Sistema de Detección y Tratamiento de Enfermedades Cutáneas (SDTEC)

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1 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI) INGENIERO EN INFORMÁTICA 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

2 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: 2

3 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: 3

4 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 4

5 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. 5

6 ÍNDICE Capítulos 1.- Introducción Introducción Descripción Motivaciones del Proyecto Objetivos y Alcance del Proyecto Análisis de Viabilidad Descripción de la metodología a emplear Sistemas Expertos Fases de desarrollo de los sistemas expertos Adquisición del Conocimiento Conceptuelización del Conocimiento Representación del Conocimiento Razonamiento Aplicación de las técnicas de Ingeniería del Conocimiento a SDTEC Adquisición del Conocimiento Conceptualización del conocimiento Representación del Conocimiento Razonamiento Implementación Minería de Datos - KDD Ejemplo de Funcionamiento de SDTEC Diagnóstico Consultas Estadísticas Planificación y Presupuesto Planificación Presupuesto Conclusiones Futuras Ampliaciones Bibliografía Anexos Anexo I Anexo II: Manual de Usuario

7 1.- INTRODUCCIÓN 7

8 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 8

9 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 9

10 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-Tutor TM : 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.). 10

11 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. 11

12 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 12

13 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. 13

14 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). 14

15 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. 15

16 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. 16

17 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 17

18 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. 18

19 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. 19

20 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. siguientes: Las enfermedades que se han considerado para el Sistema Experto son las INFECCIOSAS VÍRICAS BACTERIANAS VARICELA VERRUGAS PITIRIASIS ROSÁCEA HERPES SIMPLE HERPES ZOSTER AFTAS MOLLUSCUM CONTAGIOSUM FIEBRE BOTONOSA ERITRASMA ACNÉ GONOCOCIA IMPÉTIGO COMUN ERISIPELA FOLICULITIS-FORUNCULO HONGOS PARÁSITOS PITIRIASIS VERSICOLOR CANDIDISIS TIÑAS PEDICULOSIS ESCABIOSIS 20

21 PROLIFERATIVAS NEVUS De Fresa ANGIOMA CAVERNASO LENTIGO PROLIFERATIVAS TUMORALES BENIGNOS MALIGNOS QUERATOSIS QUERANTOACANTOMA CONDILOMA ACUMINADO LEUCOPLASIA EPITELIOMA BASOCELULAR MELANOMA SARCOMA DE KAPOSI AUTOINMUNES LUPUS PÉNFIGO PSORIASIS ALERGICAS DERMATITIS ATOPICA DERMATITIS DE CONTACTO URTICARIA IRRITATIVA DERMATITIS DEL PAÑAL DERMATITIS SEBORREICA ERITRODERMIAS ROSACEA ERITEMA NODOSO ESTIRAMIENTO TRAUMATICA ESTRIAS QUELOIDE QUISTE EPIDERMOIDE ( SEBACEO ) PIGMENTACION METABÓLICA VITILIGO XANTOMAS 21

22 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, 22

23 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. 23

24 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. 24

25 2.- ANÁLISIS DE VIABILIDAD 25

26 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. 26

27 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: CAT. IDEN PESO VALOR DENOMINACIÓN DE LAS CARACTERÍSTICAS TIPO EX P Existen expertos E EX P El experto asignado es genuino E EX P3 8 9 El experto es cooperativo D EX P4 7 8 El experto es capaz de articular sus métodos pero no categoriza D TA P Existen suficientes casos de prueba: normales, típicos, ejemplares, correosos, etc. E TA P La tarea está bien estructurada y se entiende D TA P Sólo requiere habilidad cognoscitiva D TA P8 9 6 No precisan resultados verdaderamente comprometidos con el proyecto D TA P9 9 4 La tarea no requiere sentido común D DU P Los directivos están verdaderamente comprometidos con el proyecto D 27

