INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA
DR. NICOLAS KEMPER VALVERDECentro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnolgicoe-mail: [email protected]
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Inteligencia artificial es un trmino que, en su sentido msamplio, indica la capacidad de una mquina, artefacto osistema, para realizar el mismo tipo de funciones quecaracterizan el COMPORTAMIENTO humano.
La IA es la parte de la computacin interesada en el diseo desistemas inteligentes que muestran las caractersticas queasociamos a la inteligencia en el comportamiento humano, lacomprensin, el lenguaje, el aprendizaje, el razonamiento, lasolucin de problemas, y as sucesivamente.
El razonamiento y el aprendizaje de los humanos se basan en lasreglas de la lgica, lo que implica percepcin, el conocimiento,las preferencias emocionales, los valores, el nivel de laexperiencia, la capacidad de generalizar y sopesar las opciones,y mucho ms.
PORQUE NO SE APLICAN SI EN LAS EMPRESAS?
Falta de conocimiento en el rea
Temor a la tecnologa
Desconfianza e incredulidad en los beneficios de la IA
Incapacidad para identificar aplicaciones potenciales de SI
Incapacidad para definir requerimientos y restricciones delos negocios, IT y SI.
Incapacidad para realizar diseos adecuados de negocios ySI.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Rama de las Ciencias Computacionales que estudia la conducta o tambin llamado Comportamiento Inteligente , con el fin de emularlo o simularlo a travs de una computadora.
La meta de la IA es desarrollar sistemas y mquinas que piensen y acten racionalmente: SISTEMAS INTELIGENTES
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Rama de las Ciencias Computacionales que estudia la conducta o tambin llamado Comportamiento Inteligente , con el fin de emularlo o simularlo a travs de una computadora.
La meta de la IA es desarrollar sistemas y mquinas que piensen y acten racionalmente: SISTEMAS INTELIGENTES
SISTEMA INTELIGENTE
Un Sistema Inteligente es una herramienta informtica con pericia y habilidad en la solucin de problemas. Esto es, un sistema que posee:
(1) conocimientos y expertisia humana suficientes acerca de un dominio particular que le permite comprender los problemas que ocurran dentro de dicho dominio y
(2) Estrategias de anlisis: mtodos de razonamiento y/o aprendizaje para manipular este conocimiento y resolver tales problemas en la misma forma en que lo hara elexperto humano (gerente, ingeniero, operario, etc).
SISTEMA INTELIGENTE
ACCIONES(EFECTORES)
PERCEPCIONES(SENSORES)
PROCESO
INTELIGENTE
RAZONAMIENTOLOGICO
APRENDIZAJEAMBIENTE
(MUNDO REAL)AGENTE
?
SISTEMA INTELIGENTE
La IA se encarga de construir sistemas inteligentes con:
Nivel de racionalidad
Nivel de autonoma
Una secuencia de percepciones
Un nivel de desempeo
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Inteligencia Artificial tradicional:
Inteligencia Artificial Simblica,
Inteligencia Artificial Deductiva
Inteligencia Computacional:
Inteligencia Artificial sub-simblica
Inteligencia Artificial Inductiva
INTELIGENCIA ARTIFICIAL TRADICIONAL
Anlisis formal del comportamiento y razonamiento humano (toma de decisiones):
-Sistemas Expertos-Razonamiento Basado en casos-Redes Bayesianas-IA basada en comportamientos
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL:
Desarrollo, Adaptacin y Aprendizaje:
-Redes neuronales-Computacin Evolutiva
-Lgica Difusa-Inteligencia de enjambres
-Sistemas inmunes
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
BIOINSPIRADA
Conjunto de modelos y algoritmos que
estn basados en algn sistema,
subsistema o modelo biolgico y que se
emplea para construir sistemas
inteligentes de diversos tipos y que
permiten resolver problemas complejos.
