Per citar aquest document: http://ddd.uab.cat/record/36656
TERÀP-IA : sistema expert d'ajuda al tractament de les pneumònies / memòria presentada per Mª Pilar Barrufet i Barqué ; directors de la tesi: Dr. Albert Verdaguer i Munujos, Dr. Josep Puyol i Gruart
Barrufet Barqué, Pilar
Verdaguer i Munujos, Albert, dir.
Puyol i Gruart, Josep, dir. (Institut d'Investigació en Intel·ligència Artificial)

Publicació: Bellaterra : Universitat Autònoma de Barcelona, 2002
Resum: Es presenta un sistema expert (SE) que es justifica per: 1. S'aplica al tractament d'una malaltia freqüent. 2. S'aplica a un domini on hi ha incertesa. 3. Pot integrar tota la informació necessària per prendre una decisió adequada, i pot disminuir la variabilitat de la prescripció. 4. Pot fer reproduïble la decisió, ja que els criteris que utilitza per prendre-la són reproduïbles i es poden explicar. Els objectius de la tesi han estat: 1. La modelització del coneixement mèdic necessari per desenvolupar TERÀP-IA. 2. La generalització del model conceptual al tractament d'altres infeccions. 3. La implementació del SE. 4. La seva validació. Quant al 1er objectiu, l'anàlisi del problema ha permès identificar el coneixement farmacològic (CF) dels antibiòtics que són actius per tractar les pneumònies i el coneixement de les dades del pacient (DP) que són necessàries per deduir el millor tractament. També ha permès descriure unes tasques que, realitzades successivament, ajuden a triar el tractament més adequat. Aquest coneixement i aquestes tasques s'han representat en una arquitectura que s'ha generalitzat al tractament d'altres infeccions, de la qual TERÀP-IA és una particularització. TERÀP-IA s'ha implementat amb MILORD II llenguatge basat en mòduls. Els mòduls de TERÀP-IA són: adquisició de DP; mòduls de CF; mòduls de filtratge dels antibiòtics per algunes condicions del malalt, ex. : l'embaràs, que modifiquen l'adequació dels antibiòtics disminuint el seu valor o eliminant-ne alguns; mòduls de microorganismes (MM) que proposen un tractament antibiòtic per a cada un dels microorganismes que pot causar pneumònia; mòdul de Combinacions que combina els resultats dels MM, i proposa el tractament de conjunts de microorganismes; filtratges de les combinacions que trien el millor tractament segons la dosi, espectre i preu. En aquests mòduls els conceptes relatius al CF i les DP s'han representat amb fets. Per deduir nous fets s'han utilitzat regles. Per expressar la incertesa s'ha utilitzat una lògica proposicional multivaluada basada en un conjunt d'etiquetes lingüístiques entre segur i gens possible. Els resultats de TERÀP-IA són antibiòtics amb un valor de certesa. La validació dels resultats del SE, al no disposar d'un patró de referència, ha consistit a comparar les respostes de SE amb les de 5 metges experts (ME) respecte a 58 històries clíniques de pacients amb pneumònia i classificar els resultats del SE en relació als resultats dels ME mitjançant diferents mesures. El conjunt de tractaments proposats pels ME i pel SE s'ha estructurat en una matriu de dades a partir de la qual s'han obtingut 3 matrius de distància: euclidiana, city-block i Mahalanobis i una matriu de concordança: l'índex Kappa ponderat. A aquestes matrius se'ls hi ha aplicat un anàlisi de clusters que mostra que el SE no s'aparta de l'acord que tenen els ME entre ells mateixos.
Resum: An expert system (ES) is presented. The justifications of its use are: 1. It is useful for the decision-making therapeutic process of a frequent disease. 1. It is applied in a domain with uncertainty. 2. It can integrate all the necessary information for a good decision, and can decrease the variability of the prescription. 3. It makes the decision reproducible, as the used criteria are reproducible, and can be explained. The aims of the thesis have been: 1. The modelization of the medical knowledge necessary for the development of TERÀP-IA. 2. The extension of this conceptual model to the treatment of other infectious diseases (ID). 3. The implementation of the ES. 4. Its validation. In relation to aim 1 the analysis of the problem has allowed to identify the pharmacologic knowledge (PK) of the antibiotics useful for adult community acquired pneumonia (CAP) treatment, and the knowledge of all the patient conditions (PC) necessary for the choice of the antibiotic therapy. It has also allowed to describe a group of procedures that, performed successively, are very helpful for the best therapeutic decision. These knowledge and procedures have been represented in a construct that has been extended to the general treatment of ID, being TERÀP-IA a particularisation of it. TERÀP-IA has been made operational by using MILORD II, a modular language for knowledge-based systems. TERÀP-IA modules are: 1. Acquisition PC. 2. PK modules. 3. Modules developed for refining decision of therapy according to specific patient conditions, i. e. pregnancy. 4. Modules proposing a treatment for every one of the micro-organisms involved in CAP. 5. Module that combine the results of the micro-organism modules to obtain the treatment of set of micro-organisms. 6. Filter modules of the best treatment, taking into account the dosage, price and action spectrum of drugs. In these modules the concepts have been represented as facts. For the deduction rules have been used. A propositional many-valued logic based on a set of linguistic terms from «sure» to «impossible» was used to express the uncertainty. The results of TERÀP-IA modules are antibiotic treatments with a truth-value. As we did not have a gold standard for comparing the results of ES, the validation was done by comparing the results of the ES with those of the 5 expert doctors (ED) in relation to 58 clinical records of patients suffering of CAP. The ES results were classified in relation to the ED. For this purpose different measurements was used. All the therapeutic possibilities for every case were included in a data matrix, from witch 3 distance matrices were obtained: euclidian, city-block, Mahalanobis, and a concordance matrix: the pondered Kappa index. A cluster analysis was applied to these matrices, indicating that in no one of the measurements analysed a difference could be observed between the ES and the agreement of the ED.
Nota: Bibliografia
Nota: Tesi doctoral - Universitat Autònoma de Barcelona, Facultat de Medicina, 2000
Drets: ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
Llengua: Català.
Document: Tesis i dissertacions electròniques ; doctoralThesis
Matèria: Pneumònia ; Presa de decisions ; Tractament ; Sistemes experts (Informàtica)
ISBN: 8469980858

Adreça alternativa:: http://hdl.handle.net/10803/4574


262 p, 643.7 KB

76 p, 478.1 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Tesis doctorals

 Registre creat el 2009-05-07, darrera modificació el 2016-10-05



   Favorit i Compartir