Sistema Experto en Atención a Niños Diabéticos 1
1997/07/01 Sierra, Basilio | Remiro, Arantxa | Pikaza, Juan Manuel Iturria: Elhuyar aldizkaria
La diabetes es la enfermedad crónica más extendida entre los niños y en el mundo desarrollado. Su vida es completa y, por tanto, si no se cuida con detenimiento conlleva un riesgo elevado de sufrir graves problemas (ceguera, piernas o amputación, etc.). Cuando se dice que hay que cuidarla bien, por tanto, se tiene en cuenta la gravedad de estos problemas.
A los niños diabéticos hay que enseñarles desde pequeños que toda la responsabilidad de su cuerpo es suya y que los demás, como mucho, les damos consejos. Su responsabilidad será siempre tener en cuenta los factores a tener en cuenta en este proceso de cuidado: el nivel de azúcar de la sangre, la alimentación, el deporte o la dosis de insulina, entre otros.
Los médicos necesitan todos y cada uno de los datos de los pacientes para poder decidir cómo actuar ante la enfermedad y para poder explicar a los niños qué deben hacer exactamente. Hay que tener en cuenta muchos datos y en general se necesita tiempo para verlos bien. Cada día hay que realizar 3 recogidas de datos de media y en cada recogida de datos se pueden analizar 14 valores diferentes (glucemia, insulina, alimentación, deporte, cetonuria, día, hora, etc.). Cada 4 meses acude al médico con todos los datos que ha recogido.
Analizando las características de esta enfermedad, la posibilidad de utilizar un Sistema Experto puede ser una buena solución. Denominaremos Sistema Experto al programa capaz de comprender, explicar y aprender. En el caso que hemos estudiado, el objetivo del sistema es que los niños conozcan si cuidan o no adecuadamente la enfermedad.
El trabajo que se describe a continuación ha tenido como objetivo facilitar la labor del médico y para ello hemos utilizado técnicas de Inteligencia Artificial. El primer paso que dimos fue realizar un aparato para recoger los datos del paciente. Posteriormente realizamos un programa de lectura de estos datos, en el que se almacena la información en una base de datos, que finalmente permite relacionar la información que se recoge de la base de datos con los datos del propio paciente y obtener una explicación.
El programa está preparado para el entorno de Windows, por lo que es muy útil y podemos aportar datos de una manera muy representativa. Los datos se muestran en cifras, pero también se pueden mostrar en color datos especiales como hiper e hipoglucemia. Además de los ya mencionados, el sistema puede proporcionar más recursos gráficos y estadísticos y, por último, las posibilidades que nos ofrece el propio Sistema Experto, la organización de estos datos en informes médicos, entre otros.
¿Qué es el Sistema Experto?
Sistema Experto (SA) es un programa informático que imita respuestas de expertos. Se ubica en la rama de Inteligencia Artificial en Informática y desde las décadas de los 70 se han utilizado mucho, sobre todo en medicina. Una de las características principales de los SA, y su diferencia más evidente con los programas comunes, es la gestión de la incertidumbre, es decir, que las salidas del programa no son del todo detalladas, sino que se dan con un nivel de confinamiento. Normalmente el nivel de confianza es la probabilidad de la decisión. El sistema más prestigioso es el experto MICYN, ya que proporciona el diagnóstico de las enfermedades contagiosas de la sangre tan bien como los mejores expertos del mundo. Fue realizada en la Universidad Stanford de los EEUU (California) y, dicho de manera comprensible, es una estrella del SA. El programa que hemos trabajado es la especialización de SA, Sistema Auxiliar de Toma de Decisiones ( Decission Support System ).
Si miramos en el Diccionario Enciclopédico Elhuyar, la definición de la diabetes dulce es la siguiente:
“Enfermedad metabólica que aumenta el nivel glucémico de la sangre. Es muy normal. El páncreas es incapaz de sintetizar insulina suficiente para controlar el metabolismo azucarero. En consecuencia, el nivel de azúcar en sangre supera los valores normales. Su origen puede estar en una lesión pancreática u otras enfermedades. Tratamiento mediante vacunas de insulina.”
