Resumen y mapa conceptual sobre Capítulo 11: Inteligencia humana y artificial en el diagnóstico diferencial.

• ·         Alumna: Sarahí Muñiz Galindo.
• ·         Docente: Dr. Jorge Francisco Osorio Ocampo.
• ·         Grupo: 02.
• ·         Licenciatura de Médico Cirujano. 

Sabemos que la inteligencia es una manera intuitiva de resolver problemas, en 1990 se definió como una capacidad mental, que implica razonar, planear, resolver problemas, desarrollar el pensamiento abstracto y comprender ideas y experiencias, por ello la tarea del médico es la de identificar la enfermedad a través de síntomas y signos (diagnóstico diferencial), sin embargo, la mayoría de las enfermedades carece de un conjunto necesario de ello, lo que provoca que el diagnóstico no sea el correcto, por lo tanto es una enfermedad imprecisa, porque puede ser que el paciente desarrolle signos y síntomas de dos enfermedades. El diagnóstico diferencial es un proceso de toma de decisiones y juicios basados en alternativas probables o improbables bien definidos, es complejo, como ya se mencionaba. Robert Gagné (psicólogo de la educación), dice que el ser humano tiene 5 capacidades; la de desarrollar bases del conocimiento por la adquisición de la información, para realizar habilidades intelectuales, para construir y ejecutar estrategias, para aplicar habilidades psicomotoras y para desarrollar aptitudes. Hablando de las habilidades intelectuales, permiten un desempeño de alto nivel para problemas diagnósticos, sin embargo, tienen un peso menor que el conocimiento específico sobre el problema-enfermedad, lo que lleva a un diagnóstico erróneo, con altas cifras de mortalidad y morbilidad. En 1969 y 1970 Newell y Simon, crearon sistemas computacionales que simulaban las actividades humanas para la solución a problemas, para ello desarrollaron la Inteligencia artificial (conocimiento y mecanismos para el procesamiento de la información), de ello se derivan las heurísticas débiles (aplicables a varios problemas) y las fuertes (aplicables a sólo ciertos problemas). En 1970 Anderson desarrolló el Carácter Adaptativo del Pensamiento o ACT-R (información adquirida y experiencias), Demostró que la información en el proceso declarativo se almacena en el hipocampo y lóbulo temporal, y el procedimental en estructuras corticales. En 1990 Sloman desarrolló el modelo del Sistema 1 / 2, el primero es cuando el médico puede determinar el diagnóstico porque los síntomas que se presentan pertenecen a un caso previo. En 1980 Papa desarrolla KBIT, estableció que la base de lo declarativo consistía en la frecuencia de signos y síntomas de una enfermedad determinada. El instruccionismo es cuando el estudiante desarrolla más lo declarativo pero no lo procedimental. Kolb, Ggné y Ericsson, desarrollaron modelos los cuales permitían que el estudiante alcanzará ambos términos; la ACDET, que es una herramienta basada en la IA que permitió diagnosticar de manera correcta los casos más difíciles. Las herramientas de aprendizaje de la máquina (sistemas computacionales automáticos para actualizar, modificar o agregar nuevas reglas), forma parte de lo anterior. Además también el aprendizaje por RNA (Redes neutrales artificiales), permite un mejor desarrollo y tratamiento adecuados, ya que indican si la respuesta a un estímulo fue correcta o no.

Bibliografía:

• ·   Sánchez Mendiola M, Martínez Franco AI. Informática Biomédica. 2a ed. España: ELSEVIER;2014
•    CMAP. Elaboración de mapa conceptual [en línea]. 2016 [3 de Octubre de 2016]. Disponible en : https://cmapcloud.ihmc.us/