Estudio Comparado de las Técnicas de Inteligencia Artificial para el Diagnóstico de Enfermedades en la Ganadería

• Main Authors: Neilys González, Maikel Y. Leyva, Katya M. Faggioni, Paúl J. Álvarez
• Format: Article
• Language: Spanish
• Published: International Institute of Informatics and Cybernetics 2018-12-01
• Series: Revista de Sistemas, Cibernética e Informática
• Subjects: predicción; técnicas de inteligencia artificial; toma de decisiones; clasificación; diagnóstico de enfermedades
• Online Access: http://www.iiisci.org/journal/CV$/risci/pdfs/CA178AR18.pdf

El diagnóstico de enfermedades es un proceso cognitivo complejo que implica capacitación, experiencia, reconocimiento de patrones y cálculo de probabilidad condicional, entre otros componentes menos comprendidos. En las últimas décadas se han realizado varios esfuerzos por aplicar el análisis predictivo en los sistemas de salud, así como lanzar sistemas de aprendizaje automático para facilitar el diagnóstico de enfermedades. En la actualidad la medicina (animal y humana) utiliza considerables adelantos que involucran el uso intensivo de alta tecnología como el diagnóstico por imágenes, la robótica, entre otros, especialmente la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) las cuales son factibles cuando aprovechan los datos disponibles y la experiencia clínica. El presente trabajo tiene como objetivo, comparar las técnicas de IA para seleccionar la que mejor se ajusta al diagnóstico de enfermedades en la ganadería, cuando se tienen datos almacenados sobre el comportamiento de las enfermedades que con frecuencia afectan la masa ganadera.