0

INDICE

Contenido

INTRODUCCION...................................................................................................................1

OBJETIVOS..........................................................................................................................2

1. Historia...........................................................................................................................3

2. ESTRUCTURA BASICA DE UN SISTEMA EXPERTO..................................................4

2.1. BASE DEL CONOCIMIENTO..................................................................................5

2.1.1. TIPOS DE CONOCIMIENTO............................................................................5

2.2. MOTOR DE INFERENCIAS.....................................................................................6

2.3. INTERFASE.............................................................................................................6

3. MYCIN : Medical Diagnosis using Production Rules (diagnostico Medico usando Reglas de Produccion)........................................................................................................6

4. Objetivo de MYCIN........................................................................................................7

5. DIAGRAMA DE FUNCIONAMIENTO MYCIN................................................................7

5.1. Sistema de consulta...............................................................................................8

5.1.1. Reglas de producción....................................................................................11

5.1.2. ESTRUCTURAS DE DATOS...........................................................................11

5.1.3. ESTRUCTURA DE CONTROL...........................................................................12

5.1.3.1. ENCAMINAMIENTOS HACIA ATRÁS.........................................................12

5.1.4. FACTOR DE CERTEZA..................................................................................13

5.2. Sistema de explicación............................................................................................13

5.3. Sistema de adquisición de reglas..........................................................................14

Conclusiones.....................................................................................................................15

Referencias Bibliograficas................................................................................................15

1

INTRODUCCION

En estas últimas épocas todo el mundo habla de inteligencia artificial, todas las personas que están actualizados en este tema empiezan inmediatamente a pensar en la forma de mejorar sus actividades comerciales mediante la aplicación de esta nueva tecnología informática a la resolución de alguno de los persistentes y difíciles problemas que tienen que abordar. Por este motivo se vio por conveniente la aplicación de sistemas expertos a nuestro “nuevo medio informático y tecnológico”.Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el comportamiento de un experto en un dominio concreto y en ocasiones son usados por estos. Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto. Se puede entender como una rama de la inteligencia artificial. Estos sistemas imitan las actividades de un humano para resolver problemas de distinta índole. También se dice que un SE se basa en el conocimiento declarativo (hechos sobre objetos, situaciones) y el conocimiento de control (información sobre el seguimiento de una acción).

Para que un sistema experto sea herramienta efectiva, los usuarios deben interactuar de una forma fácil, reuniendo dos capacidades para poder cumplirlo:

Explicar sus razonamientos o base del conocimiento : los sistemas expertos se deben realizar siguiendo ciertas reglas o pasos comprensibles de manera que se pueda generar la explicación para cada una de estas reglas, que a la vez se basan en hechos.Adquisición de nuevos conocimientos o integrador del sistema: son mecanismos de razonamiento que sirven para modificar los conocimientos anteriores.

Sobre la base de lo anterior se puede decir que los sistemas expertos son el producto de investigaciones en el campo de la inteligencia artificial ya que esta no intenta sustituir a los expertos humanos, sino que se desea ayudarlos a realizar con más rapidez y eficacia todas las tareas que realiza.

MYCIN fue el primer gran sistema experto que llego a funcionar con la misma calidad que un experto humano y que daba a los usuarios explicaciones sobre su razonamiento. La mayoría de los sistemas expertos desarrollados posteriormente han ido utilzando MYCIN como un elemento de comparación para definir lo que es un sistema experto. Ademas, as técnicas desarrolladas para MYCIN se han adoptado después en muchas de las herramientas de construcción de pequenos sistemas expertos. Y, de hecho, la mayoría de los sistemas pequenos que se desarrollaran durate los próximos anhos llevaran claramente el sello de este pionero e importante sistema.

