DESARROLLO DE UN SISTEMA COMPUTARIZADO DE ENTRENAMIENTO PARA EL
DIAGNSTICO DE DOS GRUPOS DE DEFECTOS CONGNITOS DEL CORAZN
UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE HUMANIDADES Y EDUCACIN
MAESTRA EN PSICOLOGA DE LA INSTRUCCIN Lic. Cesar Anselmi 2010
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El rea de las cardiopatas congnitas es muy amplia (ms de 150
posibles diagnsticos). La amplitud del contenido y su complejidad
est directamente asociada con su naturaleza, ya que no siempre
estos defectos congnitos del corazn se presentan aislados,
presentndose un defecto bsico, con defectos asociados (Anselmi,
1968).Problema
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Problema Se requiere un adiestramiento adecuado en el
diagnstico temprano de estos defectos, a fin de evitar la
complicacin de estos casos, al no ser atendidos a tiempo. (Anselmi,
1979; Anselmi, G. y Machado, I., 2008).
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Problema El propsito general del presente trabajo es: Extraer
el conocimientoExtraer el conocimiento de un experto en el
diagnstico de los defectos congnitos del corazn.
RepresentarloRepresentarlo en forma de estructuras de conocimientos
condicionales (estructuras de diagnstico). Formalizar estas
estructuras a travs de una herramienta de computacinFormalizar
estas estructuras a travs de una herramienta de computacin, a fin
de desarrollar un sistema de entrenamiento, destinado a mdicos
cursantes del postgrado de Cardiologa.
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Los conceptos bsicos asociados a las estructuras de
conocimientos, las diferencias experto-novato y el proceso de
diagnstico mdico, constituyeron la base terica para extraer el
conocimiento de un experto en el diagnstico de los defectos
congnitos del corazn y representarlo. Problema
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Tipos y Estructuras de Conocimientos Topogrfica Condicional
Estructura de Conocimientos DeclarativoProcedimental Tipo de
Conocimiento NomenclaturaDescripciones Secuencial Manejar ejemplos
RelatosRutinas Operaciones lineales ReglasDecisiones Operaciones
condicionales
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Racimo de informacin DIAS DE LA SEMANA LUNES Estructuras de
Conocimientos MARTESJUEVESMIERC.VIERN.SAB.DOMIN.
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NODOS DE INFORMACIN Estructuras de Conocimientos ENLACES
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Los expertos poseen ms nodos conceptuales que los novatos.
Tienen ms interconexiones entre los nodos. Poseen un mayor nmero de
reglas de produccin. Pueden evocar con mayor rapidez los nodos y
reglas de produccin relevantes. Diferencias experto-novato Chi y
Glaser (1980) resumen algunos de los aspectos que han caracterizado
las diferencias entre los expertos y los novatos:
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MUCHOS NODOS DE INFORMACIN Estructuras de Conocimientos en los
Expertos RIQUEZA DE ENLACES
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POCOS NODOS DE INFORMACIN Estructuras de Conocimientos en los
Novatos POCOS ENLACES NODOS DE INFORMACIN AISLADOS
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El proceso de diagnstico mdico El mdico trabaja con conceptos y
estructuras de conocimientos condicionales, tomando decisiones a
partir del valor de una o ms claves. El diagnstico mdico sera un
complejo proceso de generacin y comprobacin de hiptesis, basado en
el reconocimiento de patrones: modelo hipottico- deductivo.
(Pauker, Gorry, Kassirer & Schwartz, 1976; Macartney, 1987;
Grant y Marsden, 1987; Grant y Marsden, 1988; Rimoldi, 1988).
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NODOS DE INFORMACIN Segn Pauker, Gorry, Kassirer & Schwartz
(1976), el mdico almacena en su memoria a largo plazo una red de
estructuras de conocimientos, en donde cada nodo representa estados
patofisiolgicos o categoras de diagnstico. ENLACES El proceso de
diagnstico mdico
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Ante la presencia de un dato acerca del paciente, el mdico
experto busca con cual estado patofisiolgico o categora de
diagnstico encaja ese dato. Se activa esa estructura de
conocimientos, surgiendo ese posible diagnstico, como una hiptesis
de trabajo.
