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Proyecto En Elvira

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El programa ELVIRA fue usado para la construcción de una red bayesiana que ayude en la detección del cáncer de próstata. …

El programa ELVIRA fue usado para la construcción de una red bayesiana que ayude en la detección del cáncer de próstata.
Con la ayuda de un urólogo, se tiene 5 versiones hasta el momento.
Lo que hemos hecho es un análisis sobre tal desarrollo.

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  • 1. UNIVERSIDAD TÉCNICA PARTICULAR DE LOJA  ESCUELA DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN  INTELIGENCIA ARTIFICIAL AVANZADA            Redes Bayesianas aplicadas en el campo de la medicina  Diagnóstico del cáncer de próstata usando el programa Elvira.    Integrantes  Roberth Paúl Bravo Castro  Julio Wladdimir Criollo Cabrera  Henry Daniel Pilco Vivanco  Bayardo Fabián Sarmiento Andrade.      Profesor  Ing. Janneth Chicaiza          Loja ‐ Ecuador 
  • 2. DIAGNÓSTICO DEL CÁNCER DE PRÓSTATA USANDO EL PROGRAMA ELVIRA  Empleo del programa ELVIRA para la construcción de una Red Bayesiana aplicada a la urología.  El cáncer de próstata es el tumor maligno más común entre los hombres mayores de 50 años de  edad  y  la  segunda  causa  de  muerte  por  cáncer  (el  cáncer  de  pulmón  es  la  primera).  La  probabilidad  de  recuperación  depende  de  la  etapa  del  cáncer  (si  se  encuentra  localizado  exactamente  en  la  próstata  o  se  ha  diseminado  a  otras  partes  del  cuerpo)  y  de  la  salud  del  paciente en general. Por eso, es importante diagnosticarla en una fase temprana. Sin embargo, los  síntomas del cáncer de próstata son muy parecidos a los de la hiperplasia prostática benigna (HPB)  o de otros problemas de la próstata, por lo que es fácil confundirlos. Por ello, resulta útil disponer  de  una  herramienta  que  ayude  al  médico,  especialmente  de  medicina  general,  a  realizar  un  diagnóstico diferencial  entre las posibles enfermedades basado en sus probabilidades.  ENTORNO DE ELVIRA    Umbral de  expansión:  permite  expandir los  nodos cuyo  factor de  importancia  sea mayor o  igual que él.  Rol de nodos   
  • 3. Desde la pestaña de inferencia podemos sacar la opción de editor de casos  Permite añadir, modificar y eliminar uno o todos los  hallazgos de un Editor de casos.  Puede moverse por la lista de EC para seleccionar el  caso.  Así mismo puede propagar la evidencia producida.    La barra de menú es fácil de trabajar, de comprensión sencilla.  Haciendo clic derecho sobre el nodo obtenemos la opción de explicación de nodo  Me da una breve explicación del  nodo, indicándome las razones de  probabilidad a priori y a posterior.  Esto con la finalidad de una mayor  comprensión y entendimiento.  Además explica la causa del  malestar y que efectos se producen.  También da a conocer con que  estados se está trabajando.    Para mayor detalle hacemos clik sobre la pestaña Ver más propiedades  Salen las propiedades del nodo.  El nombre, título, a qué función  petenece.  Que relevancia tiene dentro del  proceso de detección de la  enfermedad. Además me detalle las  relaciones que tiene, cual es o son  sus padres y que valores se le ha  dado como primera instancia.   
