SISTEMA PROTOTIPO DE ENTRENAMIENTO PEDIATRA PARA EL PROCESO DE ADAPTACI

1
SISTEMA PROTOTIPO DE ENTRENAMIENTO PEDIATRA PARA
EL PROCESO DE ADAPTACIÓN NEONATAL (Avance
Propuesta)

• Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación
  Seminario de Investigación II
• Edwin Andrés Bernal López

2
CONTENIDO

• Antecedentes y Justificación
• Definición del Problema
• Objetivos
• Metodología
• Actividades

3
ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN

• El diagnóstico médico hace particularmente
  referencia a una secuencia de pasos a seguir para
  determinar de la manera más exacta posible las
  causas de una sintomatología presente en un
  paciente.
• Brause Fuzzy Diagnosis 1999destaca el hecho de
  que la mayoría de médicos confrontan durante su
  formación la tarea de aprender a diagnosticar. En
  ésta fase ellos tienen que resolver el problema
  de deducir ciertas enfermedades o formular un
  tratamiento basado en observaciones o
  especificaciones de conocimiento adquirido de
  manera teórico-practica.

4
ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN

• La adaptación o reanimación neonatal implica una
  serie de pasos que debe seguir el pediatra (0
  15 minutos), para garantizar el paso adecuado del
  medio intrauterino (medio líquido) a el medio
  ambiente común (aire). Es necesaria
  aproximadamente para un 5 o 10 de los neonatos a
  nivel mundial, dado que este porcentaje no se
  logran adaptar de manera automática a éste cambio
  de medio.

5
ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN
Año Título/Autor Tipo de Aplicación Publicación
2001 Tunez, S., Aguila, I. M., Marin, R. (An expertise model for therapy and diagnostic using abductive reasoning.) Basado en Reglas Cybernetics and Systems An International Journal.
2001 Eugenio Alberdi, Julie-Care Becher, Ken Gilhooly, Jim Hunter et al. (Expertise and the interpretation of computerized Physiological data Implications for the design of computerized monitoring in neonatal intensive care) Basado en Conocimiento International Journal of Human computer studies
2003 Meesad, P., Yen, G. G. (Combined numerical linguistic knowledge representation and its application to medical diagnosis) Lógica Difusa IEEE Transactions on Systems, Man, and CyberneticsPart A Systems and Humans,
2004 Yang, Han, Kim (Integration of ART-Kohoene neural network and case-based reasoning for intelligent fault diagnosis ) Redes Neuronales Computer Methods and Programs in Biomedicine
2004 Li, W., Tasi, Y. P., Tasi, Chiu, C. L. (The experimental study of the expert system for diagnosing ) Redes Neuronales Cybernetics and Systems An International Journal.
2004 M.A.M Reis, N.R.S Ortega y P.S.P Silva (Fuzzy expert system in the prediction of neonatal resucitation) Sistema Experto difuso Brazilian Journal of Medical and Biological research
2004 Amy L Potts. Frederick E Barr, David F Gregory, Lorianne Weight y Neal R (Computerized Physician Order entry and Medication errors in a Pediatric Clinical Care Unit ) Basado en Conocimiento Pediatrics
2004 Jim Hunter, Gary Ewing, Yvonne Freer, Robert Logie, Paul McCue, Neil McIntosh (NEONATE Decision Support in the Neonatal Intensive Care Unit Technical Report) Basado en Conocimiento Departamento de ciencias de la computación, Universidad de Aberdeen, Departamento de Neonatology Universidad de Edinburgh.
2005 Christian Fuchsberger , Jim Hunter y Paul McCue (Testing Asbru Guidelines and Protocols for Neonatal Intensive Care ) Basados en Reglas 10th Conference on Artificial Intelligence in Medicine
6
ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN

• Trascendencia de una decisión erróneamente tomada
  por el pediatra.
• Proceso generalmente sistemático que como tal se
  puede perfeccionar por medio de entrenamiento.
• Existencia de guías que demuestran la estructura
  del proceso de manera algorítmica.