Juicio en fenmeno A
Juicio en fenmeno B
Juicio en fenmeno C
Anlisis de situacin
Reconocimiento del fenmeno
Determinacin de la accin
Accin trasera
Accin delantera
Juicio finalaccin
Ms all del fenmeno
Informacin del sensor
Cambios de los valores absolutos, variaciones
ALTO HORNO
operador
INTELIGENCIA COMPUTACIONAL
TECNICAS DE IA
1. REDES NEURONALES
2. ALGORITMOS GENETICOS
3. SISTEMAS EXPERTOS
4. LOGICA DIFUSA
5. MINERIA DE DATOS
REDES NEURONALES
21
Medicina:
- Ultrasonido: Deteccin de infartos.
- Resonancia magntica: Segmentacin de imgenes del
cerebro:
- Medicina nuclear: Diagnstico de la enfermedad de
Alzheimer
- Radiologa: Angiografa de arteria coronaria, Isquemias
- Electrocardiograma: Deteccin de complejos QRS en
ECG
- Medicina Intensiva (UCI): ndice de gravedad Mortality
Probability Model
reas de Aplicacin. Problemas Tipo
Aplicaciones de redes neuronales en la
medicinaDisciplina Campo de aplicacin
Cardiologa diagnostico, pronostico
Cuidados intensivos prediccin
Pediatra diagnostico
Neurologa procesamiento de seales, modelado
Obstetricia y
Ginecologa
prediccin
Oncologa diagnostico, pronostico
Radiologa procesamiento de seales (rayos x, US, CT)
Patologa diagnostico, pronostico
Citologa diagnostico,
Gentica diagnostico,
Bioqumica secuencia de protenas, estructura
Oftalmologa procesamiento de seales, modelado
ALGORITMOS
GENTICOS
Representacin de los genes
1 0 1 1 0 0 1 0
A C C T G C A G G
En la naturaleza:
Un valor numrico (178) expresado en binario
En un algoritmo gentico (ejemplos):
Una secuencia de nucletidos
Analoga entre AGs y Gentica Biolgica
La variable (individuo) qn, est formada por uno o varios parmetros.
21121, qqqqq f
La funcin de reproduccin es la funcin mediante la cual se obtiene la descendencia.
Poblacin
Piscina de
apareamiento
Seleccin
de los padres
Reproduccin
Descendencia
Nueva
Poblacin
c d
3 m 1 2
N
,
h
b
,
,
1 2
a b, , c d,
a
b, a
=
3 4 N 1 2
h
Cromosoma
Genes
q
nn
nn
mm
m
aqaqaq
bqbqb
1
1
1
1
1
1
...
...
26
Medicina:
- prediccin de mapas de contacto de protenas
- diagnosis en enfermedades ortopdicas.
- diagnstico del cncer de seno
- modelos de hiperelasticidad en el comportamiento de
tejidos blandos
- determinar el comportamiento mecnico de un tejido
- evaluacin de desempeo de frmacos
reas de Aplicacin. Problemas Tipo
LOGICA DIFUSA :
RAZONAMIENTO APROXIMADO
INFORM 1990-1998 Slide 29
Fiebre alta
40.1C
42C
41.4C
39.3C
38.7C
37.2C
38C
40.1C
42C
41.4C
39.3C
38.7C
37.2C
38C
Mas o menos en lugar de uno u otro !Fiebre alta
Conjuntos convencionales
Conjuntos difusos
CONJUNTOS DIFUSOS
RAZONAMIENTO DIFUSO
Si temperatura es Fresca y presin es Dbilentonces accin de vlvula es completamente Abierta.
Si temperatura es Fresca y presin es Bajaentonces accin de vlvula es Medio Abierta.
Si temperatura es Fresca y presin es Buenaentonces accin de vlvula es Nula.
Si temperatura es Fresca y presin es Fuerteentonces accin de vlvula es Medio Cerrada.
SISTEMAS EXPERTOS
Bajo el trmino de Sistemas Expertos seentiende un nuevo tipo de software que imitael comportamiento de un experto humano enla solucin de un problema. Pueden almacenarconocimientos de expertos de un campo odominio determinado y emplear susestrategias de razonamiento para darsolucin a un problema especfico.