Al ser crónico, los pacientes deben saber mantener los niveles de azúcar en valores aceptables, controlando su cuerpo durante toda la vida. Para ello deberán tener en todo momento bajo control tres factores principales: la alimentación, el deporte y el nivel de insulina.
Una persona con diabetes tiene que comer sano, las medidas de comida diaria deben ser variadas y equilibradas, debe realizar el ejercicio físico de forma adecuada para evitar una disminución excesiva de los niveles de azúcar y tomar sin excusas las dosis de insulina indicadas por los médicos en las horas prescritas por los médicos.
Los momentos de administración de la insulina son normalmente dos, tres o cuatro al día. El horario prescrito sigue una determinada pauta, por eso se llama pauta; por ejemplo, la pauta más utilizada suele ser “antes de desayunar y cenar” en los casos en los que el enfermo debe tomar insulina dos veces al día.
Medicina informática
Desde que se extendió por completo el uso de ordenadores, los recursos que ofrece la informática son muy utilizados en medicina, ya que los ordenadores facilitan el control de muchos datos en los centros médicos. En la actualidad, las necesidades de las personas que trabajan en el ámbito sanitario son las siguientes desde el punto de vista de la Healthcare Information and Management System Society:
- Uso de redes de ordenadores (internet, correo electrónico...)
- Consulta de bases de datos (para médicos)
- Compartir información digitalizada de pacientes
- Obtención y tratamiento de datos
- Integración de diferentes recursos
La organización de la información es muy importante, teniendo en cuenta los sistemas de información del hospital, el registro informático de pacientes, las imágenes clínicas, la telemedicina, la seguridad, etc.
El registro informático del paciente, por ejemplo, es un proyecto europeo que tiene como objetivo introducir todos los datos de un paciente en una tarjeta magnética. El proyecto contempla la lectura de esta tarjeta en cualquier centro hospitalario europeo y sus principales aplicaciones son el diagnóstico, la telecontsultación y la organización de tratamientos.
Como se ha mencionado anteriormente, uno de los principales campos de la Inteligencia Artificial es la medicina, ya que para ello se han diseñado los sistemas expertos más prestigiosos y otros muchos instrumentos. El diseño de un sistema experto pasa por la consolidación del área de conocimiento del médico, que se puede hacer mediante reglas y que en la actualidad se utilizan otras técnicas más sofisticadas como el aprendizaje automático.
Por otro lado, se utilizan modelos matemáticos para medir el comportamiento del paciente y convertir las decisiones de los médicos en modelos en cada caso concreto. La mayoría de los modelos son estadísticos, entre ellos la regresión logística, el análisis del discriminante, la teoría de Dempstes-Shafer, los modelos causales, la lógica oscura, las redes neuronales, las Redes Bayesianas, etc. son los más utilizados.
Los Sistemas Auxiliares de Toma de Decisiones forman parte del subconjunto de Sistemas Expertos, que tiene como objetivos apoyar a los profesionales de la salud y aumentar el rendimiento de los equipos clínicos, mejorando el proceso de diagnóstico (qué preguntar, qué tipo de tests y qué proceso se debe seguir, entre otros), facilitando el tratamiento, ayudando a realizar el diseño de los experimentos y realizando la gestión y tutela de los recursos hospitalarios.
Proyecto DIABETES I
Nuestro proyecto tiene como objetivo principal facilitar el trabajo al médico y al paciente.
Como ya se ha mencionado, la diabetes es una enfermedad de toda la vida y los pacientes tienen que vacunarse varias veces al día, escribiendo en un cuaderno los niveles de glucemia, la insulina introducida y otros datos sobre el deporte, la alimentación u otros factores que influyen en la enfermedad y acudiendo cada tres meses a los médicos para informarles de todo. El médico, a través de la revisión de estos datos, puede conocer el estado exacto de la enfermedad y determinar si la dosis de insulina debe ser modificada o si debe someterse a una nueva pauta.
El objetivo de este sistema es facilitar esta labor y para ello hemos desarrollado un dispositivo electrónico, similar a una calculadora, que permite al paciente introducir codificados los datos que debe tener en cuenta.
