Estudio y selección de las técnicas de Inteligencia Artificial para el diagnóstico de enfermedades

Autores/as

  • Neilys González Benítez Centro Meteorológico Provincial. Pinar del Río. Cuba
  • Vivian Estrada Sentí Universidad de las Ciencias Informáticas. La Habana. Cuba.
  • Aylin Febles Estrada Presidenta de la Unión de Informáticos de Cuba.

Palabras clave:

DIAGNÓSTICO, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, CERTEZA.

Resumen

Introducción: el proceso de diagnóstico de enfermedades es complejo, ya que, a menudo, los datos médicos y la información pueden poseer incertidumbre, y requieren ser tratados con técnicas de Inteligencia Artificial en aras de asistir con mayor certeza al apoyo hacia la toma de decisiones.

Objetivo: comparar las técnicas de Inteligencia Artificial que con frecuencia se utilizan para el diagnóstico de enfermedades, cuando se tienen datos almacenados sobre el comportamiento de las enfermedades que con frecuencia afectan a una población en cuestión.

Método: es una investigación apoyada en la Teoría de la Decisión Multicriterio Discreta, útil para tomar decisiones, en particular, sobre la técnica de Inteligencia Artificial que mejor se ajusta para ejecutar diagnóstico de enfermedades con mayor certeza.

Resultados: se presenta la Teoría de la Decisión Multicriterio Discreta para la toma de decisiones sobre la técnica de Inteligencia Artificial que mejor se ajusta para el diagnóstico de enfermedades con mayor certeza.

Conclusiones: se alcanzó identificar la técnica de Inteligencia Artificial que mejor se ajusta para el diagnóstico de enfermedades con mayor certeza, utilizando la Teoría de la Decisión Multicriterio Discreta, la cual posibilita evaluar síntomas, signos y factores de riesgo presentados en los enfermos.

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Biografía del autor/a

Neilys González Benítez, Centro Meteorológico Provincial. Pinar del Río. Cuba

Licenciada en Informática. Especialidad Informática y en Meteorología. Doctora en Ciencias Técnicas.

Vivian Estrada Sentí, Universidad de las Ciencias Informáticas. La Habana. Cuba.

Ingeniera en Ciencias Informáticas. Doctora en Ciencias Informáticas. Profesora Titular.

Aylin Febles Estrada, Presidenta de la Unión de Informáticos de Cuba.

Licenciada en Informática. Especialidad Informática. Doctora en Ciencias Técnicas.

Citas

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Publicado

2018-05-18

Cómo citar

1.
González Benítez N, Estrada Sentí V, Febles Estrada A. Estudio y selección de las técnicas de Inteligencia Artificial para el diagnóstico de enfermedades. Rev Ciencias Médicas [Internet]. 18 de mayo de 2018 [citado 10 de septiembre de 2025];22(3):534-4. Disponible en: https://revcmpinar.sld.cu/index.php/publicaciones/article/view/3465

Número

Vol. 22 Núm. 3 (2018)

Sección

ARTÍCULO ORIGINAL

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