiel

Base deConocimientos

Objeto Enfermedad

ObjetoEnfermedad

setX()

getEnfermedad(Objeto Enfermedad)

Enfermedad


107

En cuanto a las opciones de consulta que ofrece el sistema, la información

intercambiada entre los módulos es la que sigue:

- Consulta de Enfermedades: se especifica la enfermedad a consultar en la

ventana y tras acceder a la base de datos conteniendo la información, la

muestra en la misma ventana.

- Consulta de Tratamientos: muy similar a la anterior opción. Se selecciona la

enfermedad de la que se desea obtener información a cerca del

tratamiento y se rellana la página con dicha información.

CONSULTA Consulta Base deDatos

Enfermedad

Información Enfermedad

CONSULTA Consulta Base deDatos

Enfermedad

Información Enfermedad

TRATAMIENTO Tratamiento Base deDatos

Enfermedad

Información Tratamiento

TRATAMIENTO Tratamiento Base deDatos

Enfermedad

Información Tratamiento


108

La opción de consultar las "Estadísticas" abre una ventana en la que se le da al

usuario una serie de opciones en las que basar las estadísticas: por edad, por fecha

de diagnóstico, por sexo o las enfermedades diagnosticadas por el sistema. El flujo de

enfermedad puede resumirse en la siguiente figura:

ESTADÍSTICAS Estadísticas Base deDatos

Selección (Edad / Fecha / Sexo / Diagnóstico)

Información Selección

ESTADÍSTICAS Estadísticas Base deDatos

Selección (Edad / Fecha / Sexo / Diagnóstico)

Información Selección


109

4.6.: Minería De Datos

A fin de obtener la objetividad en el diagnóstico que nos habíamos impuesto en

los objetivos del proyecto, se ha hecho uso de las técnicas de Minería de Datos o KDD

(Knowledge Discovery in Databases).

Las técnicas de minería de datos se emplean para mejorar el rendimiento de

procesos de negocio o industriales en los que se manejan grandes volúmenes de

información estructurada y almacenada en bases de datos. Por ejemplo, se usan con

éxito en aplicaciones de control de procesos productivos, como herramienta de ayuda

a la planificación y a la decisión en marketing, finanzas, etc. En nuestro caso, haremos

uso de toda la información que existe en bases de datos relativa a la dermatología

para así poder obtener unos patrones que serán contrastados con la base de

conocimientos a fin de obtener una medida de la objetividad del análisis de los

síntomas.

Esta técnica de extracción y modelización de información se divide en una serie

de fases:

• Filtrado de datos y Selección de Variables

• Extracción de Conocimiento

• Interpretación y Evaluación

Los pasos a seguir para la realización de la minería de datos son siempre los

mismos, independientemente de la técnica específica de extracción de conocimiento

usada.


110

Este diagrama muestra en más detalle los pasos a seguir para la extracción de

conocimiento a partir de las bases de datos. Para el proyecto, me he limitado

básicamente a las fases principales:

1. Filtrado de Datos

Es en esta fase donde se seleccionan las fuentes de información donde

se va a basar el KDD. Para desarrollar esta fase, se han buscado casos reales

de diagnósticos relacionados con la dermatología. Se han obtenido casos tanto

nacionales como internacionales para obtener unos patrones lo más exactos

posible.

Una vez obtenidos los datos, se seleccionaron únicamente aquellos que

estan relacionados con el sistema, es decir, todas aquellas enfermedades

cutáneas tratadas dentro del alcance del proyecto (ver capítulo Objetivos y

Alcance del Proyecto).


111

2. Extracción de Conocimiento

Una vez que hemos seleccionado los casos que no interesan, hay que moldear

dicha información para que sea compatible con la información que tenemos en el

sistema experto, la base de conocimientos.

De todos los casos que se han obtenido, se han almacenado los atributos

que coinciden con los de la base de conocimientos para así obtener unos

patrones con los que contrastar los datos, tanto de la base de conocimientos

como de las observaciones realizadas a los pacientes. La estructura que se ha

desarrollado para almacenar esta información es la misma que la utilizada en la

base de conocimiento (ver anexo II – Base de Conocimiento).

datos aleatorios patrones


112

3. Interpretación y Evaluación

Los patrones obtenidos son empleados por el sistema experto para obtener

una aproximación del acercamiento que se ha hecho en la fase del análisis del

diagnóstico a través de los síntomas.

Para realizar esta aproximación se ha realizado una función de ponderación

en la que se analizan al mismo tiempo la frecuencia de aparición de la

enfermedad seleccionada, las condiciones ambientales relacionadas con la

enfermedad y el diagnóstico, como por ejemplo la estación del año, puesto que

hay enfermedades que son más frecuentes en verano que en invierno y

viceversa, el grado de aproximación de los síntomas con la base de

conocimientos y finalmente una aproximación con los patrones obtenidos con el

KDD.

Con este proceso, al usuario se le ofrece una lista de posibles soluciones a

los hechos observados ordenada en base a la ponderación ya mencionada.

Para el desarrollo de este KDD se han tenido en cuenta un total de 217 casos.


113

5.: EJEMPLO DE FUNCIONAMIENTO DE SDTEC


114

5.: EJEMPLO DE FUNCIONAMIENTO DE SDTEC

En este capítulo se van a simular un ejemplo de cada uno de los módulos

accesibles por el sistema SDTEC:

5.1.: Diagnóstico De Una Enfermedad

A continuación se muestra un ejemplo del funcionamiento realizado por la

aplicación a la hora de diagnosticar una serie de síntomas.

La página principal de la aplicación se ve a continuación:

Tras seleccionar la opción de diagnóstico, se procede a buscar un paciente que

se encuentre almacenado en la base de datos del sistema:


115

Se selecciona al usuario por el DNI. Los síntomas que van a tratarse en este

ejemplo van a ser:

- Lesión pruriginosa y dolorosa al tacto en la parte posterior de las rodillas. El

paciente muestra un ligero escozor en la zona afectada y dolores de

cabeza recurrentes.

- La lesión consiste en una única manifestación que supura pus de color

rojizo a excepción del centro que resulta blanquecino debido al pus de la

lesión. Los márgenes de la misma son definidos y no se han encontrado

otros signos de lesiones elementales en la exploración física.


116

Los datos observados se introducen en la ventana como sigue:

Las hipótesis realizadas por el sistema son las siguientes:


117

La solución se basa en los datos introducidos inicialmente, que corresponden

con la edad del paciente, la zona afectada y los síntomas no visibles que han sido

descritos anteriormente. Para descartar alguna de las hipótesis, se prosigue con la

descripción de las características de la lesión:

El resultado que ofrece el sistema tras la introducción de estos nuevos datos,

correspondientes con la morfología de la lesión es:


118

Se puede ver que la enfermedad más probable se ha descartado debido a la

morfología descrita de la lesión. Sin embargo, el porcentaje de aproximación o de

ponderación no es del 100% ya que los síntomas percibidos por el paciente se

aproximaban más a la primera solución propuesta: Pitiriasis Rosada.

Aceptando dicha enfermedad como la que sufre el paciente, se procede a la

obtención del tratamiento correspondiente con la enfermedad padecida pulsando

"Aceptar".


119


120

5.2: Consultas

A continuación se muestra un ejemplo del módulo de "Consulta". En esta

sección se va a realizar una simulación para la búsqueda de la enfermedad Forúnculo,

que nos ha salido antes como resultado.

Seleccionando en la página principal la opción de "Consultas" obtenemos:


121

Insertando la enfermedad deseada, se obtiene un resumen de las

características básicas de la enfermedad:


122

5.3.: Estadísticas

Para obtener información estadística de las enfermedades más frecuentes

dividida por grupos de edad, se accede a través de la página principal a la sección de

"Estadísticas" y seleccionamos la opción de Edad:

Como se puede ver, el sistema recoge las cinco enfermedades más frecuentes

para cada rango de edad.


123

6.: PLANIFICACIÓN Y PRESUPUESTO


124

6.: PLANIFICACIÓN Y PRESUPUESTO

6.1.: Planificación

La planificación que se ha diseñado se encuentra dividida por etapas

realizadas durante el desarrollo del proyecto. Como se puede observar en la tabla, el

tiempo se ha dividido por quincenas.

Cada actividad se ha pintado con un color describiendo la duración planificada

para completarla. El diagrama muestra el tiempo real dedicado a la tarea especificada,

no la planificada. Las casillas dibujadas con el color gris representan parones en el

desarrollo del proyecto durante la época de exámenes.

