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Presentación Técnica. Casos de Uso: Médico Registrar Encuentro Mantener Pacientes Registrar Diagnóstico Comprobado Obtener Diagnósticos Probables Médico.

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Presentación del tema: "Presentación Técnica. Casos de Uso: Médico Registrar Encuentro Mantener Pacientes Registrar Diagnóstico Comprobado Obtener Diagnósticos Probables Médico."— Transcripción de la presentación:

1 Presentación Técnica

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3 Casos de Uso: Médico Registrar Encuentro Mantener Pacientes Registrar Diagnóstico Comprobado Obtener Diagnósticos Probables Médico

4 Casos de Uso: Administrador Ingresar Casos Predefinidos Mantener Usuarios Administrador Generar Conocimiento Determinar Nuevos Síntomas Relevantes Administrar Evidencias

5 Diagrama de Clases: Dominio Evidencia ParametroClinico Característica Paciente ValorEvidencia ValorBinario ValorRango ValorCategorico valor posible Síntoma ItemEvidencia Enfermedad

6 Diagrama de Clases: Dominio Paciente Médico Diagnostico Comprobado características Encuentro Caso parámetros clínicos síntomas ItemEvidencia Enfermedad evidencia observada evidencia relevante

7 Base de Conocimiento Diagrama de Capas Presentación Modelo de Dominio Servicios DAO

8 Flujo de Datos Base de Conocimiento Médico Administrador Interfaz Médico Interfaz Administrador Encuentros Pacientes Diagnóstico Pacientes Encuentros Modelo Médico Servicios Modelo Médico Casos Casos Predefinidos

9 Flujo de Datos Encuentros Paciente Diagnóstico + Tratamiento Evidencia Motor de Inferencia 3 3 Diagnósticos Probables Casos

10 Flujo de Datos Casos Encuentros Paciente Comprobar Diagnóstico Diagnóstico Comprobado Motor de Inferencia

11 Generador de Conocimiento Base de Conocimiento Casos Generador de Conocimiento Aprendizaje del Sistema Experto 4 4

12 Médicos Motor Inferencia Discretizador Generador de Conocimiento Cálculo Administración DAO Base de Conocimiento Modelo de Dominio Diagrama de Paquetes Presentación Médico Presentación Administrador Servicios

13 Core Diagrama de Componentes DAO Servicios Presentación Base de Conocimiento Modelo de Dominio Médicos Generador de Conocimiento Cálculo

14 Diagrama de Procesos Internet Browser Apache Tomcat Servicios Presentación Modelo Generador de Conocimiento Base de Conocimiento DAO

15 Elección del Sistema Experto Basados en Reglas Probabilísticos Problemas Determinísticos Problemas Estocásticos

16 Modelo Médico Hacer Manejable la Información

17 Modelo Médico Hacer Manejable la Información

18 Sistema Experto Probabilístico P (e i / s 1,…,s n ) α p(e i ). p(s 1,…,s n / e i ) Probabilidad de tener una enfermedad dado un conjunto de síntomas Probabilidad de tener la enfermedad Basado en el Teorema de Bayes Probabilidad de tener los síntomas dado que se tiene la enfermedad

19 P (Tener enfermedad A) P (No Tener enfermedad A) Enfermedad B Evidencia A Evidencia B Evidencia C P (Teniendo Enfermedad) P (No Teniendo Enfermedad) Base de Conocimiento Enfermedad A Evidencia A Evidencia B Evidencia C P (Teniendo Enfermedad) P (No Teniendo Enfermedad) P (Tener enfermedad A) P (No Tener enfermedad A)

20 Base de Conocimiento Servicio Cálculo Sistema Experto: Implementación Motor de Inferencia Discretizador Diagnóstico Evidencia

21 Sistema Experto: Implementación Casos Pacientes Casos Pacientes Casos Predefinidos Generador de Conocimiento Diagnóstico Base de Conocimiento

22 Tecnologías Base de Datos ORM Tomcat: Application Container Web Application Framework

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