Validación de un sistema experto como ayuda al aprendizaje de la citología cervicovaginal para formación de citotécnicos
Year: 2013
Type: article
Abstract: IntroducciónLos sistemas expertos constituyen programas que reproducen el proceso intelectual de un experto humano en un campo particular.En teoría pueden razonar siguiendo los pasos que seguiría un experto humano para resolver un problema concreto.La utilización de los sistemas expertos para el aprendizaje puede ser eficaz, ya que es de esperar que el usuario pueda aprender observando el comportamiento del sistema [1].La utilización de los sistemas expertos para procesos pedagógicos se concibe como un instrumento de apoyo, que puede ayudar a la consolidación de conocimientos.Los diagnósticos en citología se basan en el reconocimiento de patrones celulares.Es un proceso hipotético-deductivo. En la actualidad, se dispone de algunos sistemas orientados al diagnóstico, diseñados mediante diálogos interactivos [2][3][4][5][6][7].Los autores han desarrollado un sistema experto de ayuda al diagnóstico de la citología cervicovaginal [8].Este sistema se ha construido en base a experiencias previas [6,8].Los detalles del sistema se han descrito previamente [9].En resumen, el sistema expone en imágenes los distintos rasgos celulares que están relacionados con las diversas categorías de la clasificación de Bethesda.Estas imágenes se seleccionan según se asemejen a los rasgos evidenciados en el caso-problema.Dependiendo de las imágenes que se seleccionan, el sistema ofrece otras para poner de manifiesto otros rasgos que apoyen o desechen el diagnóstico.Según las imágenes seleccionadas, el sistema ofrece probabilidades diagnósticas (Figura).Está disponible en la red (http://dicits.ugr.es/nose-citologia/nosecervix/experto/).El objetivo del estudio era evaluar la capacidad del sistema experto Nosé.Cervix frente a la educación tradicional.
Source: Educación Médica
DOI: 10.33588/fem.161.669
Authors: J. Esquivias, A. Zamora, M. Merino, C. Prieto
Institution: Hospital Universitario Virgen de las Nieves
Language: Spanish
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W2001190414