7
DEFINICIÓN DEL PROBLEMA

• Debido al la falta de entrenamiento a la que se
  ven enfrentados los pediatras de manera
  obligatoria, dado la imposibilidad ética de
  realizar prácticas con pacientes reales, se han
  presentado casos en los que los pacientes se han
  visto afectados por la inexperiencia en un la
  ejecución de un procedimiento.

8
OBJETIVOS

• General
• Desarrollar un software prototipo, basado en
  técnicas de inteligencia artificial que usen
  conocimiento para determinar los casos y
  procedimientos más importantes en el proceso de
  adaptación neonatal, el cual sirva como
  herramienta para el entrenamiento de pediatras,
  presentándoles una valoración de las acciones
  tomadas, las posibles complicaciones que pudo
  tener dicha decisión y sugiera la mejor acción
  que se pudo tomar en ese caso particular.

9
OBJETIVOS

• Específicos
• Determinar las fuentes de información y
  establecer la relevancia de cada una de ellas
  para estandarizar y delimitar la cantidad de
  casos que se puedan generar.
• Recopilar y generar la base de conocimiento que
  contendrá los casos que el sistema podrá
  analizar, evaluar y sugerir.
• Desarrollar una interfaz de usuario que permita
  tanto la captura como la visualización de los
  datos resultantes.
• Generar el motor explicativo que presente
  resultados en lenguaje claro y adecuado a los
  pediatras.

10
METODOLOGÍA (Relevancia)

• En ésta fase se realizará y resaltaran aspectos
  importantes de la relevancia del tema con
  respecto a una revisión bibliográfica, que además
  establecerá características que se puedan tener
  en cuenta con respecto de otros trabajos
  previamente realizados, estableciendo de igual
  manera que el tema a desarrollar no ha sido
  abordado previamente o no se ha desarrollado con
  un enfoque idéntico en otros trabajos de
  investigación.

11
METODOLOGÍA (Extracción Conocimiento)

• Ésta fase pretende reconocer y delimitar los
  distintos casos que se pueden presentar en el
  proceso de adaptación neonatal, para ello es
  necesario hacer la extracción de dicho
  conocimiento de las diferentes fuentes de
  información (en este caso textos guía
  especializados y pediatras expertos en el área).

12
METODOLOGÍA (Desarrollo)

• En esta fase se haría la programación necesaria
  para la obtención de los análisis que el software
  proveerá a los pediatras, de igual manera se hará
  el desarrollo de la interfaz con la cuál
  interactuará el pediatra y el motor explicativo.
  La obtención de los resultados de los
  procedimientos ejecutados por los pediatras se
  realizará mediante la aplicación de técnicas de
  Inteligencia Artificial como redes neuronales o
  lógica difusa, se esta considerando la
  posibilidad de realizar esta obtención mediante
  alguna técnica híbrida observando el mejor
  desempeño en resultados que éste tipo de técnicas
  ofrecen a nivel particular.

13
METODOLOGÍA (Pruebas)

• En ésta fase se realizaran comparaciones de
  resultados obtenidos contra resultados óptimos
  esperados, básicamente esta fase proporcionaría
  retroalimentación a la fase de desarrollo
  (trabajo en paralelo)para de ésta manera ir
  mejorando los prototipos periódicos que se han de
  generar como resultado iterativo de la fase de
  desarrollo.

14
ACTIVIDADES (Fase I)

• Establecimiento de Fuentes Principales
• Selección Y Revisión parcial de bibliografía
  pertinente.
• Depuración de Información
• Bibliografía Anotada
• Generación estado del arte

15
ACTIVIDADES (Fase II)

• Determinación de textos relevantes
• Revisión bibliográfica de textos relevantes
• Consulta con expertos (varias sesiones)
• Determinación de casos de aplicación relevantes
  para el sistema
• Formalización del lenguaje resultante.

16
ACTIVIDADES (Fase III)

• Programación de los casos
• Prototipos
• Pruebas
• Programación de la Interfaz de usuario
• Prototipos
• Pruebas
• Motor de explicación
• Prototipos
• Pruebas