2

OBJETIVOS

ESPECIFICO

Investigar sobre el sistema experto de diagnostico medico MYCIN

GENERALTener conocimientos sobre lo que significa la estructrura de los sistemas expertosInvestigar sobre definiciones y ámbito de aplicacion del sistema MYCINRealizar el estudio de la evolución del sistema experto MYCINRealizar el estudio de la estructura del programaInvestigar la configuración que se presenta dicho programaRealizar un análisis de las posibles de los puntos desfavorables de MYCIN

3

1. Historia

A mediados de los años sesenta los investigadores Alan Newell y Herbert Simon desarrollaron un programa llamado GPS (General Problem Solver; solucionador general de problemas). Podía trabajar con criptoaritmética, con las torres de Hanoi y con otros problemas similares. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas del mundo real, tales como un diagnóstico médico.

Algunos investigadores decidieron entonces cambiar por completo el enfoque del problema restringiendo su ambición a un dominio específico e intentando simular el razonamiento de un experto humano. En vez de dedicarse a computarizar la inteligencia general, se centraron en dominios de conocimiento muy concretos. De esta manera nacieron los sistemas expertos (SE). Un SE es un programa que soluciona problemas y da consejos en un área especializada de conocimiento. Por ejemplo, diagnóstico médico, diseño de automóviles, prospecciones geológicas.

A partir de 1965, un equipo dirigido por Edward Feigenbaum, comenzó a desarrollar SE utilizando bases de conocimiento definidas minuciosamente.Dos años más tarde se construye DENDRAL, el cual es considerado como el primer SE. La función de dicho SE era identificar estructuras químicas moleculares a partir de su análisis espectrográfico.

En la década de los setenta se desarrolló MYCIN. Se desarrollo en la Universidad de Standford diseñado para ayudar a los médicos en el diagnostico y tratamiento de meningitis y de enfermedades bacterianas. MYCIN era, estrictamente, un sistema para investigación. Abordando un problema difícil, con claras repercusiones practicas, los investigadores en IA pretendían avanzar en la construcción de sistemas expertos.

Este sistema introdujo nuevas características: utilización de conocimiento impreciso para razonar y posibilidad de explicar el proceso de razonamiento. Lo más importante es que funcionaba de manera correcta, dando conclusiones análogas a las que un ser humano daría tras largos años de experiencia. En MYCIN aparecen claramente diferenciados motor de inferencia y base de conocimientos. Al separar esas dos partes, se puede considerar el motor de inferencias aisladamente. Esto da como resultado un sistema vacío o shell (concha). Así surgió EMYCIN (MYCIN Esencial) con el que se construyó SACON, utilizado para estructuras de ingeniería, PUFF para estudiar la función pulmonar y GUIDON para elegir tratamientos terapéuticos.

En esa época se desarrollaron también: HERSAY, que intentaba identificar la palabra hablada, y PROSPECTOR, utilizado para hallar yacimientos de minerales. De este último derivó el shell KAS (Knowledge Adquisition System). (4)

4

A partir de 1980 se ponen de moda los sistemas expertos, numerosas empresas de alta tecnología investigan en este área de la inteligencia artificial, desarrollando sistemas expertos para su comercialización. Se llega a la conclusión de que el éxito de un sistema experto depende casi exclusivamente de la calidad de su base de conocimiento. El inconveniente es que codificar la pericia de un experto humano puede resultar difícil, largo y laborioso.

2. ESTRUCTURA BASICA DE UN SISTEMA EXPERTO

“Los Sistemas Expertos son programas que simulan el comportamiento de los sistemas expertos humanos a la hora de resolver problemas. Por lo general, los expertos solucionan los problemas de su especialización basándose en la experiencia. Muy sucintamente, esta experiencia consta de conocimientos de hechos y de soluciones de problemas. Con el desarrollo de los Sistemas Expertos se pretende estructurar este conocimiento de hechos y soluciones de problemas de tal forma, que sean almacenados en un ordenador y procesables por un programa. Por lo tanto, los Sistemas Expertos son programas para ordenador, en los que se han reflejado conocimientos humanos. Pero ya que el conocimiento humano es extremadamente complejo, tenemos que limitarnos, en estas “imitaciones técnicas” a campos especializados muy delimitados.”