Como se puede ver, el tiempo total que ha llevado completar el proyecto es de

siete meses y medio, sin contar la época de exámenes, de noviembre a agosto,

ambos incluidos.

nobiembre diciembre enero febrero marzo abril mayo junio julio agosto

1-15 16-30 1-15 16-31 1-15 16-31 1-15 16-30 1-15 16-31 1-15 16-30 1-15 16-31 1-15 16-30 1-15 16-31 1-15 16-31

FASES

Estudio de viabilidadAdquisición del conocimiento - Adquisición del conocimiento - Identificación de conceptos y relaciones - Formalización del conocimiento - Chequeo - Refinado y validaciónConceptualización del conocimientoRepresentación del conocimiento - Representación de marcos - Chequeo y validaciónRazonamientoKDD - Recogida de datos - Formalización de datosImplementación - Creación base de conocimientos - Creación motor inferencia - Desarrollo del programa - Chequeo y validaciónDocumentación


125

6.2.: Presupuesto

El presupuesto total aproximado de SDTEC se ha calculado en base a las

horas dedicadas al desarrollo del mismo:

Se han estimado unas 650 horas de dedicación al desarrollo del proyecto

completo, incluyendo todas las fases del mismo.

El precio por hora del Ingeniero del Conocimiento se ha establecido en 30 € por hora y

la dedicación del Experto al proyecto se he estimado en 25 € la hora, obteniendo un

total de 19.950 €.

En cuanto a los recursos empleados para la implementación de la aplicación,

puesto que se ha decidido por desarrollarla en el lenguaje de programación JAVA, y

éste es de libre distribución, el precio de las licencias para su desarrollo es de 0 €.

El precio total de SDTEC es la suma de ambos precios: 0€ + 19.950€ = 19.950 €

Gratuito 0 €• Java

0 €

Precio

TOTAL

Paquete

PRECIOS LICENCIAS

Gratuito 0 €• Java

0 €

Precio

TOTAL

Paquete

PRECIOS LICENCIAS

25 €18 h.•Experto

650 h.

Horas dedicadas

30 €• IC

19.950 €

Precio/hora

TOTAL

Personal

PRECIO POR HORAS

25 €18 h.•Experto

650 h.

Horas dedicadas

30 €• IC

19.950 €

Precio/hora

TOTAL

Personal

PRECIO POR HORAS


126

7.: CONCLUSIONES


127

7.: CONCLUSIONES

Una vez finalizada la aplicación, ésta se puso a prueba ante el experto para

comprobar el buen funcionamiento del mismo. Primero se realizaron pruebas con

síntomas al azar para familiarizarse con la aplicación y la interfaz creada para que el

usuario pudiera interactuar con el sistema experto. Estas pruebas concluyeron

satisfactoriamente por parte del experto y demás usuarios que probaron la aplicación

ya que resulta intuitiva y no necesita de conocimientos previos de informática para

poder usarla.

Posteriormente, se probó la bondad de las inferencias realizadas por el sistema

y el grado de validación de los resultados ofrecidos por el sistema. Estas pruebas

también resultaron satisfactorias.

Como conclusión, se puede afirmar que se han cumplido los objetivos

establecidos. Se ha creado un sistema experto que es capaz de simular el

razonamiento realizado por un experto dermatólogo a la hora de diagnosticar. Dicho

sistema presenta una serie de hipótesis posibles ante una serie de síntoma iniciales

ofrecidos por el usuario.

El sistema experto junto con las características adicionales que ofrece el

sistema, como las consultas o los tratamientos a las enfermedades introducidas, son

de gran utilidad ya que ofrecen una base de apoyo al especialista a la hora de

diagnosticar y también una base de conocimiento para el estudiante, tanto de forma

directa a través de las consultas de enfermedades o de los tratamientos y de una

forma interactiva a través de las ventanas que ofrece la aplicación para el diagnóstico.


128

7.1.: Futuras Ampliaciones

Ya se ha mencionado que la naturaleza de esta especialidad médica es de

difícil diagnóstico e implantación como aplicación ya que se basa principalmente en

exploraciones físicas de las lesiones y de muchas observaciones realizadas

simultáneamente. Por estas razones, se ha pensado en una ampliación que se le

puede añadir a SDTEC. Esta ampliación consiste en el diagnóstico directo a través del

análisis de una imagen sacada de la lesión padecida por el paciente.

El sistema estará más enfocado a los médicos y dermatólogos, en vez de

centrarse en la autoenseñanza de la materia. Esta aportación ofrecerá un diagnóstico

rápido simplemente sacando una fotografía a la lesión sufrida por el paciente. El

funcionamiento se explica brevemente en las siguientes imágenes:

Fotografía Analizar Imagen

Procesar Imagen

color exterior

color interior

forma

Diagnosticar

Introducir en el Sistema


129

8.: BIBLIOGRAFÍA


130

8.: BIBLIOGRAFÍA

[RIVE92]: Bases de Datos Relacionales - E. Rivero Cornelio - Paraninfo

[PURO97]: Curso Básico de Dermatología - Dr. Lluís Puig y Dr. Jorge Romani -

Servicio de Dermatología, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau

[BUXT03]: ABC de la Dermatología - Paul K. Buxton - J&C Ediciones Médicas S.L.

[BORB02]: Diagnóstico Diferencial de las Micosis - J. Borbujo - Sandoz

Dermatología

[LEAS94]: Tratamiento en Dermatología - B. Leppard y R. Ashton - Radcliffe Medical

Press.

[OLIV98]: Guía Práctica de las Infecciones Cutáneas - C. Olivereres-Ghouti


131

ANEXOS


132

ANEXO I

Adquisición del Conocimiento

La técnica empleada en esta fase del Sistema Experto fueron las entrevistas.

Dependiendo del tema a tratar en las sesiones, las entrevistas se clasificaron como No

estructuradas, Mixtas o Estructuradas.


El experto ofreció su aprobación sobre cuestiones de funcionamiento de la aplicación y el modo de desarrollo.Sus expectativas personales sobre el funcionamiento de la aplicación y la finalidad de la misma fueron anotadas y tenidas en cuenta.

Informar al experto sobre el proyecto.Conocer las expectativas del experto sobre la aplicación.

Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 1


El experto ofreció su aprobación sobre cuestiones de funcionamiento de la aplicación y el modo de desarrollo.Sus expectativas personales sobre el funcionamiento de la aplicación y la finalidad de la misma fueron anotadas y tenidas en cuenta.

Informar al experto sobre el proyecto.Conocer las expectativas del experto sobre la aplicación.

Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 1




Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 2




Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 2


Mayor grado de detalle de los rasgos generales de la Dermatología, conceptos básicos, lesiones comunes.Familiarización con la terminología empleada por los expertos en la especialidad médica, así como la terminología empleada en el proceso de diagnóstico.


Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 3


Mayor grado de detalle de los rasgos generales de la Dermatología, conceptos básicos, lesiones comunes.Familiarización con la terminología empleada por los expertos en la especialidad médica, así como la terminología empleada en el proceso de diagnóstico.


Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 3


133


Alcance de primer nivel del sistema. El tipo de enfermedades a tratar.Enfermedades específicas que van a ser tratadas por el sistema.

Alcance del sistema

Resultados:

3 – Diciembre – 2006Consulta1h. 30m (aprox.)Luis Gustavo González (experto)

Objetivos:


SESIÓN 4


Alcance de primer nivel del sistema. El tipo de enfermedades a tratar.Enfermedades específicas que van a ser tratadas por el sistema.

Alcance del sistema

Resultados:

3 – Diciembre – 2006Consulta1h. 30m (aprox.)Luis Gustavo González (experto)

Objetivos:


SESIÓN 4

Mixta.Técnica:



Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 5

Mixta.Técnica:



Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 5

Mixta.Técnica:

Se obtuvieron las propiedades características de las enfermedades cutáneas infecciosas, proliferativas, de estiramiento, las traumáticas y las metabólicas. Se contrastaron datos obtenidos a través de libros de consulta eInternet para corroborar con la experiencia del experto.

Continuar con la sesión anterior

Resultados:

19 – Marzo – 2006Consulta2h. Luis Gustavo González (experto)

Objetivos:


SESIÓN 6

Mixta.Técnica:

Se obtuvieron las propiedades características de las enfermedades cutáneas infecciosas, proliferativas, de estiramiento, las traumáticas y las metabólicas. Se contrastaron datos obtenidos a través de libros de consulta eInternet para corroborar con la experiencia del experto.


Resultados:

19 – Marzo – 2006Consulta2h. Luis Gustavo González (experto)

Objetivos:


SESIÓN 6


134

EstructuradaTécnica:

Se evaluaron datos anteriores formalizados con el experto para conocer su exactitud y corregir los errores producidos durante el proceso.Se obtuvieron las características de la morfología de las enfermedades.

Afianzar los conocimiento adquiridos en las sesiones anteriores.Obtener una morfología general de las lesiones características de las enfermedades

Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 7

EstructuradaTécnica:

Se evaluaron datos anteriores formalizados con el experto para conocer su exactitud y corregir los errores producidos durante el proceso.Se obtuvieron las características de la morfología de las enfermedades.