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El proceso de diagnstico mdico El proceso de solucin de
problemas, realizado por los mdicos expertos, tendra dos fases
fundamentales: 1. Fase de activacin de hiptesis 2. Fase de
evaluacin de hiptesis: el mdico corroboren comienza a buscar nuevos
datos que corroboren su hiptesis de trabajo. su hiptesis de
trabajo. Segn Rimoldi (1988), en esta segunda fase, el mdico
experto hace las preguntas o evaluaciones especficas y en el
momento apropiado, aclarando el panorama en pocos pasos, hasta
alcanzar el diagnstico correcto.
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Los mdicos expertos hacen menos preguntas o menos evaluaciones
que los novatos, pero, al realizarlas en el momento preciso,
expanden el valor informativo de esas acciones. (Rimoldi, 1988).
Estados de conocimiento 12 Operacin El proceso de diagnstico
mdico
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Obtencin y representacin de estructuras diagnsticas Resumen de
las tcnicas de obtencin de conocimiento. Salter (1984: 45-68)
Anlisis retrospectivo de comentarios Anlisis retrospectivo de
comentarios: Se graba al experto durante su actividad. Luego la
grabacin es revisada en detalle por el experto. Protocolos de
pensamiento en voz alta: Protocolos de pensamiento en voz alta: La
persona que est ejecutando la tarea describe en voz alta lo que est
haciendo. Anlisis de la tarea, con interrupcin: Anlisis de la
tarea, con interrupcin: Se observa al experto mientras este ejecuta
su tarea, y se le formulan preguntas. Anlisis de comentarios
durante la ejecucin: Anlisis de comentarios durante la ejecucin: El
experto hace comentarios mientras ejecuta la tarea. Aqu la tarea se
hace deliberadamente mas lenta.
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Resumen de las tcnicas de obtencin de conocimiento.
Simulacinincrementada: Simulacin incrementada: el experto simula
como respondera el sistema a los requerimientos del usuario.
Anlisis de escenario controlado: Anlisis de escenario controlado:
El experto es presentado en una situacin ideal donde la ejecucin de
la tarea va a ocurrir. Anlisis entre expertos: Anlisis entre
expertos: un primer experto observa y comenta los registros de
ejecucin de un segundo experto.
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Teora de Conjuntos y Lgica de Boole Cada enfermedad es
considerada como una funcin booleana del grupo de sus sntomas
asociados. Representacin de estructuras diagnsticas D = (d 1, d
2,,d n ) representa un grupo de categoras de diagnstico. S = (s 1,
s 2, ,s n ) representa un grupo de signos y sntomas. D 2 = 0 1 1 1
1 0 1 A cada diagnostico le corresponde una combinacin particular
de signos, que constituye un vector: D 2 = 0 1 1 1 1 0 1 Sistemas
computarizados basados en matrices lgicas. (Anselmi, Anselmi, y
Orantes, 1987).
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Teora de Conjuntos y Lgica de Boole Diagramas de Venn Se pueden
observar grficamente aquellos diagnsticos que tienen signos y
sntomas comunes y aquellos que no los tienen.
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Teora de Conjuntos y Lgica de Boole Conjunto producto Porcin de
un rbol de decisin, en el diagnstico en cardiopatas congnitas
(Anselmi, Anselmi, y Orantes, 1987). Dados dos conjuntos A y B, se
denomina conjunto producto de A y B, el conjunto de todos los pares
ordenados (a, b), con a A y b B. (Lipschutz, 1969: 70).
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rboles de decisin Este enfoque considera la presencia o
ausencia de indicadores, en una secuencia organizada, que elimina
algunos posibles diagnsticos, en cada ramificacin del rbol, para
dejar al final del proceso un solo diagnstico firme.
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rboles de decisin Ejemplo de rbol de decisin (cardiopatas
congnitas sin cianosis precoz y con circulacin pulmonar aumentada),
con 33 salidas de diagnstico. (Anselmi, Anselmi y Orantes,
1987)
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Algoritmos de diagnstico Algoritmo de diagnstico para
determinar si el recin nacido o lactante tiene una cardiopata
congnita (Anselmi, 1988).
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Tablas de Decisin Tabla de Decisin, para representar una porcin
de un algoritmo Diagnstico (4 reglas y sus 4 salidas de diagnstico
).
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Reglas de produccin Permiten representar el conocimiento
asociado al diagnstico mdico, manteniendo su carcter condicional.