  • 4. El monitor de casos  Permite  al  usuario  seleccionar  los  casos  que  desea  ver,  añadir  y  eliminar  nuevos  casos,  darles  un  nombre,  elegir  un  color,  editarlos,  etc.  Puede solicitar también su explicación       PROGRAMA ELVIRA  Elvira1 surge como resultado de un proyecto de investigación  desarrollado entre los años 1997 a  2000  por  varias  universidades  españolas,  con  el  objeto  de  crear  un  entorno  de  desarrollo  para  modelos  gráficos  probabilísticos  cuyo  código  fuente    estuviera  disponible  para  que  los  investigadores  del  proyecto  pudieran  trabajar  y  experimentar  nuevos  métodos  de  propagación,  aprendizaje  y  explicación.  Adicionalmente  se  intentó  descubrir  las  deficiencias  que  el  resto  de  herramientas poseen.  La  idea  de  Elvira  es  proporcionar  al  usuario  la  posibilidad  de  realizar  las  principales  tareas  de  procesamiento de redes bayesianas desde línea de comandos  Proyecto  Prosta  net es una red bayesiana para el diagnóstico de cáncer de próstata.  Su construcción manual se hizo con la ayuda de un urólogo, con un avance de 5 versiones hasta el  momento.  • Consta de 47 nodos  o 7 Enfermedades o anomalías  o 6 Síntomas  o 8 Signos  o 10 Pruebas  o 11 Factores de riesgo  o 1 Tratamiento                                                               1  Se puede tener más información del proyecto ELVIRA en la dirección de internet  http://www.ia.uned.es/~elvira/ 
  • 5. o 4 Auxiliares  • Posee 83 enlaces  o 11 negativos  o 1 indefinido  o 71 positivos  Recursos  • Humanos  o Urólogo  • Material  o Bibliografía médica  o Elvira  o Historias clínicas  Construcción      La  enfermedad  de  cáncer  de  próstata  tiene  los  siguientes  Factores  de  riesgo:  Edad,  Actividad  sexual, Factores hormonales, Infección previa, antecedentes familiares, obesidad. Se manifiesta a  través de los siguientes Síntomas: Dolor y Signos: Metástasis, Anemia, Pérdida de Peso, Afección al  hígado, Hematuria, Masa Supra, Infección vejiga. Existen las siguientes pruebas que nos ayudan a  confirmarla o descartarla: Exploración rectal, Gleason, PSA, Datos radiológicos.    • Edad: Es factor de riesgo para hombres a partir de los 50 años.  • Actividad  sexual:  hombres  con  menor  actividad  sexual  cuya  eyaculación  es  en  pocas  proporciones, son más propensos a un cáncer de próstata.  • Dieta:  hombres  de  países  occidentales  en  cuya  dieta  incluyen  alto  contenido  en  grasas   tienen más probabilidades de desarrollar el cáncer.  • Raza:  El  cáncer  de  próstata  es  casi  dos  veces  más  frecuente  entre  los  hombres  afroamericanos que entre los americanos caucásicos.  • Obesidad: no solamente contribuye a la diabetes y al colesterol alto, sino que también se  ha asociado con algunos cánceres comunes, incluyendo los tumores relacionados con las  hormonas, como los cánceres de próstata, de mama y de ovario. 
  • 6. • Historia familiar de cáncer de próstata: si el padre o hermano tienen cáncer  de próstata,  el riesgo de desarrollar la enfermedad se duplica.    Otras  enfermedades  relacionadas  con  la  próstata  y  cuya  manifestación  podría  dar  lugar  a  confusión  con  el  cáncer:  Hipertrofia  Prostática  Benigna  (HPB),  Prostatitis2  crónica,  Congestión  Prostática, Displasia, Cistisis e Infección del tracto urinario.  Durante la construcción del grafo cualitativo sigue la definición de los estados de cada variable que  se realiza a la vez que se van creando las variables. Hay que intentar buscar un equilibrio respecto  al  número  de  estados  elegidos  para  cada  una  de  ellas,  pues  cuanto  mayor  es  el  número  de  estados, más se incrementa el número de estados a obtener. Con el ejemplo de Prostanet, todas  las variables, excepto el País de origen, son ordinales. Algunas tienen abreviaturas como:  • ITUS: infecciones del tracto urinario.  • ITUS_dos:  infecciones  urinarias  por  gérmenes  acantonados  en  la  próstata  y  que  se  producen después de haber tenido una infección urinaria previa.  • RAO: retención aguda de orina.  • ETS: enfermedades de transmisión sexual.  Casi  todas  son  binarias  con  valores  del  tipo  presente‐ausente,  no‐si,  negativo‐positivo,  puesto  que lo que interesa conocer de cada una de ellas es si tienen un valor distinto del habitual.  Variables no binarias:  • Edad  • Actividad sexual: poco_o_nada, normal, mucha.  • PSA: niveles en sangre del antígeno prostático específico, con valores:  o 0‐4, ausencia del cáncer  o 4‐10, valor dudosos, hacer otro tipo de pruebas  o 10‐20, hay bastantes indicios de tener cáncer de próstata.  o Mayor que 20, indica casi con certeza que el paciente tiene cáncer de próstata.  • IPSS: tipo de topología  o Leve: 0‐7  o Moderado: 8‐19  o Grave: mayor que 20  • Gleason: se mide en 6 intervalos:   o 0, ausencia de cáncer prostática  o Menor que 6, las células cancerosas se parecen a las normales, el cáncer es menos  agresivo.  o Mayor que 6, indica que el cáncer crece muy rápidamente.  • Exploración rectal: valores normal, fibrosa, pétrea.                                                               2  La prostatitis es una inflamación de la glándula prostática que puede ir acompañada de malestar. Dolor,  micción frecuente, y algunas veces, de fiebre. 