Afianzar los conocimiento adquiridos en las sesiones anteriores.Obtener una morfología general de las lesiones características de las enfermedades

Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 7

Mixta.Técnica:

Se continuó con la sesión anterior obteniendo toda la información relativa a la morfología de las lesiones descritas para el sistema.


Resultados:

26 – Marzo – 2006Consulta1h Luis Gustavo González (experto)

Objetivos:


SESIÓN 8

Mixta.Técnica:

Se continuó con la sesión anterior obteniendo toda la información relativa a la morfología de las lesiones descritas para el sistema.


Resultados:

26 – Marzo – 2006Consulta1h Luis Gustavo González (experto)

Objetivos:


SESIÓN 8




Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 9




Resultados:


Objetivos:


SESIÓN 9


135


Se afianzaron los conocimientos adquiridos en la sesión anteriory se corrigieron los errores en los diagramas concebidos para representar dicho conocimiento.

Ampliar el conocimiento del razonamiento del experto al diagnosticar.

Resultados:

8 – Abril – 2006Consulta3h 30m. (aprox.)Luis Gustavo González (experto)

Objetivos:


SESIÓN 10


Se afianzaron los conocimientos adquiridos en la sesión anteriory se corrigieron los errores en los diagramas concebidos para representar dicho conocimiento.

Ampliar el conocimiento del razonamiento del experto al diagnosticar.

Resultados:

8 – Abril – 2006Consulta3h 30m. (aprox.)Luis Gustavo González (experto)

Objetivos:


SESIÓN 10


136

Representación del Conocimiento

La técnica empleada en la fase de Representación del Conocimiento es el

esquema basado en marcos o "frames". Los marcos empleados para el desarrollo del

proyecto son los siguientes:

Zona Infección: pielContiene: Infecciosas

ProliferativasAutoinmunesAlérgicasIrritativaEstiramientoTraumáticaPigmaentación

metabólica


Zona Infección: pielContiene: Infecciosas

ProliferativasAutoinmunesAlérgicasIrritativaEstiramientoTraumáticaPigmaentación

metabólica


Clase superior: Enfermedades cutáneas

Contiene: ProliferativasTumorales

PROLIFERATIVAS


Contiene: ProliferativasTumorales

PROLIFERATIVAS


Contiene: LupusPénfigoPsoriasis

AUTOINMUNES


Contiene: LupusPénfigoPsoriasis

AUTOINMUNES


Contiene: Dermatitis atópica

Dermatitis de Contacto

Urticaria

ALÉRGICAS


Contiene: Dermatitis atópica

Dermatitis de Contacto

Urticaria

ALÉRGICAS

Clase superior:Enfermedades cutáneasContiene: Víricas

BacterianasHongosParásitos

INFECCIOSAS

Clase superior:Enfermedades cutáneasContiene: Víricas

BacterianasHongosParásitos

INFECCIOSAS


Contiene: Dermatitis de Pañal

Dermetitis Seborreica

EritrodermiaRosaceaEritema Nodoso

IRITATIVA





IRITATIVA


Contiene: QueloideQuiste Sebáceo

TRAUMÁTICAS



TRAUMÁTICAS


Contiene: VitiligoXantoma

PIGMENTACIÓNMETABÓLICA





Contiene: Estrías

ESTIRAMIENTO


Contiene: Estrías

ESTIRAMIENTO


137




INFECCIOSAS




INFECCIOSAS



contagiosum

VÍRICAS



contagiosum

VÍRICAS


Contiene: Fiebre botonosaEritrasmaAcneGonocociaImpétigo comunImpetigo bullosoErispelaFoliculitis -Forunculo

BACTERIANAS


Contiene: Fiebre botonosaEritrasmaAcneGonocociaImpétigo comunImpetigo bullosoErispelaFoliculitis -Forunculo

BACTERIANAS


Contiene: Pitiriasis versicolorCandiditisTiñas

HONGOS


Contiene: Pitiriasis versicolorCandiditisTiñas

HONGOS



PARÁSITOS



PARÁSITOS

1

4

3

2

VÍRICAS






(cabeza y tronco)

VARICELA






(cabeza y tronco)

VARICELA







SARAMPIÓN







SARAMPIÓN






PITIRIASIS ROSADA






PITIRIASIS ROSADA





HVS 2

HERPES SIMPLE





HVS 2

HERPES SIMPLE




HVS 1




HVS 1





HVS 2





HVS 2

1.1

1

VÍRICAS






(cabeza y tronco)

VARICELA






(cabeza y tronco)

VARICELA







SARAMPIÓN







SARAMPIÓN






PITIRIASIS ROSADA






PITIRIASIS ROSADA





HVS 2

HERPES SIMPLE

VÍRICAS






(cabeza y tronco)

VARICELA






(cabeza y tronco)

VARICELA







SARAMPIÓN







SARAMPIÓN






PITIRIASIS ROSADA






PITIRIASIS ROSADA





HVS 2

HERPES SIMPLE





HVS 2

HERPES SIMPLE




HVS 1




HVS 1





HVS 2





HVS 2

1.1

1


138




rugosas



HERPES ZOSTER




rugosas



HERPES ZOSTER





AFTAS





AFTAS

















VÍRICAS

1.1 1.2





VERRUGAS





VERRUGAS




VERRUGAS COMUNES




VERRUGAS COMUNES



VERRUGAS PLANAS



VERRUGAS PLANAS



VERRUGAS GENITALES



VERRUGAS GENITALES



VERRUGAS PLANTARES



VERRUGAS PLANTARES

VÍRICAS

1.2


139

BACTERIANAS

2

requiere cultivar la bacteria para diagnóstico preciso

Síntomas: fiebre alta, cefalea y exantema

Cantidad: individualesColor: negruzcoForma: maculopapulares

lenticularesElevación: ligeraTacto:

Clase superior: BacterianasEdad: ?Zona infección: extremidades

inferiores, luego resto cuerpo

FIEBRE BOTONOSA

requiere cultivar la bacteria para diagnóstico preciso

Síntomas: fiebre alta, cefalea y exantema

Cantidad: individualesColor: negruzcoForma: maculopapulares

lenticularesElevación: ligeraTacto:

Clase superior: BacterianasEdad: ?Zona infección: extremidades

inferiores, luego resto cuerpo

FIEBRE BOTONOSA

Diagnóstico con “Lámpara de Wood”.Frecuente en climas cálido y en obesos o diabéticos

Síntomas: prurito leveCantidad: Color: café rojizo con bordes

agudosForma: manchas o máculas con

escamaciónElevación: noTacto: rugoso

Clase superior: BacterianasEdad: adultos, más ocurrencia en

hombresZona infección: axila, ingle, entre

los dedos de los pies y pliegues de la piel

ERITRASMA

Diagnóstico con “Lámpara de Wood”.Frecuente en climas cálido y en obesos o diabéticos

Síntomas: prurito leveCantidad: Color: café rojizo con bordes

agudosForma: manchas o máculas con

escamaciónElevación: noTacto: rugoso

Clase superior: BacterianasEdad: adultos, más ocurrencia en

hombresZona infección: axila, ingle, entre

los dedos de los pies y pliegues de la piel

ERITRASMA

Síntomas: erupción, comedones, pústulas...

Cantidad: múltiple, agrupadaColor: puntos blancos, negros y

enrojecimientoForma: pústulas, granosElevación: si Tacto: suave

Clase superior: BacterianasEdad: adolescentesZona infección: rostro, hombros

ACNÉ

Síntomas: erupción, comedones, pústulas...

Cantidad: múltiple, agrupadaColor: puntos blancos, negros y

enrojecimientoForma: pústulas, granosElevación: si Tacto: suave

Clase superior: BacterianasEdad: adolescentesZona infección: rostro, hombros

ACNÉ

Mujeres – supuración amarillo verdosaHombres - Inflamación

Síntomas: prurito, disuria, dolorCantidad: agrupadas, de 2-5Color: aureola eritematosaForma: pápulas, pústulas y úlceras

redondasElevación: bordes elevadosTacto:

Clase superior: BacterianasEdad: adultosZona infección: zona genital

GONOCOCIA

Mujeres – supuración amarillo verdosaHombres - Inflamación

Síntomas: prurito, disuria, dolorCantidad: agrupadas, de 2-5Color: aureola eritematosaForma: pápulas, pústulas y úlceras

redondasElevación: bordes elevadosTacto:

Clase superior: BacterianasEdad: adultosZona infección: zona genital

GONOCOCIA 2.1

BACTERIANAS

2

Las ampollas supuran facilmente, forman úlceras (raro).Más común en verano.