Se puede dividir los componenetes de un sistema experto en tres subsistemas direfentes: base de conocimientos, motor de inferencias e interfase. (2)

FIGURA 1: ESQUEMA DE SISTEMA EXPERTO( http://www.adi.uam.es/~adarraga/Lozano/SEVENWEB.HTM )

5

2.1. BASE DEL CONOCIMIENTOEn ella se representan todos los conocimientos acerca de un dominio concreto. Puesto que el ordenador no posee dichos conocimientos es necesario que sean introducidos por un experto humano en el tema en cuestión.Ya que como su nombre indica es la base, es necesario que las reglas establecidas sean lo más clara posibles para evitar ambigüedad, eficiencia, que se facilite la deducción a la maquina por inferencia, y fuerza de expresión para definir de forma adecuada y completa todos los elementos del universo del tema elegido.

Como vemos por lo descrito anteriormente, es complicado traducir a un lenguaje todos los conocimientos de un experto humano de forma que pueda entenderlo y reflexionar sobre ellos como si del humano mismo se tratara y para el cual muchos de sus actos son de forma intuitiva.

¿Qué se le pide o que se le podría pedir a un experto humano?

Habilidad para llegar a una solución de la forma más rápida posible y a poder ser de forma certera. Para que sea de una forma rápida y certera obligamos al experto, no solo a que sepa en que campo se mueve si no, que tenga experiencia en el.Habilidad para explicar a las personas que no cuentan con ese conocimiento o esa experiencia los resultados obtenidos.Habilidad de poder reestructurar el conocimiento para que se adapte a las circunstancias.Habilidad para poder aprender de las experiencias.Los expertos deben aprender de sus experiencias propias, pero además también de las de los demás. Esto implica que un experto debe estar al día en cuanto a sus conocimientos.

2.1.1. TIPOS DE CONOCIMIENTO

Existen tres tipos de conocimiento para construir un sistema experto:

ReglasDeclaraciones estructuradas en forma de oraciones condicionales.EstructurasContienen jerarquía de componentes y de atributos objeto que pueden ser asignados heredados de otras estructuras a través de diversos procedimientos.LógicaSon expresiones con predicados, valores y átomos para evaluar hechos del mundo real.

6

2.2. MOTOR DE INFERENCIAS

El motor de inferencia lo que hace es decidir, interpretar y aplicar el conocimiento que se ha obtenido de la base del conocimiento a la base de los hechos para poder así obtener la solución adecuada, o dicho de otra forma, es el encargado de hacer uso de los hechos y las reglas que el experto ha integrado en la base del conocimiento y controla de forma estratégica la el sistema de conocimiento. Además de utilizar la base del conocimiento el motor de inferencias también hace de controlador de la consulta del usuario y decide el orden en el que se hacen las inferencias.

2.3. INTERFASE

Se encarga de proporcionar el usuario una interfaz lo mas amigable posible para poder interactuar con el sistema experto de una forma fácil y sencilla. Recordemos que lo que hacemos es solucionar problemas como lo solucionaría un experto, con esto se ayuda a las personas y usuarios del sistema, no queremos que le sea más difícil y complicada su utilización.

Esta interfase se encargara de gestionar las entradas y salidas al sistema experto.(1)

3. MYCIN : Medical Diagnosis using Production Rules (diagnostico Medico usando Reglas de Produccion)

MYCIN es un programa disenhado para dar a los medics de cabecera consejs comparables a los que se podría esperar de un especialista en bacteriemias y meningitis. Para utilizar MYCIN, el medico ha de sentarse frente a un terminal conectad a un DEC-20 (uno de los ordenadres grandes de Digital Equipment Corporation) en el que esta instalado el programa. El medico teclea las respuestas a las preguntas que le hace el programa y, al final, este da un diagnostico.