Se trata de un enunciado de la forma: SI condicin, ENTONCES accin.
Pueden ser manejadas como paquetes discretos de conocimiento, lo
que permite su modificacin, actualizacin o el agregado de nuevas
reglas. (Shortliffe. & Buchanan, 1975). Permiten elaborar
sistemas que generen explicaciones acerca de las decisiones
tomadas, lo que ofrece una potencial capacidad instruccional.
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Reglas de produccin Ejemplo de Regla para el diagnstico de la
Tetraloga de Fallot. (Anselmi, 2008)....
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En reas de estudio con gran riqueza de conocimientos
interrelacionados entre s, son una opcin til para representar esas
relaciones. Red semntica Grupo de nodos, que representan hechos,
conectados por enlaces, que representan relaciones, con textos
breves que los identifican.
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Ejemplo de red semntica Ejemplo de red semntica (Anselmi,
1988). Persistencia del Conducto Arterioso (PCA)
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Marcos A la izquierda: Campos de informacin (ranuras):
Identifican elementos estructurales fundamentales del concepto. A
la derecha: espacios para colocar datos.
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Programas de computacin para la simulacin y enseanza del
diagnstico clnico. En Inglaterra, de Dombal y col. obtuvieron
algoritmos de diagnstico, generados por los mdicos, representados
luego mediante programas de computacin. A cada sntoma o signo le
corresponda un cdigo numrico. Unin Sovitica: la ciberntica mdica
condujo al desarrollo de programas de computacin orientados al
diagnstico mdico. (Parin y Baievsky, 1969). Anthony Gorry y
colaboradores crearon el Grupo de Toma de Decisiones Clnicas
(MIT).
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Programas de computacin para la simulacin y enseanza del
diagnstico clnico. MYCIN: primer sistema experto basado en reglas,
con la robustez requerida para tener aplicacin prctica en medicina,
(rea de las infecciones bacterianas), desarrollado por Edward
Shortliffe, en 1977, Universidad de Stanford. Contena unas 100
reglas de produccin. Permita hacer consultas sobre diagnsticos y
tratamientos, y obtener explicaciones, mostrando las reglas de
produccin involucradas.
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INTERNIST: sistema experto en medicina interna, basado en la
experiencia clnica del Dr. Jack Meyers, (1974). Luego crearon una
versin mas amigable para PC: INTERNIST-I/QMR. Luego, surgieron
otros sistemas: En la hemostasis (HEMOCAD), En gentica mdica
(GENDIAG), En la hipertensin arterial (SAM), En el diagnstico
neurolgico (BRAIN I, DN). NEOMYCIN. Versin ajustada de MYCIN a
meningitis. Programas de computacin para la simulacin y enseanza
del diagnstico clnico.
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Programas computarizados de apoyo para el diagnstico de los
defectos congnitos del corazn. Warner, Toronto, Veasy y Stephenson
(1961), utilizaron una computadora, transcribiendo una matriz de
sntomas por defectos congnitos. Luego (1964), aumentaron a una
matriz de 53 sntomas y 35 defectos (Teorema de Bayes). Gorry y
Barnett (1968): programa para el diagnstico de las cardiopatas
congnitas. 35 defectos, y 57 signos y sntomas, derivados del exmen
fsico, auscultacin, rayos X y el ECG. (Teorema de Bayes).
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Programas computarizados de apoyo para el diagnstico de los
defectos congnitos del corazn. Resaltan 2 sistemas expertos en esta
rea: GALEN: (Universidad de Minnesota) usa la historia mdica,
examen fsico, rayos X y ECG, indicando prioridades en la lista de
salidas de diagnstico. Usa reglas y marcos. DIAGNOSER: Universidad
de Minnesota. Solo para el diagnstico del Drenaje Venoso Pulmonar
Anmalo Total (DVPAT). Utiliza solo la auscultacin y los rayos X.
Usa reglas y marcos.
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Extraccin del conocimiento del experto Proceso centrado en un
sujeto, mdico cardilogo, (Dr. Guillermo Anselmi), formado en el
Instituto de Cardiologa de Mxico, con ms de 50 aos de experiencia
en el diagnstico de las cardiopatas congnitas, profesor
universitario en el post-grado de Cardiologa (UCV). Para la
obtencin del conocimiento del experto se utilizaron las siguientes
tcnicas: Elaboracin de diagramas de flujo y esquemas libres.