Síntomas: linfadenopatía. Estreptococos o estafilococos

Cantidad: localizadoColor: ampolla roja. Costra café o

mielForma: ampolla y costraElevación: siTacto: ampollas lisas, costras

rugosas

Clase superior: BacterianasEdad: 2-5 años más comúnZona infección: cara,

estremidades, puede extender

IMPÉTIGO COMÚN

Las ampollas supuran facilmente, forman úlceras (raro).Más común en verano.

Síntomas: linfadenopatía. Estreptococos o estafilococos

Cantidad: localizadoColor: ampolla roja. Costra café o

mielForma: ampolla y costraElevación: siTacto: ampollas lisas, costras

rugosas

Clase superior: BacterianasEdad: 2-5 años más comúnZona infección: cara,

estremidades, puede extender

IMPÉTIGO COMÚN

Calientes al tacto

Síntomas: fiebre y escalofríosCantidad: salpullidoColor: rojo intensoForma: borde elevado y definidoElevación: siTacto:

Clase superior: BacterianasEdad: ?Zona infección: cara (20%) piernas

(80%)

ERISIPELA

Calientes al tacto

Síntomas: fiebre y escalofríosCantidad: salpullidoColor: rojo intensoForma: borde elevado y definidoElevación: siTacto:

Clase superior: BacterianasEdad: ?Zona infección: cara (20%) piernas

(80%)

ERISIPELA

Síntomas: fiebre, fatiga, malestarCantidad: no numeroso, localizadoColor: rojo o rosa, enrojecimientoForma: nódulo subcutáneo.

Tamano de arvaja o pelota de golf

Elevación: se vuelve fluctuanteTacto:

Clase superior: BacterianasEdad: ?Zona infección: cara, cuello, axila,

nalgas e ingles. Folínculos pilosos

FORÚNCULO

Síntomas: fiebre, fatiga, malestarCantidad: no numeroso, localizadoColor: rojo o rosa, enrojecimientoForma: nódulo subcutáneo.

Tamano de arvaja o pelota de golf

Elevación: se vuelve fluctuanteTacto:

Clase superior: BacterianasEdad: ?Zona infección: cara, cuello, axila,

nalgas e ingles. Folínculos pilosos

FORÚNCULO2.1


140

HONGOS

3

Más frecuente en áreas cálidas y húmedas

Síntomas: descamación de la piel, prurito, “signo de uñetazo”

Cantidad: Color: piel clara- café, rosa o rojo

piel oscura- hipopigmentadasForma: mácula, leve descamación,

ocasionalmente placasElevación: noTacto: rugoso

Clase superior: HongosEdad: Más común 15-30, menos común

<5 añosZona infección: cara, tronco y brazos.

Distribución asimétrica y bilateral. Áreas seborreicas

PITIRIASIS VERSICOLOR

Más frecuente en áreas cálidas y húmedas

Síntomas: descamación de la piel, prurito, “signo de uñetazo”

Cantidad: Color: piel clara- café, rosa o rojo

piel oscura- hipopigmentadasForma: mácula, leve descamación,

ocasionalmente placasElevación: noTacto: rugoso

Clase superior: HongosEdad: Más común 15-30, menos común

<5 añosZona infección: cara, tronco y brazos.

Distribución asimétrica y bilateral. Áreas seborreicas

PITIRIASIS VERSICOLOR 3.1

Tacto: rugosas

Clase superior: HongosEdad: >5Contiene: Tiña del Cuero Cabelludo

Tinea CorporisTiña de los PiesTiña de las ManosOnicomicosis

TIÑAS

Tacto: rugosas

Clase superior: HongosEdad: >5Contiene: Tiña del Cuero Cabelludo

Tinea CorporisTiña de los PiesTiña de las ManosOnicomicosis

TIÑAS

Común en deportistas en verano

Síntomas: eritema, descamación e hiperqueratosis

Cantidad: localizadaColor: blanquecinoForma: Elevación: Tacto: rugoso

Clase superior: TiñasEdad: adultos jóvenesZona infección: pies, pliegues

interdigitales y plantas

TIÑA DE LOS PIES


Síntomas: eritema, descamación e hiperqueratosis

Cantidad: localizadaColor: blanquecinoForma: Elevación: Tacto: rugoso

Clase superior: TiñasEdad: adultos jóvenesZona infección: pies, pliegues

interdigitales y plantas

TIÑA DE LOS PIES


Síntomas: eritema, descamación e hiperqueratosisCantidad: localizadaColor: blanquecinoForma: Elevación: Tacto: rugoso

Clase superior: TiñasEdad: adultos jóvenesZona infección: manos, pliegues interdigitales y palmas. Unilateral

TIÑAS DE LAS MANOS


Síntomas: eritema, descamación e hiperqueratosisCantidad: localizadaColor: blanquecinoForma: Elevación: Tacto: rugoso

Clase superior: TiñasEdad: adultos jóvenesZona infección: manos, pliegues interdigitales y palmas. Unilateral

TIÑAS DE LAS MANOS

Asociado al las Tiñas de manos y pies.

Síntomas: lámina frágil y quebradiza

Cantidad: localizadaColor: manchas amarillas o

blanquecinasForma: Elevación: Tacto: rugoso

Clase superior: TiñasEdad: adultoZona infección: uñas

ONICOMICOSIS

Asociado al las Tiñas de manos y pies.

Síntomas: lámina frágil y quebradiza

Cantidad: localizadaColor: manchas amarillas o

blanquecinasForma: Elevación: Tacto: rugoso

Clase superior: TiñasEdad: adultoZona infección: uñas

ONICOMICOSIS

Síntomas: Coexisten pelos sanos y malos. Placa de alopecia con superficie granujienta, costrosa con gran inflamación (Querión de Celso)

Cantidad: individualColor: puentos negros o rojoForma: Supuración (solo Celso)Elevación: Inflamación (solo Celso)Tacto:

Clase superior: TiñasEdad: escolarZona infección: cabeza, barba

TIÑAS DEL CUERO CABELLUDO

Síntomas: Coexisten pelos sanos y malos. Placa de alopecia con superficie granujienta, costrosa con gran inflamación (Querión de Celso)

Cantidad: individualColor: puentos negros o rojoForma: Supuración (solo Celso)Elevación: Inflamación (solo Celso)Tacto:

Clase superior: TiñasEdad: escolarZona infección: cabeza, barba

TIÑAS DEL CUERO CABELLUDO

Síntomas: Cantidad: individualColor: rojo, centro curadoForma: grandes medallones

anularesElevación: noTacto:

Clase superior: TiñasEdad: ?Zona infección: tronco, miembros

o cara

TINEA CORPORIS

Síntomas: Cantidad: individualColor: rojo, centro curadoForma: grandes medallones

anularesElevación: noTacto:

Clase superior: TiñasEdad: ?Zona infección: tronco, miembros

o cara

TINEA CORPORIS

HONGOS

3

3.1


141

PARÁSITOS

4

Síntomas: prurito muy intenso detrás de las orejas y nuca, pioderma

Cantidad: localizado, numerosoColor: liendre (blanca), piojo

(negro)Forma: liendre –cono invertido

piojo- 1-3mmElevación: Tacto:

Clase superior: ParásitosEdad: ?Zona infección: cuero cabelludo,

tronco o área púbica

PEDICULOSIS

Síntomas: prurito muy intenso detrás de las orejas y nuca, pioderma

Cantidad: localizado, numerosoColor: liendre (blanca), piojo

(negro)Forma: liendre –cono invertido

piojo- 1-3mmElevación: Tacto:

Clase superior: ParásitosEdad: ?Zona infección: cuero cabelludo,

tronco o área púbica

PEDICULOSIS

los niños duermen intranquilos

Síntomas: picor, especialmente por l a noche. Raspaduras, rasguños y rascado

Cantidad: individualesColor: bultitos rojosForma: rayas delgadas en forma

de lápiz. Salpullido en caso de alergia a ácaros. En ocasiones vejigas o úlceras con costras.

Elevación: siTacto: suave

Clase superior: ParásitosEdad: ?Zona infección: Cara y cuero

cabelludo a veces. niños-adultos: entre dedos, muñeca, codos, axila, pecho, cintura, ingle y genitales. bebés: manos, pies y axilas.

ESCABIOSIS

los niños duermen intranquilos

Síntomas: picor, especialmente por l a noche. Raspaduras, rasguños y rascado

Cantidad: individualesColor: bultitos rojosForma: rayas delgadas en forma

de lápiz. Salpullido en caso de alergia a ácaros. En ocasiones vejigas o úlceras con costras.

Elevación: siTacto: suave

Clase superior: ParásitosEdad: ?Zona infección: Cara y cuero

cabelludo a veces. niños-adultos: entre dedos, muñeca, codos, axila, pecho, cintura, ingle y genitales. bebés: manos, pies y axilas.