MYCIN razona sobre los datos asociados con un paciente, una consulta con MYCIN se desarrolla en dos fases. Primero, llega a un diagnostico en el que se identifican los organismos infecciosos problables. Luego, recomienda uno o varios fármacos para atacar a todos los organismos posibles.

A los médicos, como a la mayoría de los que reciben consejos de un experto les interesa a menudo saber como se ha llegado a una concllusion o por que se les slicita una determinada información. MYCIN puede responder a estas preguntas y, dentro de ciertas limitaciones, exlicar su razonamiento. Cuand MYCIN pide un dato, el usuario puede preguntar “Por qué?” y MYCIN le explica la hipótesis que esta considerando y como la

7

respuesta a ese dato refuerza o debilita tal hipótesis. Y una vez que el sistema ha terminado con el diagnostico y hecho a prescripción, el medico puede si l desea rastreae todo el camino seguido.

4. Objetivo de MYCIN

Su función es la de aconsejar a los médicos en la investigación y determinación de diagnósticos en el campo de las enfermedades infecciosas de la sangre. El sistema diagnosticaba la causa de la infección usando el conocimiento relativo a la infección de los microorganismos con historiales de pacientes, síntomas y los resultados de los test de laboratorio. Desde el principio, en el proyecto se habían impuesto una serie de obligaciones:

1. Tenía que ser funcional (esto implicaba competencia y consistencia). El área de uso era elegido según una necesidad demostrada. (Por ejemplo, a principios de los 70 a una cuarta parte de la población de USA se le recetaba penicilina, el 90 % de esas prescripciones eran innecesarias).2. El programa tenía que ser diseñado con un énfasis de cumplir el rol de un medico y como una utilidad para un medico, a pesar de reemplazar sus propios procesos de razonamiento.3. El programa debía albergar una cantidad ingente de información técnica.4 .El sistema tenía que interactuar mediante diálogos, tenía que dar una explicación concreta de su razonamiento para llegar a la solución propuesta.5. Velocidad, accesibidad y facilidad de uso.

El objetivo de MYCIN es asistir al doctor, el cual no tiene por qué ser experto en el área de los antibióticos con el diagnóstico y tratamiento de infecciones sanguíneas.

5. DIAGRAMA DE FUNCIONAMIENTO MYCIN

Este sistema experto consta fundamentalmente de tres componentes:

1) Un sistema de consulta entre el programa y el doctor. Este sistema consiste en realizar una serie de preguntas, entrega de conclusiones y dar consejos.2) Un sistema de explicación por parte del sistema al doctor en el cual, éste responde a las preguntas del médico y justifica sus propios consejos.3) Un sistema para conseguir las reglas, agregas nuevas reglas y cambiar las existentes.(3)

8

FIGURA 2: DIAGRAMA DE FUNCIONAMIENTO MYCIN (http://concord.cscdc.be/conference/presentation/3_1030_3_1/ )

5.1. Sistema de consulta

Esta primera parte del MYCIN consiste en generar el conjunto de hipótesis relacionado con el organismo dañoso y de este modo realizar una serie de recomendaciones de terapias para estas hipótesis. Recalcar que MYCIN suele describirse incorrectamente como un programa de diagnóstico médico; en realidad es un programa para tratamiento de infecciones sanguíneas.

Para comprender mejor un sistema de consulta a continuación se muestra un ejemplo:

Primero MYCIN necesita cuatro datos del paciente ya que son esenciales para cualquier diagnóstico. Una vez que dispone de ellos realiza una serie de preguntas para conocer

9

la disponibilidad del cultivo.

