Organización lógica de un modelo de patología: listeriosis

Autores/as

  • Eduardo Freire C. Grupo de Análisis de Sistemas Biológicos. Departamento de Ciencias Biológicas Animales. Facultad de Ciencias Veterinarias y Pecuarias. Universidad de Chile
  • Miguel A. Fuenzalida. V. Grupo de Análisis de Sistemas Biológicos. Departamento de Ciencias Biológicas Animales. Facultad de Ciencias Veterinarias y Pecuarias. Universidad de Chile

Resumen

El diagnóstico clínico está basado en los signos, síntomas y condiciones ambientales (SSA) muchos de los cuales no son cuantificables en forma preci­sa. Para el proceso de diagnóstico, resulta difícil definir, cuáles de ellos son relevantes y en qué forma se relacionan.

En este contexto se desarrolla un modelo de listeriosis basado en relaciones lógicas de conjuntos difusos. La concepción general está basada en una estructura jerárquica: en el nivel inferior los SSA, en los niveles intermedios se agrupan las combina­ciones intermedias (CI) y en el superior la patología global.

Si se aplican los datos de un caso al modelo, éstos inducen un subconjunto difuso en el conjunto SSA, que queda determinado por el grado de perte­nencia (o intensidad) de cada síntoma al paciente. Este subconjunto induce un conjunto de CI que, a su vez, induce el grado de pertenencia a la listeriosis.

Se aplica el modelo al diagnóstico de ocho casos seleccionados por alta sospecha de listeriosis, valo­rando los parámetros según datos bibliográficos. Se presentan los resultados del modelo, con referencia a los obtenidos por un grupo de especialistas médi­cos veterinarios. Se discute el desarrollo de algunos aspectos orientados al uso práctico del modelo.

Abstract

The clinical diagnosis is based on signs, symptoms and environmental conditions (SSA), most of them not easily quantified with accuracy. It is dicult to establish at the diagnostic process which data are relevant, as well as to recognize a pattern of relationships among them.

In this work, we present a listeriosis model based on logical relationships of fuzzy sets. The general idea is a hierarchical estructure: The SSA are at the lower level, intermedia combinations (CI) are grouped at several levels and the whole pathology is at the upper level.

Data from a potential case are assessed by the model inducing a fuzzy set of SSA at the lower level, established by the degree of membership (or intensity) of each sympton to the patient. This set induces a subset of CI at a higher level that induces another subset and so on. Finally, the late subset of CI induce the degree of membership at the upper level, inducing the degree of membership to listeriosis.

Using 8 listeriosis suspicious cases according bibliographical data, model is evaluated. Computational model performance is compared in a two-blinded test with those obtained by, a group of clinical specialists. The development of a practical use of this model is discused.