Medicina
Computadores con programas estadísticos se han utilizado desde hace más de veinte años como herramientas de ayuda en la toma de decisiones de índole sanitaria. Uno de los principales campos de aplicación ha sido el diagnóstico médico. Los síntomas se pasan al ordenador y éste, mediante métodos tales como identificación de modelos mediante funciones discriminantes, teoría bayesiana, técnicas de árbol de toma de decisiones, selecciona una enfermedad determınada. Los programas más complejos utilizan técnicas de diagnóstico secuencial. Ello implica la petición de realización al paciente de nuevos análisis que proporcionen base para un diagnóstico de mayor fiabilidad. Las pruebas se seleccionan en base a criterios económicos, peligrosidad para el paciente y cantidad de Información útil que la prueba puede suministrar.
Al final de la década de los ochenta se había investigado una amplia gama de sistemas de diagnóstico. En 1979, Rogers y sus colaboradores presentaron una tabla con 58 sistemas de práctica médica asistida por ordenador, cuyos resultados habían sido estudiados empíricamente. Los sistemas de diagnóstico médico asistido por ordenador pueden Incorporar características que contrarresten ciertas limitaciones de los especialistas humanos. Por ejemplo, el predominio de la memoria Inmediata sobre la memoria diferida que se observa en los seres humanos puede ser una limitación a la hora de solucionar un caso médico. Además, el hombre ha sido considerado a menudo a tomar decisiones:”…acosado por conflictos, dudas y preocupaciones, luchando con incongruentes ansiedades, antipatías y fidelidades…”
La exactitud de un diagnóstico asistido por ordenador depende de múltiples factores: el alcance de los datos almacenados en la base de datos o en la base de conocimientos, la complejidad del diagnóstico solicitado, el algoritmo de selección, etc. En el estudio de Rogers que hemos citado anteriormente se detecta que el 60% de los diagnósticos estudiados utilizaba un algoritmo basado en el teorema de Bayes. Además, existe una correlación entre el tipo de enfermedad y el algoritmo utilizado para hacer el diagnóstico. Algunos sistemas de diagnóstico asistido por ordenador han mostrado una fiabilidad superior a la del consultor profesional. Muy posiblemente algunas especialidades médicas utilizarán sistemas de diagnóstico automático. Sin embargo, hay que reconocer importantes limitaciones en los sistemas de práctica médica asistida por ordenador. Por otro lado, hay que prestar mucha atención a los aspectos sicológicos relacionados con la utilización de un ordenador en la consulta médica (ver, por ejemplo, la obra de Fitter y Cruickshank,1982, que cita en la bibliografía de este capítulo). Durante la década de los setenta se hicieron grandes esfuerzos por aplicar las técnicas de inteligencia artificial a la problemática del diagnóstico médico. Una vez más aparecieron los problemas de las imprecisiones: por ejemplo, no se puede garantizar el éxito de un tratamiento en determinado estado del paciente. Ello motivó aún más la búsqueda de métodos que permitiesen efectuar razonamientos acepta-bles en base a conocimientos imprecisos. En la práctica médica el diagnóstico se ha considerado siempre como un problema de formulación de hipótesis de las enfermedades posibles. En consecuencia, todos los sistemas expertos dedicados aI diagnóstico médico utilizan diferentes planteamientos del problema de la formulación de hipótesis. Actualmente hay muchos sistemas expertos trabajando en el campo de la medicina. Barr y Feigenbaum (1982) señalan los programas más significativos, proporcionando también las correspondientes citas bibliográficas.
Los sistemas expertos medicos quo mayor interés han despertado son: MYCIN, CASNET, INTERNIST, PIP, el Consultor Digital de Terapia, BRIS Y EXPERT.
Entre los programas experimentales cabe reseñar:
– PUFF, un programa para el estudio de la función pulmonar
– HODKINS, un sistema para planificar el tratamiento de la enfermedad de Hodkins
– HEADMED, un consultor en sicofármacos
– VM, un supervisor de unidad de cuidados intensivos
– ONCOCIN, un programa para supervisar el tratamiento de pacientes cancerosos desahuciados que siguen algún tratamiento experimental.
El sistema experto MYCIN está especializado en la consulta y diagnóstico de enfermedades tales como bacteriemia y meningitis. El sistema tiene una gran versatilidad, pues no exige que el médico que hace la consulta sea experto en enfermedades infecciosas. La importancia de este factor queda de manifiesto en este ejemplo: si surge una infección en el postoperatorio de un enfermo sometido a cirugía cardiovascular hay que aplicar un tratamiento inmediato en condiciones de incertidumbre. Como hemos visto anteriormente, MYCIN, los conocimientos están almacenados como un conjunto de reglas complementadas con factores de certidumbre que tiene la conclusión alcanzada con la regla aplicada, suponiendo que todas las premisas consideradas sean ciertas. Las reglas de MYCIN están escritas en LIPS. A nivel individual cada regla constituye una unidad de información específica que conduce a una ACCION o conclusión cuando se cumplen todas las condiciones de la PREMISA. La figura 8.2 muestra una regla típica de MYCIN escrita en USP.
Belén Stettler, oriunda de Río Gallegos, Santa Cruz, Argentina, cuenta con 35 años y es Licenciada en Ciencias de la Comunicación Social por la Universidad de Buenos Aires (UBA). A lo largo de sus 13 años de trayectoria en comunicación política, ha trabajado como consultora en Buenos Aires, especializándose en estrategia, investigación y comunicación directa. Ha dirigido equipos de comunicación en diversas campañas. Su experiencia incluye roles importantes en la Obra Social del Personal de Seguridad Pública de Buenos Aires, la Vicejefatura de Gobierno de Buenos Aires, Claves Creativas, Ford Argentina y AkzoNobel, iniciando su carrera en Grupo Suessa Organización Empresaria.
