Resumen de Sistema experto difuso para el control metabólico en pacientes con diabetes mellitus tipo 2

Ramiro Meza Palacios, Alberto A. Aguilar Lasserre, Enrique L. Ureña Bogarín, Carlos F. Vázquez Rodríguez, Rubén Posada Gómez, Magno A. González Huerta

• español

  El objetivo de estudio fue desarrollar un Sistema Experto Difuso (SED) que ayude a los médicos a evaluar el control metabólico en pacientes con Diabetes Mellitus tipo 2 (DM2). En esta investigación, se realizaron pruebas de normalidad a 90 datos en dos variables, posteriormente a los datos se les aplicaron intervalos de confianza (IC) para la media. En los resultados se emplearon 60 pruebas con la experiencia de los médicos, los resultados fueron comparados con los obtenidos por el SED; se observa que el SED acierta en el 93.33% de los casos. La metodología de superficie de respuesta advierte que los factores Edad, IMC y Estrés psicológico tienen más impacto en el estudio. El control metabólico en pacientes con DM2 es una tarea complicada para los médicos porque es afectado por múltiples factores de riesgo, por esta razón, es fácil caer en tratamientos erróneos. Este problema incluye incertidumbre, por lo tanto, un SED es ideal para hacerle frente.

• English

  The objective of this study was to develop a Fuzzy Expert System (FES) to help doctors evaluate the metabolic control in patients with Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM). In this research work, normality tests were performed on 90 data in two variables. Later, confidence intervals (CI) were applied on the data for estimating the mean. Sixty tests were performed on the results, using the expert team’s knowledge, and they were compared with those estimated by the FES using the same cases. It was observed that the system succeeded in up to 93.33% of the cases. Response surface methodology shows that the variables Age, BMI and Psychological stress had a greater impact in this study. In conclusion, Metabolic control in patients with T2DM is a complicated work for doctors, because it implies multiple risk factors; for this reason, it is easy to prescribe wrong treatments. This problem includes uncertainty and inaccuracy, so the use of a FES is recommended to address this problem.