1) Nombre del paciente: David King

2) Edad: 34

3) Sexo: Varón

4) Raza: Caucasiana

5) ¿Hay cultivos de David qué puedan estar relacionados con su enfermedad actual, en los que hayan llegado a crecer organismos en el laboratorio de microbiología? : No

6) ¿Hay cultivos pendientes de David?: Sí

7) ¿De qué lugar se tomó la muestra para el cultivo?: LCR

8) Por favor, escriba la fecha y la hora de la toma del cultivo de LCR pendiente (m/d/a hora) Junio/24/84 7:00

9) ¿Se examinó un frotis cuando se obtuvo la muestra para el cultivo pendiente de LCR? : Sí

10) ¿Se vio organismo en el frotis de la muestra sometida al cultivo de LCR pendiente?: No

Antes que nada deja que sea el propio médico quién diga los hechos conocidos. Pero en este ejemplo al paciente no se le ha realizado ningún cultivo positivo con lo que MYCIN insiste

13) ¿Ha presentado David síntomas de cefalea persistente un otros síntomas neurológicos anormales (vértigo, letargo,…)?: Sí

14) ¿Hay en David alguna evidencia objetiva reciente de signos neurológicos anormales (rigidez de nuca, coma, convulsiones,…), documentados por observación o examen clínico?: Sí.

Hay que destacar que los cultivos LCR (cultivo de líquido cefalorraquídeo) están asociados con meningitis.

Las dos siguientes preguntas representan un enfoque más tradicional al diagnóstico por síntomas y tras tener la contestación de la pregunta 14, MYCIN informa de su primera conclusión: la infección del LCR es probablemente meningitis.

Después continúa con otra tanda de preguntas para identificar el organismo concreto

10

causante de la infección meningítica.

34) ¿La meningitis se ha contraído en el hospital?: No

35) ¿Es la historia clínica de David consistente con Epiglotis?: No

36) ¿Es la historia clínica de David consistente con Otitis-media? : No

37) ¿Ha estado alguna vez el paciente en una zona endémica de coccidiomicosis? : Desconocido

38) ¿Se ha sometido David a esplenotomía? : No

39) ¿Ha sufrido David quemaduras? : Si

He encontrado evidencia (REGLA 507) de que el tratamiento debe cubrir Diplococcues- pneumoniae causante de meningitis.

He encontrado evidencia (REGLA 545) de que el tratamiento debe cubrir E. coli causante de meningitis.

He encontrado evidencia (REGLA 545 REGLA 578) de que el tratamiento debe cubrir Pseudomonas-aeruginas causante de meningitis.

A partir de este momento ha finalizado la parte diagnóstica de la consulta. Ahora el programa se encarga de buscar el conjunto de medicamentos para acabar a los organismos sin perjudicar al paciente. Con lo que vuelve a realizar otra serie de preguntas. Aunque hay que destacar que estas preguntas son diferentes dependiendo de los resultados intermedios.

40) ¿Tiene David signos neurológicos focales? : No

41) ¿Presenta David alguna reacción alérgica importante frente algún agente antimicrobiano? : Sí

42) ¿Cuál es el más reciente aclaramiento de creatinio, en ml/min, que usted considera representativo de la función renal de David? : 77

43) Peso de David en Kg : 77

Dicho sistema de consulta consiste en una serie de reglas de producción, un conjunto de estructuras estáticas y dinámicas, y una estructura de control.

11

5.1.1.Reglas de producción

La gramática que se utiliza para realizar dichas reglas es representada internamente como código LISP. El cual es un lenguaje de alto nivel de procesamiento de listas en el cual MYCIN está implementado. La sintaxis que se maneja es la siguiente:

<rule>::= <premise> <action><premise>::= ($AND <condition> ...

<condition>)<condition>::= (<predicate> <context>

<parameter> <value>)| ($OR <condition> ... <condition>)

<action>::= <conclusion> | <instruction>

Un ejemplo de esta estructura es el siguiente:

PREMISE: ($AND (SAME CNTXT GRAM GRAMNEG) (SAME CNTXT MORPH ROD)(SAME CNTXT AIR AEROBIC)) ACTION: (CONCLUDE CNTXT CLASS

Donde gram se refiere a la cepa del organismo, morph a la morfología del organismo y air a la aerobicidad del organismo. El símbolo CNTXT es una variable que es instanciada por el nombre que MYCIN le da al nodo contextual que está actualmente observando.