ESCABIOSIS


142

PROLIFERATIVAS

1

Síntomas: Cantidad: numeroso, localizadoColor: marrónForma: placas, escamasElevación: noTacto: rugoso

Clase superior: ProliferativasEdad: 60-110Zona infección: cualquiera

LÉNTIGO

Síntomas: Cantidad: numeroso, localizadoColor: marrónForma: placas, escamasElevación: noTacto: rugoso


LÉNTIGO

Síntomas: hemorragias, fatiga, cefalera, ataques convulsivosCantidad: numeroso agrupadoColor: rojoForma: pápulas, nodosElevación: siTacto: liso


ANGIOMA CAVERNOSO

Síntomas: hemorragias, fatiga, cefalera, ataques convulsivosCantidad: numeroso agrupadoColor: rojoForma: pápulas, nodosElevación: siTacto: liso


ANGIOMA CAVERNOSO

Síntomas: Cantidad: localizado, individualColor: rojo, púrpuraForma: nódulo, pápulaElevación: siTacto: suave


NEVUS DE FRESA

Síntomas: Cantidad: localizado, individualColor: rojo, púrpuraForma: nódulo, pápulaElevación: siTacto: suave


NEVUS DE FRESA

Clase superior: Enfermedades cutáneasContiene: Tumorales

Proliferativas

PROLIFERATIVAS

Clase superior: Enfermedades cutáneasContiene: Tumorales

Proliferativas

PROLIFERATIVAS

Clase superior: ProliferativasContiene: Nevus de fresa

Angioma cavernosoLentigo

PROLIFERATIVAS

Clase superior: ProliferativasContiene: Nevus de fresa

Angioma cavernosoLentigo

PROLIFERATIVAS

Clase superior: TumoralesContiene: Epitelioma Basocelular

MelanomaSarcoma de Kaposi

MALIGNOS

Clase superior: TumoralesContiene: Epitelioma Basocelular

MelanomaSarcoma de Kaposi

MALIGNOS

Clase superior: TumoralesContiene: Queratosis Actínica

Queratosis PilarQueratosis SeborreicaQueratoacantomaCondiloma AcuminadoLeucoplasia

BENIGNOS

Clase superior: TumoralesContiene: Queratosis Actínica

Queratosis PilarQueratosis SeborreicaQueratoacantomaCondiloma AcuminadoLeucoplasia

BENIGNOS

Clase superior: ProliferativasContiene: Benignos

Malignos

TUMORALES

Clase superior: ProliferativasContiene: Benignos

Malignos

TUMORALES

2 3

1


143

BENIGNOS

2

Se presenta con exposición larga al sol. Puede presentar cancer (Carcinoma escamocelular).

Síntomas: visualCantidad: localizadoColor: gris, rosa, rojo, carneForma: placa circularElevación: noTacto: aspero

Clase superior: BenignosEdad: >50 (25-40: raro-si piel blanca)Zona infección: cara, dorso manos. Torax raro.

QUERATOSIS ACTÍNICA

Se presenta con exposición larga al sol. Puede presentar cancer (Carcinoma escamocelular).

Síntomas: visualCantidad: localizadoColor: gris, rosa, rojo, carneForma: placa circularElevación: noTacto: aspero

Clase superior: BenignosEdad: >50 (25-40: raro-si piel blanca)Zona infección: cara, dorso manos. Torax raro.

QUERATOSIS ACTÍNICA

Se da más en invierno.

Síntomas: piel de gallinaCantidad: extendidoColor: carne o rosadoForma: papulas pequeñas tamaño de un grano de arena.Elevación: ligeraTacto: muy aspero

Clase superior: BenignosEdad: ?Zona infección: cara externa superior del brazo. Gluteos y cadera raro.

QUERATOSIS PILAR

Se da más en invierno.

Síntomas: piel de gallinaCantidad: extendidoColor: carne o rosadoForma: papulas pequeñas tamaño de un grano de arena.Elevación: ligeraTacto: muy aspero

Clase superior: BenignosEdad: ?Zona infección: cara externa superior del brazo. Gluteos y cadera raro.

QUERATOSIS PILAR

Forma de verruga y parecen estar adheridas.

Síntomas: irritación y picazón-raroCantidad: masas multiples, localizadoColor: amarillo, marrón, negroForma: redonda u ovalElevación: noTacto: aspero

Clase superior: BenignosEdad: >40Zona infección: cara, torax, hombros, espalda

QUERATOSIS SEBORREICA

Forma de verruga y parecen estar adheridas.

Síntomas: irritación y picazón-raroCantidad: masas multiples, localizadoColor: amarillo, marrón, negroForma: redonda u ovalElevación: noTacto: aspero

Clase superior: BenignosEdad: >40Zona infección: cara, torax, hombros, espalda

QUERATOSIS SEBORREICA 2.1

BENIGNOS

2

Síntomas: crecimiento lesiónCantidad: individualColor: zona necrótica con

contenido blancoForma: mácula en irisElevación: noTacto:

Clase superior:BenignosEdad: 30 - 110Zona infección: ocular,

mucosas

QUERATOACANTOMA

Síntomas: crecimiento lesiónCantidad: individualColor: zona necrótica con

contenido blancoForma: mácula en irisElevación: noTacto:

Clase superior:BenignosEdad: 30 - 110Zona infección: ocular,

mucosas

QUERATOACANTOMA

Síntomas: picor, pequeñas hemorragias

Cantidad: agrupado, localizado

Color: marrón, carneForma: pápulasElevación: noTacto: áspero

Clase superior: BenignosEdad: 18-110Zona infección: genital

CONDILOMA ACUMINADO

Síntomas: picor, pequeñas hemorragias

Cantidad: agrupado, localizado

Color: marrón, carneForma: pápulasElevación: noTacto: áspero

Clase superior: BenignosEdad: 18-110Zona infección: genital

CONDILOMA ACUMINADO

60% casos fumadores

Síntomas: irritativaCantidad: individual,

localizadoColor: blanco, rosadoForma: mácula, placa,

erosionesElevación: siTacto: liso o rgoso

Clase superior: BenignosEdad: 25-110Zona infección: boca, lengua

LEUCOPLASIA

60% casos fumadores

Síntomas: irritativaCantidad: individual,

localizadoColor: blanco, rosadoForma: mácula, placa,

erosionesElevación: siTacto: liso o rgoso

Clase superior: BenignosEdad: 25-110Zona infección: boca, lengua

LEUCOPLASIA2.1


144

MALIGNOS

3

más frecuente en varones

Síntomas: crecimiento anormal lesión, úlcera no cura

Cantidad: individualColor: rojo intenso, marrón,

oscuroForma: nódulo asimétrico,

úlcerasElevación: siTacto:

Clase superior: MalignosEdad: 45-55Zona infección: cabeza,

cuello

EPITELIOMA BASOCELULAR

más frecuente en varones

Síntomas: crecimiento anormal lesión, úlcera no cura

Cantidad: individualColor: rojo intenso, marrón,

oscuroForma: nódulo asimétrico,

úlcerasElevación: siTacto:

Clase superior: MalignosEdad: 45-55Zona infección: cabeza,

cuello

EPITELIOMA BASOCELULAR

Síntomas: dolor tacto, picor, sangrado, crecimiento anormal

Cantidad: individualColor: negro, púrpuraForma: noduloElevación: siTacto:

Clase superior: BenignosEdad: 35-110Zona infección: hombres:

tronco, cabeza, cuelloMujer: brazos, piernas

MELANOMA

Síntomas: dolor tacto, picor, sangrado, crecimiento anormal

Cantidad: individualColor: negro, púrpuraForma: noduloElevación: siTacto:

Clase superior: BenignosEdad: 35-110Zona infección: hombres:

tronco, cabeza, cuelloMujer: brazos, piernas

MELANOMA

Relacionado con SIDA

Síntomas: molestia, dolor al tacto, astenia asociada

Cantidad: agrupadoColor: rojo intenso, morado,

negroForma: pápulas, máculas,

escamasElevación: siTacto:

Clase superior: ProliferativasEdad: 20-110Zona infección: boca,

cabeza, cuello, torax, brazos

SARCOMA DE KAPOSI

Relacionado con SIDA

Síntomas: molestia, dolor al tacto, astenia asociada

Cantidad: agrupadoColor: rojo intenso, morado,

negroForma: pápulas, máculas,

escamasElevación: siTacto:

Clase superior: ProliferativasEdad: 20-110Zona infección: boca,

cabeza, cuello, torax, brazos

SARCOMA DE KAPOSI


145

9 veces más frecuente en mujeres

Síntomas: fiebre, fatiga, artritis, erupciones, adelgazamiento, dolor al tacto, sensible al sol

