Resumo

RAMIREZ PEREZ, Norma Verónica; LAGUNA ESTRADA, Martín; RUBIN RAMIREZ, Norma Natalia  e  GALVAN MORALES, Patricia. Sistema Experto piloto para el diagnóstico del estado de salud de pacientes con covid-19 a partir de los signos vitales. RIDE. Rev. Iberoam. Investig. Desarro. Educ [online]. 2023, vol.13, n.26, e067.  Epub 09-Out-2023. ISSN 2007-7467.  https://doi.org/10.23913/ride.v13i26.1523.

En este artículo se presenta un sistema experto piloto difuso como una medida alterna complementaria, con el objetivo de diagnosticar de una manera expedita el estado de salud de un paciente que pueda tener o desarrollar complicaciones asociadas al Covid-19. Para el caso de esta investigación, se utilizó una metodología descriptiva mixta. En primera instancia, se desarrolló un Sistema Experto (SE) para recopilar información del Covid-19, posteriormente mediante una red semántica se visualizó el conocimiento sobre esta enfermedad para que, a partir de la declaración de conocimientos al lenguaje natural, definir las variables y realizar un proceso de parametrización para la creación del Sistema Difuso (SD). Para el diseño de los ítems del cuestionario, se consultó a un médico especialista y se aplicó a una población aleatoria de 72 pacientes que habían presentado los síntomas del Covid-19. Los resultados obtenidos al aplicar el SE arrojaron una eficiencia del 86% en el diagnóstico realizado a la muestra poblacional, justificando la hipótesis supuesta de un diagnóstico mayor del 80%. Se concluye que al ser el Covid-19 una enfermedad pandémica con variantes y manifestación de múltiples síntomas en los pacientes que la han adquirido, la generación de nuevas metodologías de diagnóstico como la que aquí se presenta, posibilitan un rápido diagnóstico ante la alta demanda de atención médica. Esta modalidad de diagnóstico a través de un SE, en la medida que se siga retroalimentando y se aplique a un mayor número de pacientes, ayudará a detectar con mayor eficiencia y en tiempo si el paciente presenta o no Covid-19.

Palavras-chave : Covid-19; diagnóstico; inteligencia artificial; sistema experto; estado de salud.