Resumen

Introducción: Los sistemas biológicos han sido objeto de muchas observaciones y recientemente se han convertido en modelos para ser emulados en diversos ambientes y ofrecer soluciones a problemas de la vida real. El sistema inmune es uno de los más representativos y en la actualidad constituye motivo de inspiración para la implementación de sistemas computacionales que respondan a diversas tareas, constituyendo los Sistemas Inmunes Artificiales. Objetivo: Este estudio busca desarrollar mecanismos computacionales inspirados en la inmunología para el diagnóstico de enfermedades reumatológicas que contribuyan en la educación y la toma de decisiones diagnósticas en reumatología. Se pretende obtener una herramienta computacional que, partiendo de un conjunto de historias clínicas como datos de entrenamiento, obtenga una efectividad en el diagnóstico comparable a los sistemas de clasificación de documentos actuales. El sistema está inspirado en la interacción entre los tejidos y los linfocitos B, y se apoya en conceptos de la teoría de la información para extraer relaciones entre términos. Los linfocitos B tendrán la función de discriminar la enfermedad reumatológica de un paciente con base en su historia clínica. Materiales y métodos: Se utilizó un conjunto de datos compuesto por 54 historias clínicas de 54 pacientes en reumatología, entre los cuales 21 padecían artritis reumatoide, y el resto padecían otras enfermedades reumatológicas. El conjunto de datos se dividió en dos grupos: pacientes con artritis reumatoide y pacientes sin artritis reumatoide. Se hizo un procesamiento manual de las historias clínicas para eliminar toda la información que no fuera relevante para el sistema en la tarea de diagnóstico. La efectividad del sistema fue comparada frente a otros tres algoritmos de clasificación de texto ampliamente utilizados en tareas de clasificación de documentos (ID3, BayesNet y PsoSVM). Resultados: El sistema obtuvo resultados de efectividad prometedores en comparación con los demás algoritmos, con un promedio de 87,65% de efectividad en el diagnóstico. Sin embargo, debido a la limitación de datos, cabe la posibilidad de sesgo en los resultados. Se observó, como se había previsto, que los anticuerpos que representan la información en varios casos son redundantes. Adicionalmente, la información que representan no corresponde necesariamente a conocimiento médico, sino a reglas de clasificación de texto. Conclusiones: La teoría de la información, ayudada por la teoría del sistema inmunológico adaptativo y un mecanismo de señalización, muestra tener un potencial grande para la clasificación de historias clínicas. Debido a la posibilidad de sesgo observada en los resultados, será necesario realizar experimentos adicionales sobre un conjunto de historias clínicas más numeroso y más heterogéneo. Aunque entre los experimentos no se obtuvo anticuerpos que representaran claramente los conceptos, de tal manera que puedan ayudar a un profesional médico en el aprendizaje para la toma de decisiones, el trabajo a seguir consiste en adaptar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (i.e., sintaxis y semántica), para así llegar a un sistema de obtención de conocimiento en lugar de un sistema de obtención de reglas de clasificación de texto.

Palabras clave: Sistemas inmunes artificiales enfermedades reumatológicas diagnóstico.

2011-09-29   |   636 visitas   |   Evalua este artículo 0 valoraciones

Vol. 14 Núm.4. Octubre-Diciembre 2007 Pags. 287-296 Rev. Colomb. Reumatol. 2007; 14(4)