Cantidad: localizadoColor: rojoForma: placas no definidas,

en forma de mariposaElevación: ligeraTacto:

Clase superior: AutoinmunesEdad: 10-50Zona infección: cara, zonas

expuestas al sol

LUPUS

9 veces más frecuente en mujeres

Síntomas: fiebre, fatiga, artritis, erupciones, adelgazamiento, dolor al tacto, sensible al sol

Cantidad: localizadoColor: rojoForma: placas no definidas,

en forma de mariposaElevación: ligeraTacto:

Clase superior: AutoinmunesEdad: 10-50Zona infección: cara, zonas

expuestas al sol

LUPUS

signo de Kilosky: se desprenden fácilmente al tacto

Síntomas: Cantidad: numerosoColor: rojo, rosadoForma: ampollas, vesícula,

úlcerasElevación: siTacto: liso

Clase superior: AutoinmunesEdad: 45-110Zona infección: boca, cuello,

puede extenderse

PÉNFIGO

signo de Kilosky: se desprenden fácilmente al tacto

Síntomas: Cantidad: numerosoColor: rojo, rosadoForma: ampollas, vesícula,

úlcerasElevación: siTacto: liso

Clase superior: AutoinmunesEdad: 45-110Zona infección: boca, cuello,

puede extenderse

PÉNFIGO

Síntomas: prurito, descamación, dolor,

Cantidad: numerosoColor: rojo, escamas

plateadasForma: escamas gruesas,

placasElevación: siTacto: seco, rugoso

Clase superior: AutoinmunesEdad: 15-35 , cualquieraZona infección: tronco,

codos, rodillas, cuero cabelludo, pliegues piel

PSORIASIS

Síntomas: prurito, descamación, dolor,

Cantidad: numerosoColor: rojo, escamas

plateadasForma: escamas gruesas,

placasElevación: siTacto: seco, rugoso

Clase superior: AutoinmunesEdad: 15-35 , cualquieraZona infección: tronco,

codos, rodillas, cuero cabelludo, pliegues piel

PSORIASIS

Clase superior: Enfermedades cutáneasContiene: Lupus

PénfigoPsoriasis

AUTOINMUNES

Clase superior: Enfermedades cutáneasContiene: Lupus

PénfigoPsoriasis

AUTOINMUNES

recurrente, empeora con sol

Síntomas: prurito intenso, sequedad, enrojecimiento

Cantidad: extendidoColor: rosado, rojo, intensoForma: eczema, escamas,

costras mal definidoElevación:Tacto: rugoso

Clase superior:AlérgicasEdad:0-16Zona infección:

lactante: cara, cuello, tórax3-10: pliegues codo, rodilla,

muñeca12-16: cuello, aspecto sucio

DERMATITIS ATÓPICA

recurrente, empeora con sol

Síntomas: prurito intenso, sequedad, enrojecimiento

Cantidad: extendidoColor: rosado, rojo, intensoForma: eczema, escamas,

costras mal definidoElevación:Tacto: rugoso

Clase superior:AlérgicasEdad:0-16Zona infección:

lactante: cara, cuello, tórax3-10: pliegues codo, rodilla,

muñeca12-16: cuello, aspecto sucio

DERMATITIS ATÓPICA

son recurrentes

Síntomas: prurito, irritación, inflamación, sensibilidad y calor en la lesión

Cantidad: localizadoColor: rojo,Forma: máculas, escamas,

placasElevación: siTacto: rugoso

Clase superior: AlérgicasEdad: cualquieraZona infección: cualquiera

DERMATITIS DE CONTACTO

son recurrentes

Síntomas: prurito, irritación, inflamación, sensibilidad y calor en la lesión

Cantidad: localizadoColor: rojo,Forma: máculas, escamas,

placasElevación: siTacto: rugoso


DERMATITIS DE CONTACTO

acompañado de alergias

Síntomas: prurito, inflamación, escozor

Cantidad: localizadoColor: rojo, rosadoForma: placas bien definidas,

escamasElevación: siTacto: rugoso


URTICARIA

acompañado de alergias

Síntomas: prurito, inflamación, escozor

Cantidad: localizadoColor: rojo, rosadoForma: placas bien definidas,

escamasElevación: siTacto: rugoso


URTICARIA


Contiene: Dermatitis atópicaDermatitis de ContactoUrticaria

ALÉRGICAS


Contiene: Dermatitis atópicaDermatitis de ContactoUrticaria

ALÉRGICAS


146

Síntomas: prurito, irritación, erupción rojiza

Cantidad: localizadoColor: rojizo, rosadoForma: escamas, placas mal

definidoElevación: siTacto: rugoso

Clase superior: IrritativaEdad: 0-2Zona infección: área cubierta

por el pañal

DERMATITIS PAÑAL

Síntomas: prurito, irritación, erupción rojiza

Cantidad: localizadoColor: rojizo, rosadoForma: escamas, placas mal

definidoElevación: siTacto: rugoso

Clase superior: IrritativaEdad: 0-2Zona infección: área cubierta

por el pañal

DERMATITIS PAÑAL

posible pérdida cabello

Síntomas: dolor, escozor, irritación, prurito

Cantidad: localizadoColor: blanco, amarilloForma: escamas, costrasElevación: siTacto: rugoso

Clase superior: IrritativaEdad: cualquieraZona infección: cuero

cabelludo, oído, cejas, pliegues en la piel

DERMATITIS SEBORREICA

posible pérdida cabello

Síntomas: dolor, escozor, irritación, prurito

Cantidad: localizadoColor: blanco, amarilloForma: escamas, costrasElevación: siTacto: rugoso

Clase superior: IrritativaEdad: cualquieraZona infección: cuero

cabelludo, oído, cejas, pliegues en la piel

DERMATITIS SEBORREICA

más común en varones

Síntomas: prurito muy intensoCantidad: extendido y

generalizadoColor: violeta a blanquecinoForma: escamasElevación: siTacto: rugoso

Clase superior: IrritativaEdad: >50Zona infección: cualquiera

ERITRODERMIA

más común en varones

Síntomas: prurito muy intensoCantidad: extendido y

generalizadoColor: violeta a blanquecinoForma: escamasElevación: siTacto: rugoso

Clase superior: IrritativaEdad: >50Zona infección: cualquiera

ERITRODERMIA

similar al acné. Más frecuente en piel clara que se sonroja con facilidad

Síntomas: prurito, nariz roja, ojos irritados y llorosos

Cantidad: generalizadoColor: rojizoForma: líneas en forma de

arañaElevación: noTacto:

Clase superior: IrritativaEdad: 30-50Zona infección: cara

ROSACEA

similar al acné. Más frecuente en piel clara que se sonroja con facilidad

Síntomas: prurito, nariz roja, ojos irritados y llorosos

Cantidad: generalizadoColor: rojizoForma: líneas en forma de

arañaElevación: noTacto:

Clase superior: IrritativaEdad: 30-50Zona infección: cara

ROSACEA

más común en mujeres

Síntomas: lesión sensible y dolorosa al tacto, fiebre, malestar, calientes tacto

Cantidad: localizadoColor: rojizo a púrpuraForma: nódulos, placasElevación: siTacto:

Clase superior: IrritativaEdad: cualquieraZona infección: espinillas,

piernas, tobillos

ERITEMA NODOSO

más común en mujeres

Síntomas: lesión sensible y dolorosa al tacto, fiebre, malestar, calientes tacto

Cantidad: localizadoColor: rojizo a púrpuraForma: nódulos, placasElevación: siTacto:

Clase superior: IrritativaEdad: cualquieraZona infección: espinillas,

piernas, tobillos

ERITEMA NODOSO





IRITATIVA





IRITATIVA

asociado a cambios rápidos en el crecimiento del cuerpo

Síntomas: Cantidad: localizadoColor: blanquecino, rosadoForma: atrofia epidérmica

linealElevación: noTacto: suave

Clase superior: EstiramientoEdad: cualquieraZona infección: caderas,

muslos, pecho, flancos

ESTRÍAS

asociado a cambios rápidos en el crecimiento del cuerpo

Síntomas: Cantidad: localizadoColor: blanquecino, rosadoForma: atrofia epidérmica

linealElevación: noTacto: suave

Clase superior: EstiramientoEdad: cualquieraZona infección: caderas,

muslos, pecho, flancos

ESTRÍAS


Contiene: Estrías

ESTIRAMIENTO


Contiene: Estrías

ESTIRAMIENTO


147

más común en mujeres y afroamericanos.

Encima de herida o lesión

Síntomas: ligero pruritoCantidad: localizadoColor: carne, rojo o rosadoForma: máculas, nódulosElevación: siTacto:

Clase superior: TraumáticaEdad: cualquieraZona infección: cualquiera

QUELOIDE

más común en mujeres y afroamericanos.