  • 7. Se aplicaron modelos canónicos  • Flujometría‐HPB3,  Prostatitis  crónica,  Congestión  prostática.  Se  definió  una  puerta  MAX  residual.  • IPSS – HPB, Prostatitis crónica, Congestión prostática.  • Cáncer de próstata: presente – ausente, corresponde a una compuerta or.  Estas son algunas de las variables aplicadas en la construcción de la red bayesiana para determinar  si un hombre tiene o no cáncer de próstata.                                                                 3  HPB también llamada hipertrofia prostática benigna, define la condición de una próstata agrandada y  representa el problema prostático no canceroso más común 
  • 8. 4                                                              4  Gráfico que representa la Red bayesiana para determinar si un paciente tiene o no cáncer de próstata. Tomado del entorno de ELVIRA. 
  • 9. Interpretación de Resultados    Como sabemos el Cáncer de Próstata en el estado inicial tiene una probabilidad de estar ausente  del 0.88, tomando en cuenta que no ha tenido microtraumatismos, con una actividad sexual = 0.51  normal, sin presencia de cáncer debido a herencia.  Si  el  paciente  es  asiático,  pero  es  vegetariano,  no  va  a  ser  obeso  y  eso  contribuye  a  Factores  hormonales no afecten al paciente.  También se toma en cuenta que la Congestión de próstata=0.79=ausente por ende no va a tener  un cáncer_o_c.  Es decir, si no están presentes las causas del cáncer: hombre asiático, con una dieta balanceada,  sin  antecedentes  de  familiares  con  cáncer,  con  una  actividad  sexual  normal  o  alta,  sin  una  congestión de próstata, entonces no habrá presencia de cáncer.  Además se deben tomar algunos aspectos a priori: síntomas que se presentan y reflejan el cáncer.  Por ejemplo: dependiendo de la edad, si es un hombre promiscuo=0.76 correrá el riesgo de tener  ETS  (enfermedades  de  transmisión  sexual)=0.53,  con  lo  cual  es  propenso  a  tener  prostatitis  crónica, lo cual a través de congestión de próstata, un cáncer_o_c producen el Cáncer de próstata;  también  el  ETS  produce  infecciones  tracto  urinarias,  es  decir  problemas  en  la  orina,  que  es  el  síntoma  que  primero  se  presenta  en  los  portadores  del  cáncer  prostático,  esto  conlleva  a  un  vaciado incompleto de la vejiga.  Como  bien  sabemos,  la  edad  es  un  factor  determinante  del  cáncer  de  próstata  en  los  hombres,  está determinado que a partir de los 50 años están expuestos a éste. Así mismo hay factores que 
  • 10. Contribuyen  con  esto,  como  son  las  grasas  elevadas,  el  tener  indicios  de  casos  anteriores  en  padres y hermanos.    Es importante tomar en cuenta que en la construcción de PROSTANET se tomaron probabilidades  a priori, a continuación la interpretación de algunos nodos con sus respectivas propiedades para  clarificar esto.    La metástasis, en un estado inicial, tiene una probabilidad de estar presente=0.06 y ausente=0.94.  La metástasis representa la simplificación de las cuatros posibles fases de localización del cáncer y  tiene un enlace directo desde el nodo Cáncer de próstata.  Si decimos que existe una metástasis producida por el cáncer de próstata, los valores se modifican  en toda la red, al menos en los enlaces que le pertenezcan.   A pesar de que hay un cáncer de próstata esto no quiere decir que haya habido una congestión de  próstata, más bien la mayor probabilidad es porque está entre los 50 a 70 años, y que además a  presentado un caso de prostatitis crónica. 
