Análisis multicriterio para seleccionar técnicas de Inteligencia Artificial para el diagnóstico de enfermedades ganaderas

• Autores: Miguel Quiroz Martínez, Joseline Alfonsina Valdivieso Duarte, Monica Daniela Gomez Rios, Maikel Yelandi Leyva Vázquez
• Localización: Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas, ISSN-e 2306-2495, Vol. 13, Nº. 6, 2020, págs. 121-134
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Multicriteria analysis to select Artificial Intelligence techniques for the diagnosis of livestock diseases
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• Resumen
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    El proceso de diagnóstico a través del uso de criterios semiológicos y métodos complementarios es un arte complejo como la terapéutica aplicado a la identificación de la enfermedad responsable del padecimiento o la estimación del riesgo de que ocurran complicaciones. El diagnóstico médico, tanto humano como animal, es una tarea que requiere de precisión, dada la trascendentalidad que puede llevar consigo una decisión mal tomada. Con el desarrollo de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y el avances continuo de la informática, el diagnóstico médico, en la actualidad se apoya en aplicaciones de Inteligencia Artificial, el que se ve referenciado desde varias de sus principales técnicas,  tales como los sistemas expertos (diagnóstico basado en reglas, probabilidades), lógica difusa (diagnóstico basado en clasificación), redes neuronales (diagnóstico basado en entrenamiento y reconocimiento), minería de datos aplicada (diagnóstico mediante el reconocimiento de patrones). Por tal motivo en el presente trabajo se realiza un estudio comprado de las técnicas de Inteligencia Artificial, que con frecuencia se utilizan para el diagnóstico de enfermedades, en aras de seleccionar la técnica que mejor se ajusta para realizar diagnósticos de enfermedades ganaderas desde los datos almacenados en Bases de Datos.

  • English

    The process of diagnosis through the use of semiologists criterions and complementary methods are a complex art as the therapeutics applied to the identification of the responsible illness of the suffering or the esteem of the risk that occurs complications. The medical diagnosis, so much it humanizes as animal, it is a task it requires of precision, given the trascendentalitad that can take with one a wrong taken decision.  With the development of the technologies of the information and the communications and the endless advances of the computer science, the medical diagnosis, at present bases one's opinion on applications of artificial intelligence, the one which  sees referenced  from several of your main techniques, just as the expert systems (diagnostic based on rule, probabilities), logical diffuse (diagnostic based on classification), cast a net neuronales (diagnostic based on training and reconnaissance), mining of applied data (diagnostic by means of the reconnaissance of owners). For such motive at present work carries out a bought study of the techniques of artificial intelligence, that frequently it is used for the diagnosis of illnesses, for the sake of selecting the technique that better it conforms to carry out diagnoses of cattle illnesses from the data stored in bases of data.