Construcción de redes bayesianas con soporte en ontologías: protocolo de tratamiento de la ictericia neonatal

Abstract

La ictericia neonatal es un problema de salud común en todo el mundo. Aproximadamente el 60 % de los recién nacidos tienen síntomas de ictericia y el 10 % de ellos requieren un tratamiento. La ictericia neonatal puede ser peligrosa si no se diagnostica y trata a tiempo de manera correcta. Además, el diagnóstico y el tratamiento de la enfermedad son generalmente costosos y requieren abundante tiempo, ya que es un proceso complejo. El trabajo se centra en el desarrollo de una red bayesiana para el diagnóstico y el tratamiento de la ictericia neonatal. La red bayesiana desarrollada se construye soportándose en el uso de las ontologías para el modelo. La ontología creada se utilizó para representar el conocimiento sobre la ictericia neonatal y el diagnóstico y tratamiento, mientras que sirvió para la modelización del dominio mediante grafos probabilísticos. La red bayesiana construida a partir de la ontología se utilizó finalmente para diagnosticar y tratar la enfermedad en diversos escenarios. Los resultados del trabajo muestran que la red bayesiana es una herramienta eficaz para el diagnóstico y el tratamiento de la ictericia neonatal. Se concluye con que la red bayesiana permite su utilización para diagnosticar la enfermedad de forma rápida y precisa. Además, también es posible su uso para seleccionar el tratamiento adecuado para cada paciente.---ABSTRACT---Neonatal jaundice is a common health problem worldwide. Approximately 60 % of newborns have jaundice symptoms and 10 % of them require treatment. Neonatal jaundice can be dangerous if not diagnosed and treated on time. In addition, the diagnosis and treatment of the disease are usually costly and time consuming, as it is a complex process. The project focuses on the development of a Bayesian network for the diagnosis and treatment of neonatal jaundice. The developed Bayesian network is built based on the use of ontologies for the model. The created ontology was used to represent knowledge about neonatal jaundice and diagnosis and treatment of the disease, while it served for modeling the domain through probabilistic graphs. The Bayesian network built from the ontology was finally used to diagnose and treat the disease in various scenarios. The results of the project manifest that the Bayesian network is an effective tool for the diagnosis and treatment of neonatal jaundice. It is concluded that the Bayesian network allows its use to diagnose the disease quickly and accurately. In addition, it is also possible to use it to select the appropriate treatment for each patient.