Encima de herida o lesión

Síntomas: ligero pruritoCantidad: localizadoColor: carne, rojo o rosadoForma: máculas, nódulosElevación: siTacto:

Clase superior: TraumáticaEdad: cualquieraZona infección: cualquiera

QUELOIDE

Síntomas: Cantidad: individualColor: carneForma: nódulo, ampollaElevación: siTacto:

Clase superior: TraumáticaEdad: cualquieraZona infección: cara, cuello,

tronco

QUISTE SEBÁCEO

Síntomas: Cantidad: individualColor: carneForma: nódulo, ampollaElevación: siTacto:

Clase superior: TraumáticaEdad: cualquieraZona infección: cara, cuello,

tronco

QUISTE SEBÁCEO



TRAUMÁTICAS



TRAUMÁTICAS

Síntomas: molestiaCantidad: localizadoColor: blancoForma: placas bien definidasElevación:Tacto: suave

Clase superior: Pigmentación Metabólica

Edad: 20-40Zona infección: pliegues,

genital, codo, rodilla, axilas

VITILIGO

Síntomas: molestiaCantidad: localizadoColor: blancoForma: placas bien definidasElevación:Tacto: suave


Edad: 20-40Zona infección: pliegues,

genital, codo, rodilla, axilas

VITILIGO

Síntomas: Cantidad: localizadoColor: amarilloForma: máculas bien definidosElevación: noTacto: suave


Edad: >50Zona infección: cualquiera

XANTOMAS

Síntomas: Cantidad: localizadoColor: amarilloForma: máculas bien definidosElevación: noTacto: suave


Edad: >50Zona infección: cualquiera

XANTOMAS








148

Base de Conocimiento

Los atributos y los valores correspondientes a las enfermedades tratadas en el

sistema se encuentran almacenados en la base de conocimientos. La relación

existente entre los atributos es la siguiente:

La base de conocimientos se encuentra formalizada y distribuida en diversas

tablas que contienen los atributos propios de las enfermedades. Las tablas son:

• ENFERMEDADES: Id_Enfermedad, Enfermedad, Tipo

• ENFERMEDADES_ZONA: Id_Enfermedad, Zona_Afeccion_General,

Zona_Afeccion_Especifica

ENFERMEDAD ID_ENFERMEDADTIPO_ENFERMEDAD

ZONA_AFECCIÓN_GENERAL

ZONA_AFECCIÓN_ESPECÍFICA

EDAD_SUPERIOR

EDAD_INFERIOR

SÍNTOMAS

SINTOMA1

SINTOMA2

SINTOMA3

SINTOMA4

FORMAS

FORMA1

FORMA2

FORMA3

CANTIDAD

ELEVACIÓN

TACTO

COLORESCOLOR1

COLOR2

1

11

1

1..*

1..*1

1

1..*

1..*

1..*

1..*

1 1

1,2

1..3

1..4

1..*

DISTRIBUCIÓN

MORFOLOGÍA

1

1 1

1

ENFERMEDAD ID_ENFERMEDADTIPO_ENFERMEDAD

ZONA_AFECCIÓN_GENERAL

ZONA_AFECCIÓN_ESPECÍFICA

EDAD_SUPERIOR

EDAD_INFERIOR

SÍNTOMAS

SINTOMA1

SINTOMA2

SINTOMA3

SINTOMA4

SÍNTOMAS

SINTOMA1

SINTOMA2

SINTOMA3

SINTOMA4

FORMAS

FORMA1

FORMA2

FORMA3

FORMAS

FORMA1

FORMA2

FORMA3

CANTIDAD

ELEVACIÓN

TACTO

COLORESCOLOR1

COLOR2

COLORESCOLOR1

COLOR2

1

11

1

1..*

1..*1

1

1..*

1..*

1..*

1..*

1 1

1,2

1..3

1..4

1..*

DISTRIBUCIÓN

MORFOLOGÍA

1

1 1

1


149

• ENFERMEDADES_MORFOLOGIA: Id_Enfermedad, Forma1, Forma2,

Forma3, Color1, Color2, Morfologia, Elevacion, Tacto

• ENFERMEDADES_SINTOMA: Id_Enfermedad, Sintoma1, Sintoma2,

Sintoma3, Sitnoma4

• ENFERMEDADES_DISTRIBUCION: Id_Enfermedad, Distribución

Los tipos de los atributos mencionados, se pueden ver en la tabla. Los valores

con el signo '-' indica que no hay limitaciones en el tipo del atributo. Hay que

mencionar también que para el atributo 'SintomaX', sólo se han representado los más

significativos.

{margen_definido, margen_no_definido, circinado, arco, anular, iris, lineal, serpenginoso}

StringMORFOLOGIA

{false, true}BooleanELEVACION

{suave, aspero, rugoso}StringTACTO

{localizado, generalizado, simetrico, asimetrico, disjunto, agrupado, centripeto, centrifugo}

StringDISTRIBUCION

{blanco, blanquecino, amarillo, carne, rosado, rojizo, rojo, rojo_intenso, morado, purpura, violeta, marron, negro}

StringCOLOR1COLOR2

{macula, papula, placa, vesicula, ampolla, nodo, pustula, habon,escama, erosion, fisura, costra, ulcera,linquenificacion, atrofia_derm}

StringFORMA1FORMA2FORMA2

{individual, numeroso}StringCANTIDAD

{prurito, fiebre, escozor, dolor, dolor_tacto, inflamacion, malestar, quemazon, calor_lesion, escalofrios, irritabilidad, hiperpatia, cefalea, fatiga, rash, conjuntivitis, tos, coriza, Kaposi, alopecia, hiperqueratosis, descamacion,...}

StringSINTOMA1SINTOMA2SINTOMA3SINTOMA4

EDAD_INFERIOR <= X <= 110IntEDAD_SUPERIOR

0<= X <= EDAD_SUPEIORIntEDAD_INFERIOR

{cara, boca, orejas, cuero_cabelludo, cuello, torax, espalda, hombros, codos, muñeca, manos, dedos_mano, muslo, rodilla, espinilla, tobillo, pies, dedos_pie}

StringZONA_AFECCION_ESPECÍFICA

{cabeza, tronco, brazos, piernas, genital}StringZONA_AFECCION_GENERAL

-StringTIPO

-StringENFERMEDAD

Autonumérico

VALOR

Int

TIPO

ID_ENFERMEDAD

ATRIBUTO

{margen_definido, margen_no_definido, circinado, arco, anular, iris, lineal, serpenginoso}

StringMORFOLOGIA

{false, true}BooleanELEVACION

{suave, aspero, rugoso}StringTACTO

{localizado, generalizado, simetrico, asimetrico, disjunto, agrupado, centripeto, centrifugo}

StringDISTRIBUCION

{blanco, blanquecino, amarillo, carne, rosado, rojizo, rojo, rojo_intenso, morado, purpura, violeta, marron, negro}

StringCOLOR1COLOR2

{macula, papula, placa, vesicula, ampolla, nodo, pustula, habon,escama, erosion, fisura, costra, ulcera,linquenificacion, atrofia_derm}

StringFORMA1FORMA2FORMA2

{individual, numeroso}StringCANTIDAD

{prurito, fiebre, escozor, dolor, dolor_tacto, inflamacion, malestar, quemazon, calor_lesion, escalofrios, irritabilidad, hiperpatia, cefalea, fatiga, rash, conjuntivitis, tos, coriza, Kaposi, alopecia, hiperqueratosis, descamacion,...}

StringSINTOMA1SINTOMA2SINTOMA3SINTOMA4

EDAD_INFERIOR <= X <= 110IntEDAD_SUPERIOR

0<= X <= EDAD_SUPEIORIntEDAD_INFERIOR

{cara, boca, orejas, cuero_cabelludo, cuello, torax, espalda, hombros, codos, muñeca, manos, dedos_mano, muslo, rodilla, espinilla, tobillo, pies, dedos_pie}

StringZONA_AFECCION_ESPECÍFICA

{cabeza, tronco, brazos, piernas, genital}StringZONA_AFECCION_GENERAL

-StringTIPO

-StringENFERMEDAD

Autonumérico

VALOR

Int

TIPO

ID_ENFERMEDAD

ATRIBUTO


150

ANEXO II - MANUAL DE USUARIO

Resumen

SDTEC es una aplicación destinada principalmente al diagnóstico y tratamiento

de enfermedades cutáneas. SDCTEC ofrece cuatro módulos principales:

• El diagnóstico de enfermedades cutáneas y la obtención de su tratamiento

• Consulta de información médica sobre las enfermedades en el sistema

• Consulta del tratamiento correspondiente con una enfermedad

• Estadísticas relativas a la información gestionada por el sistema.

Información en base a edad, fecha de diagnóstico, sexo o la estación

del año cuya enfermedad es más frecuente.