El médico, el cual utiliza este sistema experto, no observa dicho código. Simplemente las reglas son traducidas en el terminal del siguiente modo:

If 1) the stain of the organism is gramneg, and2) the morphology of the organism is rod, and3) the aerobicity of the organism is aerobicTHEN there is strongly suggestive evidence(.8) that the class of the organism is enterobacteriaceae.

Donde (0.8) indica el factor de confianza que posteriormente se explicara.(2)

5.1.2.ESTRUCTURAS DE DATOS5.1.2.1. ESTRUCTURAS DE DATOS ESTÁTICAS

Se encarga de guardar la información de definición. Dicha información es mantenida separada del conocimiento inferencial, en la forma de listas simples (enumeran todos los organismos y sitios estériles conocidos por el sistema), tablas de conocimiento (tienen los registros de ciertos parámetros clínicos y los valores que toman bajo diversas circunstancias) y un sistema de clasificación para parámetros clínicos.

12

5.1.2.2. ESTRUCTURAS DE DATOS DINÁMICAS

Son almacenados en un árbol de contexto, el cual se utiliza para organizar la información referente a un paciente en concreto. El consejo estará basado tanto en los cultivos, organismos, operaciones previas y tratamientos relacionados con el paciente, como en características personales del paciente. Con lo que el árbol ayuda a estructurar el problema clínico y relacionar un contexto con otro.

FIGURA 3: ESTRUCTURA DE ARBOL

5.1.3. ESTRUCTURA DE CONTROL5.1.3.1. ENCAMINAMIENTOS HACIA ATRÁS

MYCIN tiene una regla meta de máximo nivel que define la tarea completa del sistema de consulta:IF there is an organism which requires therapy, and consideration has been given to the possibility of aditional organisms requiring therapyTHEN compile a list of possible therapies, and determine the best therapy in this list.

Para realizar una sesión de consulta es necesario seguir los siguientes pasos:

Crear el contexto del paciente como el nodo de más alto nivel en el árbol de contexto.Intentar aplicar la regla meta a este contexto del paciente.

Al aplicar la regla meta es necesario evaluar primero su premisa, la cual necesita determinar si hay un organismo que requiera terapia.

Por lo tanto la consulta se realiza mediante una búsqueda a través de un árbol meta. La meta superior en la raíz del árbol es la parte de acción de la regla meta. Las sub-metas futuras hacia abajo en el árbol, las cuales determinar el organismo involucrado y el ver si es importante. Puede ocurrir que estas sub-metas tengan a su vez más sub-metas,

13

como por ejemplo para descubrir las propiedades de la cepa y morfología del organismo. Las hojas del árbol son metas fácticas, también conocidas como hechos, que no pueden ser deducidos como por ejemplo datos de laboratorio. Como se puede observar en la figura (ver figura 2).

Se llama estructura de control de encadenamiento hacia atrás porque el programa razona hacia atrás desde lo que quiere probar hacia los hechos que necesita para hacerlo.

5.1.4. FACTOR DE CERTEZA

A cada regla se le asocia un factor de certeza, CF, comprendido entre [-1, 1]. Este factor indica el grado de confianza en la conclusión obtenida, dada la evidencia de las premisas. Si es positivo indica un grado de confianza, mientras que si es negativo un grado de desconfianza.(4)

5.2. Sistema de explicación

Este sistema consiste en explicar al doctor todo lo referente a la consulta. Dicho doctor puede realizar las preguntas generales o relacionadas con la consulta necesaria al programa no sólo al final de la consulta sino durante la consulta misma.

Estas preguntas pueden ser del estilo ¿Qué te hace pensar que el organismo puede ser un Proteus?Ante esta situación MYCIN escribe las reglas que utilizó, su grado de certeza en cada decisión y la última pregunta hecha. Todo esto lo puede hacer porque lleva un registro de las decisiones que se hace.