Interfaz
Con el fin de facilitar el trabajo al usuario, se ha elaborado un programa basado en Windows que permite leer y visualizar todos estos datos desde dicho dispositivo electrónico de forma sencilla, incluyendo gráficos de diferentes opciones, estadísticas y datos del día. Para realizar este programa hemos utilizado Visual C++. Es un sistema interactivo que se puede ejecutar en cualquier PC, si el paciente tiene ordenador se le da una pequeña parte del programa.
Sistemas Expertos
Entre las opciones que ofrece el programa se encuentra el Sistema Experto. Esto permite que el médico vea con mayor rapidez el comportamiento del paciente y las medidas que se deben tomar a partir de los datos, pero tenga en cuenta que los criterios que recoge el Sistema Experto (en nuestro caso el Sistema Auxiliar de Toma de Decisiones) no son más que recomendaciones y que la decisión final debe ser tomada por el propio médico.
Hemos contado con la colaboración de un equipo de médicos para la elaboración del Sistema Auxiliar de Toma de Decisiones que han trabajado decididamente en la puesta en marcha e interpretación de las decisiones que tienen que tomar en el día a día. Así, podemos decir que nuestro programa sigue el comportamiento de un equipo médico, es decir, que los consejos que da el sistema son los que los propios médicos nos dan. Lógicamente, el uso de las reglas debe realizarse con incertidumbre, como en todos los Sistemas Expertos.
A continuación se muestra un ejemplo de regla tomada de MYCIN:
Si
el color de la sangre es GRAMM NEGATIVO y es conocido y el enfermo corre peligro,
entonces PSEUDOMONAS (0,6)
Esta regla tiene un grado de fiabilidad del 60%.
Se utilizan técnicas estadísticas para la gestión de la incertidumbre y las conclusiones se obtienen utilizando probabilidades. En nuestro caso, los médicos nos han contado la incertidumbre de las reglas y el uso de las mismas.
El conjunto de reglas es una base de conocimiento que, por decirlo de alguna manera, simula el conocimiento de los médicos. El proceso para la obtención de este conocimiento se denomina ingeniería del conocimiento; en sistemas expertos es totalmente normal que sea necesario realizar este trabajo, aunque en la actualidad existen otras técnicas que permiten el aprendizaje automático a partir de datos como la apertura de una Red Bayesiana (Sistema Experto Probabilístico).
Base de datos
La parte más importante de este trabajo es la inclusión de todos los datos en una base de datos Access de la que obtenemos un informe médico. Para conectar el programa y Access se ha utilizado el ODBC ( Open Data Base Connectivity ). En dicho informe se presenta un resumen de los datos de los pacientes, su comportamiento durante este trimestre, la coherencia de los datos con los datos obtenidos del análisis de sangre (como la hemoglobina glucosilada) y las conclusiones del sistema. Hemos realizado simulaciones de reglas en forma de macro en Access para tomar decisiones de un médico.
Todos los datos obtenidos del dispositivo electrónico en la base de datos se asocian al paciente mediante unas relaciones y los datos del análisis de sangre se integran en la base de datos (de momento manualmente) por parte de los médicos para que el programa los recoja en el informe. Esta utilización del programa no se deja en manos de los pacientes, ya que para ellos es difícil obtener estos datos de sangre.
CONCLUSIONES
Mediante este proyecto se ha conseguido la creación y consolidación de un equipo multidisciplinar, dando una solución práctica a un problema real.
Por un lado, el equipo informático ha experimentado con diferentes técnicas y herramientas para aplicar las técnicas más interesantes de informática e inteligencia artificial. Por otro lado, el equipo médico ha estructurado el conocimiento de este campo a través de un debate, obteniendo una base de conocimiento. Ha introducido todos los datos del paciente en la base de datos indicando los pasos a seguir para su control.
Las herramientas utilizadas son:
Hardware:
Ordenadores personales Dispositivo
de recogida de datos.
Software:
Microsoft Visual C++ (Para realizar programas)
Microsoft Access (Base de datos)
Open Data Base Connectivity (Para enlazar base de datos y programas)
Dynamic Data Exchange (Para realizar tareas de base de datos directamente)* Profesorado de la Facultad de Informática de Donostia. UPV/EHU
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