Aprendizaje Paramétrico en las redes bayesianas para el Diagnostico de enfermedades cardiovasculares

• Autores: Guillermo Roberto Solarte Martínez, José A. Soto Mejía, Carlos Augusto Meneses Escobar
• Localización: Scientia et Technica, ISSN 0122-1701, Vol. 19, Nº. 3, 2014, págs. 282-289
• Idioma: español
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• Resumen

  • En esta investigación se muestra que el aprendizaje paramétrico en una red bayesiana puede ser usado en el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares. El objetivo es determinar si se debe o no aplicar fármacos a un paciente con enfermedad cardiovascular utilizando como herramienta una aplicación de software en Java, realizada por los autores. Las redes bayesianas se utilizan como representación grafica del conocimiento previo y métodos de razonamiento en modelos probabilísticos. Para la creación de una red existen dos fases de aprendizaje: aprendizaje estructural y aprendizaje paramétrico. En este estudio se hizo uso del aprendizaje paramétrico.