Resumen de Sistema experto basado en lógica difusa tipo 1 para determinar el grado de riesgo de preeclampsia

Edna Rocio Núñez Flórez, Raúl Vergara Ortiz, José Joaquín Bocanegra García

• español

  La preeclampsia es una enfermedad que pueden desarrollar las mujeres en estado de embarazo, y según el DANE es responsable del 35 % de las muertes maternas en Colombia. Ante esta situación, el objetivo de este artículo es presentar un sistema experto (SE) basado en lógica difusa tipo I que permite identificar el nivel de riesgo de sufrir la enfermedad, y posibilita un diagnóstico precoz y la vigilancia estricta de la mujer gestante, aspectos fundamentales para prevenir las complicaciones asociadas a la preeclampsia. Para llevar a cabo la investigación se realizó la revisión bibliográfica para conocer los factores de riesgo que generan la enfermedad; con apoyo de un médico se establecieron los factores que se deben tener en cuenta (variables de entrada) y la base de reglas, los cuales son los componentes principales del SE. Posteriormente se realiza la implementación del software con las herramientas MySql como base de datos y Java como lenguaje de programación. Para la validación de tomaron 30 historias clínicas suministradas por la Secretaría de Salud Departamental del Caquetá. El resultado del SE arrojó un 94.17 % de efectividad con un margen de error del 5.83 %, comparados con los resultados proporcionados por el especialista que analizó las historias clínicas.

• English

  Preeclampsia is a disease pregnant women can develop and according to DANE (National Administrative Department of Statistics), it is responsible for 35% of maternal deaths in Colombia.

  In this context, the aim of this paper is to present an expert system (ES) based on type I fuzzy logic to identify this disease risk levels, and outmost, enable early diagnosis and close monitoring of pregnant women, essential aspects concerning the prevention of complications associated to pre-eclampsia.

  In order to carry out the research, a literature review was conducted to know the risk factors that generate this disease. With the help of a physician, medical factors regarding this condition were considered (input variables), and the rule base was established;

  which are the main components for ES.

  Subsequently, the software implementation was performed with tools like MySql database and Java programming language. To validate, 30 medical records were used, which were provided by the Ministry of Health Department of Caquetá. The result of ES showed a 94.17 % success rate with a margin of error of 5.83 %, compared to the results provided by the specialist who analyzed the records.