La aplicación está especialmente destinada a estudiantes de medicina o

dermatología gracias al diagnóstico interactivo que ofrece la aplicación, sin embargo

cualquier profesional puede hacer uso de la aplicación como medio de consulta o de

apoyo en el diagnóstico.

La descripción de este manual está dividida en las secciones correspondientes a

las opciones establecidas por el sistema:

1. Diagnóstico de Enfemedades

2. Consulta de Enfermedades

3. Consulta de Tratamientos

4. Estadísticas


151

MENÚ PRINCIPAL

Nada más abrirse la aplicación, se muestra la página principal de SDTEC.

Salir de SDTEC: Para finalizar con la aplicación se puede, o bien, pulsar el botón

"SALIR" que se encuentra abajo a la izquierda de la ventana, o bien a través del

menú "Archivo" y posteriormente 'Cerrar'.

Acceder a una de las opciones: Seleccionando una de las opciones mostradas en el

Menú y apretando en el botón "Ir" se pasa directamente a las ventanas que

corresponden con los módulos ofrecidos por SDTEC.


152

Otro modo de acceder a dichas opciones es a través del menú que se muestra

en la barra de tareas a través de "Ver".

1. DIAGNÓSTICO

Esta opción es el centro de la aplicación. A través de ella se procederá al proceso

de diagnostico básico seguido por un profesional que, tras la selección de los síntomas

observados en el paciente, se obtiene una enfermedad.

Para acceder a esta opción, ha de seleccionarse en la página principal de SDTEC

la opción de "Diagnóstico", tal y como se ha descrito en la sección anterior: Menú

Principal.

La ventana que aparece directamente muestra una petición de datos personales

del paciente tratado. Este paso no es obligatorio pues SDTEC puede ser usado como

medio de autoaprendizaje, por lo que no se requiere la presencia de un paciente.


153

• No hay paciente: para pasar a la inserción de los primeros datos que nos ofrecerán

una solución, hay que pulsar "Siguiente", que se encuentra abajo a la derecha de

la ventana:

• Hay paciente: En este caso es necesario introducir los datos pedidos por el

sistema. Así mismo, hay dos opciones:

1. El paciente puede ser nuevo, no existe en la base de datos del sistema,

por lo que se pulsa sobre "Nuevo Paciente" y se procede a completar

la información pedida.

2. En caso de que el paciente ya se encuentre guardado en la base de

datos de SDTEC, se puede buscar a dicho paciente de dos modos

distintos: a través del DNI del paciente o a través del Número de la

Seguridad Social.


154

Una vez insertado la información pertinente, se pulsa el botón "Buscar",

tras lo que se mostrarán en pantalla los datos almacenados de dicho

paciente. Un ejemplo de este proceso es el que se muestra a

continuación:

Como en el caso anterior, tras obtener esta información, se pulsa el

botón "Siguiente" para comenzar con el diagnóstico.

En esta nueva ventana, es necesario introducir obligatoriamente el campo de

edad. Si el paciente estaba en la base de datos de SDTEC, el campo de rellena

automáticamente, en caso contrario el sistema muestra un mensaje de error:


155

Por defecto, SDTEC establece que la zona afectada por la lesión es cualquier

parte del cuerpo. Para especificar una zona en concreto, se selecciona una de las

opciones de la lista que ofrece "Zona de Afección".

Si se selecciona una zona específica del cuerpo, el sistema permite reducir

más aún la zona afectada mostrando una segunda lista que se pueden seleccionar:

Si se detectan síntomas en el paciente, se pueden seleccionar de la lista ofrecida

en la ventana, o pulsando sobre "Otros síntomas" y especificando cuales son.

Obtener hipótesis: Para obtener una hipótesis inicial de las enfermedades que

podían ser la causa de dichos síntomas, se pulsa el botón "Realizar Hipótesis",

tras lo que se mostrará una ventana conteniendo la lista de enfermedades que

responden a dichos síntomas. Las enfermedades se encuentran ordenadas en

orden decreciente según el grado de acierto que se tengan con dichos síntomas.


156

Un ejemplo de este proceso es el siguiente:


157

Volver al Menú Principal: para regresar al menú principal para salir de SDTEC o para

acceder a otro de los módulos disponibles hay que pulsar el botón "Cancelar".

Modificar datos del paciente o cambiar de paciente: pulsando el botón "Atrás" se

vuelve a la ventana propia de los datos personales de los pacientes.

Confirmar una hipótesis: para aceptar una de las enfermedades mostradas en la

lista como diagnóstico, se selecciona una de la lista y se pulsa "Aceptar". Tras

esta operación, se muestra una ventana conteniendo información relativa al

tratamiento correspondiente con la enfermedad diagnosticada

Un ejemplo de la ventana que aparece para informar del tratamiento es la que

sigue:


158

Seguir con el diagnóstico: para seguir completando información sobre las lesiones

sufridas por el paciente, se pulsa sobre "Lesiones", lo que mostrará una ventana

mostrando las posibles morfologías de la lesión:

Para entender bien la morfología que tiene una lesión se van a explicar los

siguientes conceptos:

- Lesiones elementales: la forma básica de la lesión. Las lesiones

elementales clasifican como máculas, pápulas, placas, vesículas, ampollas,

pústulas, escamas, costras, fisuras, erosiones, úlceras y nódulos o

tumores.


159

Se acompaña con un dibujo representativo de cada lesión para facilitar la

selección de la lesión.

- Lesiones secundarias: son el resultado de cambios en la piel secundarios a

factores externos tales como arañazos o cambios causados por curas,

como las cicatrices.

- Distribución: se refiere a la ordenación de las lesiones en la piel. Pueden

ser localizado, generalizado, simétrico, asimétrico, discreto o agrupado.

- Morfología: se refiere a la configuración que adoptan las lesiones. Son

circinado, arco, anular, iris serpiginoso o lineal. También se acompaña una

imagen con la lista para identificarlos mejor.

- Márgenes: se refiere a los bordes de la lesión, si son definidos o por el

contrario difusoso.

- Color: el color que adopta la lesión.

Obtener una solución al diagnóstico: para confirmar la morfología de la lesión,

basta con pulsar el botón "Aceptar", lo que nos devolverá a la ventana donde se

muestran las soluciones del diagnóstico.

El proceso de confirmación del diagnóstico ofrecido sigue siendo el mismo que

en el caso anterior.

Cancelar la opción: para detener el proceso de diagnóstico y volver a la lista de

hipótesis, basta con pulsar "Cancelar".


160

2. CONSULTA DE ENFERMEDADES

Seleccionando la opción de "Consulta" y posteriormente pulsando "Ir" en el menú

de la página principal, o a través de "Ver - Consulta", se pasa a una ventana en la que

se muestra información general relativa a la enfermedad seleccionada.

Consultar: Para obtener información sobre una enfermedad, se inserta el nombre de

la enfermedad y se pulsa "Aceptar", tras lo cual, se rellenan los campos de la

ventana.

La consulta de enfermedades ofrece información sobre:

- Nombres Alternativos - Definición de la Enfermedad - Incidencia y factores de riesgo - Signos y exámenes - Expectativas de desarrollo de la enfermedad - Complicaciones

Al aceptar, se muestra la información como sigue:


161

Salir de Consultas: para salir de esta ventana, basta con pulsar el botón "Cerrar" que

se encuentra arriba a la derecha, con lo que volvemos a la página principal.


162

3. TRATAMIENTO

SDTEC ofrece un módulo en el que se muestra información relativa al tratamiento

se las enfermedades gestionadas por el sistema. Para acceder a dicha opción, en el

menú principal de la aplicación, basta con seleccionar la opción "Tratamiento" y

pulsar el botón "Ir" o a través de "Ver - Tratamiento".

Obtener el tratamiento de una enfermedad: para obtener la información requerida,

basta con indicar la enfermedad de la que se desea conocer el tratamiento

recomendado en el espacio donde se indica Enfermedad y pulsar "Aceptar".

Cerrar la ventana de tratamiento: para salir de esta opción y volver al menú principal,

hay que pulsar el botón "Cerrar".


163

4. ESTADÍSTICAS

A través de la opción que se muestra en la página principal, ya sea por el menú o

por "Ver- Estadísticas", se accede a una página en la que se permite ver información

relativa a la gestionada por el sistema.

SDTEC ofrece información sobre:

- Edad: muestra las enfermedades más comunes divididas por rangos.

- Sexo: muestra las enfermedades más comunes por sexo.

- Estación: muestra las enfermedades que son más frecuentes dependiendo

de la estación del año.

- Diagnóstico: muestra las enfermedades que el sistema ha diagnosticado de

mayor frecuencia a menos.

Obtener estadísticas: basta con seleccionar de la lista la forma en que queremos que

se muestre la información.

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