Myexpert: sistema experto neuronal de medicina integral para el diagnóstico y tratamiento de las principales enfermedades gástricas inflamatorias

Los sistemas de diagnostico asistidos por computadora están siendo usados cada día con más frecuencia, por este motivo es que se desarrollan cada vez más, sin embargo no se puede decir que son lo bastante perfectos como para reemplazar al ser humano, sino más bien asistirlo La Inteligencia Artificial ofrece herramientas de apoyo eficaz para la solución de algunos de los muchos problemas entre los que se encuentra la medicina. En este proyecto se combina dos técnicas utilizadas en la construcción de sistemas inteligentes, los sistemas expertos y las redes neuronales, para crear un sistema donde, los primeros sean utilizados para entrenar a las segundas. MyExpert es un sistema híbrido desarrollado para realizar el diagnóstico de las principales enfermedades gástricas inflamatorias y contribuir con un tratamiento adecuado partiendo de datos reales. Para el diagnóstico de las enfermedades se realiza una búsqueda en la Base de Conocimiento, mediante una selección de reglas, basado en los datos ingresados por el usuario. Si el sistema experto no emite un diagnóstico, estos datos ingresados sirven de entrada para la red neuronal artificial, y la respuesta generada por esta puede ser añadida a la Base de Conocimiento. Este sistema se ha desarrollado con la ayuda de dos paquetes computacionales. El primero es Visual Basic.NET 2003, en el cual se desarrolló la interfaz gráfica, el motor de inferencia y la red neuronal artificial con su modelo de aprendizaje Backpropagation. El registro de los datos del paciente, la Base de Hechos, la Base de Conocimiento, se los lleva en una Base de Datos diseñada en MySQL 5.0.

• Autor principal: Murillo Esparza, Johanna Marianela (author)
• Altres autors: Simbaña Calderón, Mayra Belén (author)
• Format: bachelorThesis
• Idioma: spa
• Publicat: 2006
• Matèries: INGENIERÍA DE SISTEMAS; PROGRAMAS PARA COMPUTADOR; MEDICINA INTERNA; PATOLOGÍAS; GASTROENTEROLOGÍA; ROBÓTICA; INTELIGENCIA ARTIFICIAL
• Accés en línia: https://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/17921