Modelo basado en redes bayesianas para el diagnóstico de la Fasciolosis Bovina

Abstract

La medicina enfrenta el reto de adquirir, analizar y aplicar conocimiento para resolver problemas clínicos complejos. En la actualidad existen innumerables adelantos que involucran el uso intensivo de la tecnología en el diagnóstico médico. La presente investigación está relacionada con el empleo de la tecnología en el diagnóstico de Fasciolosis bovina, por ser una de las enfermedades que más afecta al ganado bovino en Cuba ocasionando grandes pérdidas. El estudio realizado evidenció que las herramientas existentes para ejecutar diagnóstico de enfermedades en la ganadería, presentan características variables y no cumplen con los aspectos requeridos para el diagnóstico de la enfermedad objeto de estudio. En la presente investigación se propone un modelo basado en redes bayesianas para el diagnóstico de la Fasciolosis bovina. Se emplean las redes bayesianas por ser útiles para realizar predicciones en diferentes situaciones y calcular la probabilidad de una enfermedad concreta, con la presencia o no de algunos síntomas y otros datos relevantes. El modelo propuesto tiene tres componentes: gestión del conocimiento, análisis inteligente de los datos y las redes bayesianas. El aporte teórico de la investigación lo constituye la concepción y fundamentación de un modelo, basado en redes bayesianas, para el diagnóstico de la Fasciolosis bovina, capaz de brindar información con mayor grado de certeza, para apoyar la toma de decisiones. Con ello se logra un impacto en cuanto a la disminución de cantidad de animales enfermos y muertos. Para corroborar la validez del modelo, se aplicaron métodos cuantitativos y cualitativos.