28 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: CAT. IDEN PESO VALOR DENOMINACIÓN DE LAS CARACTERÍSTICAS TIPO EX J El experto no está disponible E EX J Hay escasez de experiencia humana D TA J3 8 5 Existe necesidad de experiencia simultánea en muchos lugares D TA J Necesidad de experiencia en entornos hostiles, penosos y/o poco gratificantes E TA J5 8 7 No existen soluciones alternativas admisibles E DU J6 7 9 Se espera una alta tasa de recuperación de la inversión D DU J Resuelve una tarea útil y necesaria E 28

29 El valor global de la aplicación en la dimensión de Justificación viene dada por: obteniendo el valor de: VC2 = 61,48 siendo el máximo posible a alcanzar: VC2máx = 86,365 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. CAT. IDEN PESO VALOR DENOMINACIÓN DE LAS CARACTERÍSTICAS TIPO EX A1 5 9 La experiencia del experto está poco organizada D TA A Tiene valor práctico D TA A3 7 9 Es más táctica que estratégica D TA A4 7 9 Sirve a necesidades a largo plazo E TA A5 5 7 La tarea, que no es demasiado fácil, pero es de conocimiento intensivo, tanto propio del dominio, como de manipulación de la información D TA A Es de tamaño manejable, y/o es posible un enfoque gradual y/o una descomposición en subtareas independientes D EX A La transferencia de experiencia entre humanos es factible E TA A8 6 7 Estaba identificada como un problema en el área y los efectos de la introducción de un SE pueden planificarse D TA A9 9 7 No requiere respuestas en tiempo real "inmediato" E TA A La tarea no requiere investigación básica y usa, si alguna, poca generación y entendimiento del lenguaje natural E TA A El experto usa básicamente razonamiento simbólico que implica factores subjetivos D TA A Es esencialmente de tipo heurístico D 29

30 El valor global de la aplicación en la dimensión de Adecuación viene dada por: obteniendo el valor de: VC3 = 52,16 siendo el máximo posible a alcanzar: VC3máx = 62,78 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: CAT. IDEN PESO VALOR DENOMINACIÓN DE LAS CARACTERÍSTICAS TIPO EX E No se sienten amenazados por el proyecto, son capaces de sentirse intelectualmente unidos al proyecto D EX E2 6 8 Tienen un brillante historial en la realización de esta tarea D EX E3 5 9 Hay acuerdos en lo que constituye una buena solución a la tarea D EX E4 5 7 La única justificación para dar un paso en la solución es la calidad e la solución final D EX E5 6 9 No hay un plazo de finalización estricto, ni ningún otro proyecto depende de esta tarea D TA E No está influenciada por vaivenes políticos E TA E Existen ya SSEE que resuelven esas o parecidas tareas D TA E8 8 9 Hay cambios mínimos en los procedimientos habituales D TA E9 5 9 Las soluciones son explicables o interactivas D TA E La tarea es de I+D de carácter práctico, pero no ambas cosas simultáneamente E DU E Están mentalizados y tienen expectativas realistas tanto en el alcance como en las limitaciones D DU E No rechazan de plano esta tecnología E DU E El sistema interactúa inteligentemente y amistosamente con el usuario D DU E El sistema es capaz de explicar al usuario su razonamiento D DU E La inserción del sistema se efectúa sin traumas; es decir, apenas se interfiere en la rutina cotidiana de la empresa D DU E Están comprometidos durante toda la duración del proyecto, incluso después de su implantación D DU E Se efectúa una adecuada transferencia tecnológica 30 E

31 El valor global de la aplicación en la dimensión de Éxito viene dada por: obteniendo el valor de: VC4 = 58,38 siendo el máximo posible a alcanzar: VC4máx = 66,54 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. 31

32 3.: DESCRIPCIÓN DE LA METODOLOGÍA A EMPLEAR 32

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. 33

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 34

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. 35

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 36

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: 37

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 : 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 38

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. 39

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 40

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 Errores formales y de codificación REFINADO Y VALIDACIÓN APLICACIÓN Errores conceptuales Inconsistencia del conocimiento 41

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 42

43 : 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 43

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: IDENTIFICACIÓN CONCEPTUALIZACIÓN NO Es adecuada la Identificación? SI Continua el proceso de desarrollo 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 44