  • 11. Con la presencia del cáncer, también implica que se le ha practicado al paciente una Biopsia y que  además  se  le  hicieron  otra  clase  de  exámenes  como  una  Ecografía  transrectal5,  y  que  luego  de  estas  pruebas  se  le  practicó  un  Exámen  Rectal.  Como  síntomas  previos,  se  determina  que  el  paciente ha sufrido de infecciones en la vejiga producto del cáncer que se ha ido formando en el  paciente.    Si  comparamos  el  gráfico  anterior  con  el  actual,  nos  damos  cuenta  como  se  modifican  automáticamente los valores, al cambiar manualmente algún dato. Cabe recalcar que los valores  se  modificarán  siempre  y  cuando  el  valor  cambiado  tenga  efecto  sobre  alguna  causa  o  síntoma,  caso contrario, los valores se mantendrán.  A  continuación  se  presenta  un  caso  en  el  que  la  red  construida  refleja  adecuadamente  el  conocimiento del médico:  “El  paciente  Nº    14  (LRA),  de  55  años  de  edad,  tiene  prostatitis  crónica,  además  de  disuria  y  poliaquiuria.  En  el  resultado  de  la  prueba  del  tacto  rectal6  detecta  una  consistencia  fibrosa  irregular. El valor de PSA es de 9.5 por lo que se solicita el del PSA libre, obteniendo un valor de                                                               5  Permite observar condiciones anormales, como el agrandamiento de las glándulas, los nódulos, la  penetración del tumor a través de la cápsula de la glándula o la invasión de las vesículas seminales.  6  Es una prueba donde el médico palpa la próstata a través del recto con el fin de encontrar áreas duras o  abultadas. 
  • 12. 0.03, se decide  hac cer una biopssia resultando o positiva con n un grado de e gleason de  7. Dando com mo  ado de que el paciente tien resulta ne cáncer de próstata.  A continuación mos robabilidades de cada uno de los posibl stramos as pr les diagnóstic cos del pacien nte  so anteriorme del cas ente expuestto según el orden en el qu ue se van inttroduciendo los hallazgos  en  PROSTANET.  PROSTANET represe enta de formma adecuada  el conocimieento  médico y y el índice de e acierto de  los  ados es muy a resulta alto. Además  ha ayudado  a considerar  otro tipo de  relaciones (causa‐efecto,  en  de efecto‐causa) a las que no estaba aco lugar d ostumbrado.     Conclu usiones  Ningun herramien excepto  ELVIRA,  ofrec una  explic na  nta,  ce  cación  textual  del  modelo así  como  u o,  una  explica ación gráfica d de los enlaces s.  Elvira e es la única he erramienta ca apaz de repreesentar gráfic camente los  resultados de e los análisis  de  sensibiilidad,  ademá de  mostra los  camino de  razona ás  ar  os  amiento  y  de clasificar  lo hallazgos  en  e  os  funciónn del tipo de impacto que ejercen sobre una variable.  En cua do a un usuario  anto a su adaptación, el nivel de detalle de las explicaciones es  fijo, orientad con  gr experienc en  el  cam de  las  re ran  cia  mpo  agramas  de  influencia  y  los  edes  bayesianas  o  los  dia algoritmos de propaagación.  Elvira n no es el único o programa p para la creación y análisis  de redes bay yesianas, otra as herramienttas  como G GeNie, Java een Bayes, MSBN ofrecen grandes facilid dades, sin em mbargo, Elvira constituye u una  mejora a en los aspec ctos relaciona ados a la explicación de los s datos que se e infieren. 
