%0 Journal Article
%T El sistema inmunol車gico como herramienta diagn車stica de enfermedades reumatol車gicas The immune system as a diagnosis tool of rheumatologic diseases
%A McCarthy Newball
%A Gerardo Quintana L
%A Luis Fernando Niˋo I.
%J Revista Colombiana de Reumatolog赤a
%D 2007
%I Asociaci車n Colombiana de Reumatolog赤a
%X Introducci車n: los sistemas biol車gicos han sido objeto de muchas observaciones y recientemente se han convertido en modelos para ser emulados en diversos ambientes y ofrecer soluciones a problemas de la vida real. El sistema inmune es uno de los m芍s representativos y en la actualidad constituye motivo de inspiraci車n para la implementa-ci車n de sistemas computacionales que respondan a diversas tareas, constituyendo los Sistemas Inmunes Artificiales. Objetivo: este estudio busca desarrollar mecanismos computacionales inspirados en la inmunolog赤a para el diagn車stico de enfermedades reumatol車gicas que contribuyan en la educaci車n y la toma de decisiones diagn車sticas en reuma-tolog赤a. Se pretende obtener una herramienta computacional que, partiendo de un conjunto de historias cl赤nicas como datos de entrenamiento, obtenga una efectividad en el diagn車stico comparable a los sistemas de clasificaci車n de documentos actuales. El sistema est芍 inspirado en la interacci車n entre los tejidos y los linfocitos B, y se apoya en conceptos de la teor赤a de la informaci車n para extraer relaciones entre t谷rminos. Los linfocitos B tendr芍n la funci車n de discriminar la enfermedad reumatol車gica de un paciente con base en su historia cl赤nica. Materiales y m谷todos: se utiliz車 un conjunto de datos compuesto por 54 historias cl赤nicas de 54 pacientes en reumatolog赤a, entre los cuales 21 padec赤an artritis reumatoide, y el resto padec赤an otras enfermedades reumatol車gicas. El conjunto de datos se dividi車 en dos grupos: pacientes con artritis reumatoide y pacientes sin artritis reumatoide. Se hizo un procesamiento manual de las historias cl赤nicas para eliminar toda la informaci車n que no fuera relevante para el sistema en la tarea de diagn車stico. La efectividad del sistema fue comparada frente a otros tres algoritmos de clasificaci車n de texto ampliamente utilizados en tareas de clasificaci車n de documentos (ID3, BayesNet y PsoSVM). Resultados: el sistema obtuvo resultados de efectividad prometedores en comparaci車n con los dem芍s algoritmos, con un promedio de 87,65% de efectividad en el diagn車stico. Sin embargo, debido a la limitaci車n de datos, cabe la posibilidad de sesgo en los resultados. Se observ車, como se hab赤a previsto, que los anticuerpos que representan la informaci車n en varios casos son redundantes. Adicionalmente, la informaci車n que representan no corresponde necesariamente a conocimiento m谷dico, sino a reglas de clasificaci車n de texto. Conclusiones: la teor赤a de la informaci車n, ayudada por la teor赤a del sistema inmunol車gico adapta-tivo y un mecanismo de se alizaci車n, muestra tener un p
%K sistemas inmunes artificiales
%K enfermedades reumatol車gicas
%K diagn車stico
%K artificial immune systems
%K rheuma-tologic diseases
%K diagnosis
%U http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-81232007000400004