Anlisis de comentarios durante la ejecucin Tcnica de anlisis de
tarea, con interrupcin Interrogatorios. Mtodo
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Fase inicial: Arboles de decisin y Algoritmos Fase final:
Marcos de informacin. Mtodo Representacin del conocimiento
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Marco del Caso No. 1
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Sistema Computarizado de Entrenamiento Congnitos Basado en las
estructuras de diagnstico obtenidas del experto. Algunos defectos
con cortocircuito arteriovenoso Algunos defectos con cortocircuito
arteriovenoso: Persistencia del conducto arterioso (PCA)
Comunicacin interauricular (CIA) Comunicacin interventricular (CIV)
Algunos defectos con estenosis valvulares o vasculares Algunos
defectos con estenosis valvulares o vasculares: Coartacin artica
Estenosis valvular artica Estenosis valvular pulmonar Su contenido
abarca casos que presentan:
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Sistema Computarizado de Entrenamiento Congnitos Mdulos del
sistema: 1. Introduccin 2. Simulacin de casos 3. Ayudas de
Instruccin Modulo de El Tutor Congnitos est centrado en el Modulo
de Simulacin de Casos el estudiante seleccione el diagnostico que
considere Simulacin de Casos, que permite la seleccin libre de las
evaluaciones y datos clnicos, a fin de que el estudiante seleccione
el diagnostico que considere correcto correcto, para cada uno de
los 11 casos.
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Sistema Computarizado de Entrenamiento Congnitos sistema de
carpetas Basado en el sistema de carpetas, un mtodo til para la
enseanza de las tareas de diagnstico mdico. (de Dombal, Horrocks,
Staniland & Gil, 1971; Orantes, 2003). Palpacin Interrog.
Auscultac. Rayos X ECG Sistema de carpetas Mdulo de Simulacin de
Casos: Sistema de carpetas En Inglaterra, de Dombal, Horrocks,
Staniland & Gil (1971), utilizaron este sistema. Informacin
clnica almacenada en una computadora, bajo diversos archivos:
Entrevista, Inspeccin, Rayos X. El estudiante poda solicitar la
informacin en el orden que el deseara.
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Sistema Computarizado de Entrenamiento Congnitos Sistema de
autor: Authorware 6 (Ver. 2010).
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Tutor "Congnitos" (Ver. 2010). Sistema de autor: Authorware 6
Estructura del Men Principal Principales estructuras del flujo de
control del cdigo fuente
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Principales estructuras del flujo de control del cdigo fuente.
Estructura del Men del Mdulo de Simulacin de Casos
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Estructura de control del Men de un caso
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Detalle de la estructura de control para seleccionar otro caso
Borra = EraseAll() Vapremenucas = GoTo(IconID@"premenucas2")
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Estructura de control Diagnstico Estructura de control del
Mdulo de Ayudas de Instruccin
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Ayudas de instruccin Anselmi, G. y Machado, I. (2008).
Patologas de las cardiopatas congnitas. Caracas: DJ Editores.
Anselmi, G. (1968). Cardiopatas congnitas. Caracas: Ediciones de la
Biblioteca. Universidad Central de Venezuela.
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Conclusiones Las tcnicas para la obtencin del conocimiento del
experto dieron los resultados esperados, aportando una gran
cantidad de informacin til, que permiti la representacin del
conocimiento, mediante algoritmos de diagnstico, rboles de decisin
y marcos de informacin, y sirvi de base para desarrollar un sistema
computarizado de entrenamiento.
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Conclusiones La utilizacin del sistema de carpetas, como
recurso instruccional, en el Mdulo de Simulacin de Casos, brinda un
gran potencial para la enseanza de las tareas de diagnstico mdico,
debido a que se aproxima bastante a la libertad de eleccin presente
en las tareas de diagnstico de la vida real.
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Las claves de informacin, como ayudas instruccionales, pueden
contribuir a que el estudiante identifique los elementos que el
experto reconoce como fundamentales en el diagnstico. Esto puede
ayudarlo a acelerar el proceso de enfocarse en aquellos elementos
fundamentales para el diagnstico del caso, simulando un ambiente en
donde un aprendiz trabaja al lado de un experto, beneficindose de
su experiencia. Conclusiones