  • 13. Aunque posee ciertas limitaciones, como poca robustez, imposibilidad de presentar submodelos y  la lentitud de los algoritmos, además de no ofrecer ningún tipo de ayuda al usuario, ni en línea ni  de otro tipo. Tan solo cuando se realizan operaciones en la interfaz que no están permitidas, como  por ejemplo la inserción de un arco que genere un ciclo, o se introduce evidencia imposible, etc.  Elvira informa del error o de la imposibilidad de realizar tal acción.  Conclusiones  • Ninguna  herramienta,  excepto  ELVIRA,  ofrece  una  explicación  textual  del  modelo,  así  como una explicación gráfica de los enlaces.  • Elvira  es  la  única  herramienta  capaz  de  representar  gráficamente  los  resultados  de  los  análisis de sensibilidad, además de mostrar los caminos de razonamiento y de clasificar los  hallazgos en función del tipo de impacto que ejercen sobre una variable.  • En cuanto a su adaptación, el nivel de detalle de las explicaciones es fijo, orientado a un  usuario  con  gran  experiencia  en  el  campo  de  las  redes  bayesianas  o  los  diagramas  de  influencia y los algoritmos de propagación.  • Elvira  no  es  el  único  programa  para  la  creación  y  análisis  de  redes  bayesianas,  otras  herramientas como GeNie, Java en Bayes, MSBN ofrecen grandes facilidades, sin embargo,  Elvira constituye una mejora en los aspectos relacionados a la explicación de los datos que  se infieren.  • Aunque  posee  ciertas  limitaciones,  como  poca  robustez,  imposibilidad  de  presentar  submodelos y la lentitud de los algoritmos, además de no ofrecer ningún tipo de ayuda al  usuario, ni en línea ni de otro tipo. Tan solo cuando se realizan operaciones en la interfaz  que no están permitidas, como por ejemplo la inserción de un arco que genere un ciclo, o  se  introduce  evidencia  imposible,  etc.  Elvira  informa  del  error  o  de  la  imposibilidad  de  realizar tal acción.  • La  grafica  de  variaciones  de  probabilidad  constituye  una  poderosa  herramienta  para  analizar la sensibilidad de los nodos a determinados hallazgos, dependiendo del umbral de  variación.  • Gestiona  casos  de  evidencia  de  forma  simultánea  adecuando  la  visualización  de  los  resultados  del  análisis  de  sensibilidad  de  cada  nodo  respecto  de  la  evidencia  y  el  razonamiento  hipotético,  ofreciendo  un  modo  sencillo  de  estudiar  los  resultados  obtenidos en ambos casos.  • Representación de la magnitud de la influencia que se transmite de un nodo a cada uno de  sus hijos, basándose exclusivamente en sus tablas de probabilidad.  • Contempla  la  posibilidad  de  generar  explicaciones  tanto  del  modelo  representado  en  la  red  bayesiana  casual  como  del  razonamiento,  a  nivel  micro  y  a  nivel  macro,  cuyas  explicaciones se puede representar de forma verbal y de forma gráfica.  • La explicación verbal del modelo consiste en mostrar la información asociada a un nodo o  a un enlace seleccionado por el usuario, o de la red completa.  • Clasificar los nodos y los enlaces para generar textos coherentes y comprensibles para el  usuario. 
  • 14. • La expansión de nodos permite presentar de forma gráfica y numérica las probabilidades  asociadas a cada estado.  • La  explicación  gráfica  de  los  enlaces  consiste  en  representar  el  tipo  de  influencia  que  transmite cada nodo a sus hijos, dibujando los enlaces con distintos colores. La principal  ventaja  de  este  método  es  que  al  realizar  la  propagación  de  la  evidencia  mediante  algoritmos cuantitativos ya que no existen tanta ambigüedades como las que se producen  en la propagación con algoritmos cualitativos de Wellman.    Bibliografía  www.ia.uned.es/~fjdiez  Redes  Bayesianas  temporales:  aplicaciones  médicas  e  industriales.  –  Facultad  de  Ciencias  de  la  Universidad complutense de Madrid. Tesis doctoral 2002.   http://www.ia.uned.es/~seve/publications/tesis.pdf  Aplicaciones de los modelos gráficos probabilistas en medicina  http://www.ia.uned.es/~fjdiez/papers/medicina.pdf    K.  Ludwig.  Functionalism,  causation  and  causal  relevance,  Psyche  an  Interdisciplinary  Journal  of  Research and consciousness, 1998.  http://psyche.cs.monash.edu.au/v4/psyche‐4‐03‐ludwig.html