La facilidad que tiene MYCIN para responder a dichas preguntas está basada en sus habilidades para:

Desplegar aquellas reglas que se están utilizando durante la consulta.Almacenar dichas reglas y asociarlas con eventos.Utilizar el indizado de reglas para recuperar reglas particulares como respuestas a peticiones.

14

5.3. Sistema de adquisición de reglas

En el programa se pueden agregar nuevas reglas de decisión o cambiar alguna presente. El usuario no las agrega en LISP sino en formato inglés. Es el propio programa que se encargar de traducirla.

Sin embargo puede ocurrir que una nueva regla puede contradecir a otra del sistema o simplemente agregar una regla presente en el programa. Con lo que Shortliffe discutió planes para proveer facultades para verificar los efectos que pueden causar al ingresar una nueva regla en su libro.

Randall Davis desarrollo estos planes ampliamente en un sistema llamado TEIRESIAS. Este sistema ayuda a un experto a depurar y llenar el conjunto de reglas de un sistema experto existente. Utiliza generalizaciones acerca de la estructura de reglas existentes.

6. Algunos problemas con MYCIN

Si un equipo se puede diagnosticar a los pacientes con una mejor tasa de éxito de un médico de familia promedio, ¿por qué no ponerlo en práctica a gran escala? Hay muchos problemas asociados con la implementación de un sistema experto clínico como MYCIN. El más grande de los cuales es que nunca se ha utilizado realmente en una forma no experimental, es decir, nunca ha sido realmente utilizado para diagnosticar y prescribir tratamiento para un paciente. Las razones de esto son dobles:

Si MYCIN da un diagnóstico incorrecto y / o de la prescripción (o, más bien, un médico sigue las órdenes MYCIN al dar este diagnóstico y / o prescripción), ¿a quién demandar?

La gente tiende a dar demasiado crédito a la recomendación de un ordenador sólo se basa en el hecho de que se trata de un ordenador. Esto, por supuesto, llevar a algunos médicos a confiar en MYCIN demasiado en ciertas situaciones donde serían mejor servidos mediante la adopción de su recomendación con un grano de sal, por así decirlo.

El segundo elemento de la lista aquí apunta a una gama más amplia de problemas que rigen los sistemas expertos, a saber, la ética y la filosofía de su uso en entornos en los que no sólo no se utilizan en la actualidad, sino también cuando sus decisiones y recomendaciones tienen un impacto sustancial en la vida humana.

15

Conclusiones

El presente informe ha permitido concluir las grandes ventajas de este Sistema Experto MYCIN, y del gran apoyo que entrega en el area de la Medicina tanto para diagnosticar, como tambien para entrenar a los medicos para mantenerse en constante aprendizaje. Además vemos como se puede interactuar con este Sistema. Tambien se puede considerar lo apacionante que resulta poder aplicar los Sistemas Expertos en tantas areas del conocimiento.

MYCIN es un sistema experto aplicado hora de aconsejar a los médicos en la investigación y determinación de diagnósticos en el campo de las enfermedades infecciosas de la sangre. El sistema diagnostica la causa de la infección usando el conocimiento relativo a la infección de los microorganismos con historiales de pacientes, síntomas y los resultados de los test de laboratorio. Estas características del programa ayudan a los pacientes a tener un resultado mas rápido y con un grado de presicion alto, si bien presenta algunas desventajas no son tan criticas como para dejarla de valorar como un programa de ayuda exitosa en el área medica.

Referencias Bibliograficas

1. http://concord.cscdc.be/conference/presentation/3_1030_3_1/ 2. http://mx.nsu.ru/FAQ/F_ai_expert/Q4_1.html 3. http://www.bus.orst.edu/faculty/brownc/es_tutor/es_tutor.htm 4. http://www.adi.uam.es/~adarraga/Lozano/SEVENWEB.HTM 5. http://cyberconta.unisar.es/DepCyF/SIC/parte3/Leccion7/7.200.htm