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Sistemas de expertos desarrollados en el mundo para la detección, el diagnóstico y el tratamiento del cáncer / Expert systems developed worldwide to detect, diagnose and treat cancer
Sainz Padrón, Leisi; Sainz Padrón, Laisi; icourt Otero, Deysi; Cabrera Rodríguez, Niurka; González López, Yasmanis.
  • Sainz Padrón, Leisi; Centro Provincial de Genética Médica. Pinar del Río. CU
  • Sainz Padrón, Laisi; Centro Provincial de Genética Médica. Pinar del Río. CU
  • icourt Otero, Deysi; Centro Provincial de Genética Médica. Pinar del Río. CU
  • Cabrera Rodríguez, Niurka; Centro Provincial de Genética Médica. Pinar del Río. CU
  • González López, Yasmanis; Policlínico Docente Bartolomé Masó Márquez. Granma. CU
Rev. cub. inf. cienc. salud ; 31(4): e1488, oct.-dic. 2020.
Article in Spanish | LILACS, CUMED | ID: biblio-1156354
RESUMEN
Dentro de las ramas de la Inteligencia Artificial se encuentran los sistemas de expertos, definidos como sistemas informáticos que simulan el proceso de aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia para resolver problemas. El presente trabajo tuvo como objetivo caracterizar algunos sistemas de expertos desarrollados internacionalmente para la detección, el diagnóstico y el tratamiento del cáncer. Para lograrlo se realizó una exhaustiva revisión bibliográfica en Internet a través de las bases de datos EBSCO, PubMed y SciELO, priorizando los artículos originales y las revisiones bibliográficas. Los 12 artículos seleccionados corresponden en su mayoría a tesis de Terminación de Grado y a artículos publicados en la Base de Datos SciELO. Los sistemas expuestos en nuestra investigación fueron concebidos a partir de la simulación de casos prácticos, de los análisis de documentos y de la información obtenida en varias entrevistas presenciales, diseñados en un entorno web para garantizar el acceso en línea de especialistas, estudiantes y de los propios pacientes, en algunos casos con un nivel de acierto que osciló entre el 87 y el 100 por ciento. Además, tienen en común la funcionalidad de establecer la probabilidad de que un paciente padezca o no de cáncer, independientemente de su localización, teniendo en cuenta la presencia de signos o síntomas asociados a la enfermedad, así como la de favorecer la detección de un diagnóstico temprano para la determinación de un tratamiento eficaz(AU)
ABSTRACT
Expert systems belong in the field of artificial intelligence. They are defined as information systems that simulate the process of learning, memorizing, reasoning, communicating and consequent acting of a human expert in any field of science with the aim of solving problems. The purpose of the study was to characterize the expert systems developed worldwide to detect, diagnose and treat cancer. To achieve such an end, an exhaustive bibliographic review was conducted in the Internet databases EBSCO, PubMed and SciELO, prioritizing original papers and bibliographic reviews. Most of the 12 papers selected are diploma theses and publications from the database SciELO. The systems included in our research were conceived of based on simulation of practical cases, document analysis and information obtained from a number of live interviews designed in an Internet environment to ensure online access by specialists, students and the patients themselves, in some cases with an accuracy level ranging from 87 percent to 100 percent. They also exhibit the common functionality of establishing the probability that a patient may or may not suffer from cancer, regardless of their location, bearing in mind the presence of signs or symptoms associated to the disease and fostering detection of an early diagnosis to determine an efficient treatment(AU)
Subject(s)

Full text: Available Index: LILACS (Americas) Main subject: Software / Artificial Intelligence / Internet / Learning / Neoplasms Type of study: Diagnostic study / Screening study Limits: Humans Language: Spanish Journal: Rev. cub. inf. cienc. salud Journal subject: Medical Informatics Year: 2020 Type: Article Affiliation country: Cuba Institution/Affiliation country: Centro Provincial de Genética Médica/CU / Policlínico Docente Bartolomé Masó Márquez/CU

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