EXPERTO HUMANO
MEMORIA A LARGO PLAZO
Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia.
RAZONAMIENTO
APRENDIZAJE
MEMORIA A CORTO PLAZO
Hechos, casos, reglas, conclusiones.
SOLUCION
Recomendaciones, conclusiones, casos
resueltos.
SISTEMA EXPERTO
BASE DE CONOCIMIENTOS
Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia.
MAQUINA DE INFERENCIA
MEMORIA DE TRABAJO (RAM)
Hechos, casos, reglas, conclusiones.
SOLUCION
Recomendaciones, conclusiones, casos
resueltos.
ESTRUCTURA GENERAL DE UN SISTEMA EXPERTO MEDICO
ENTRADA SALIDA
BC: SISTEMA EXPERTO
DIAGNOSTICOS TERAPIAS
EVALUACION
DE
MEDICAMENTOS
BASE DE DATOS
HISTORIAS CLINICAS, ESTUDIOS
CARACTERISTICAS DE MEDICAMENTOS
Si Juan tiene gripe que especialista lo atiende?:Respuesta:
Si tengo sntoma de tos que medicina debo tomar?Respuesta:
Consultas
39
La Minera de Datos se centra en la bsqueda
de patrones interesantes y regularidades
importantes en grandes bases de datos
MINERIA DE DATOS
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Supuestos de la Minera de Datos
El pasado es un buen descriptor y predictor del futuro
Hay datos disponibles Los datos contienen lo que queremos describir o
predecir
41
El Proceso del KDD. FASES
1. Determinar las fuentes de informacin que pueden ser
tiles y dnde conseguirlas.
2. Disear el esquema de un almacn de datos (Data
Warehouse) que consiga unificar de manera operativa
toda la informacin recogida.
3. Implantacin del almacn de datos que permita la
navegacin y visualizacin previa de sus datos, paradiscernir qu aspectos puede interesar que sean
estudiados.
4. Seleccin, limpieza y transformacin de los datos que se
van a analizar. La seleccin incluye tanto una criba o
fusin horizontal (filas) como vertical (atributos).
5. Seleccionar y aplicar el mtodo de minera de datos
apropiado.
6. Evaluacin, interpretacin, transformacin y
representacin de los patrones extrados.
7. Difusin y uso del nuevo conocimiento.
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Taxonoma Tcnicas de Minera de Datos
Data Mining
Discovery Driven DMVerification Driven DM
SQL SQL Generator
Query Tools
OLAP
Description Prediction
Classification StatisticalRegression
Decision Tree
Rule Induction
Neural Network
Visualization
Clustering
Association
Sequential Association
Distillation
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Medicina:
- Identificacin de terapias mdicas satisfactorias para diferentes
enfermedades.
- Asociacin de sntomas y clasificacin diferencial de patologas.
- Estudio de factores (genticos, precedentes, hbitos, alimenticios,
etc.) de riesgo/salud en distintas patologas.
- Segmentacin de pacientes para una atencin ms inteligente segn
su grupo.
- Predicciones temporales de los centros asistenciales para el mejor
uso de recursos, consultas, salas y habitaciones.
- Estudios epidemiolgicos, anlisis de rendimientos de campaas de
informacin, prevencin, sustitucin de frmacos, etc.
reas de Aplicacin. Problemas Tipo
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- SISTEMA EXPERTO PARA DIGANOSTICO DE PALUDISMO
- SISTEMA INTELIGENTE PARA DIGANOSTICO DE
HIPERTIROIDISMO
- SISTEMA EXPERTO PARA PREDIAGNOSTICO DE
PERSONALIDAD
- SISTEMA EXPERTO PARA MONITOREAR PACIENTES EN UCIS.
- CRANIUM: SISTEMA PARA MONIOTOREO DE PACIENTES CON
TRAUMATISMO CRANEOENCEFALICO
Proyectos desarrollados
La inteligencia sanitaria trabaja paralelamente en tres niveles:
-uno micro que opera en consultas mdico-paciente,
-otro meso que se da de forma regional o por reas,
-uno macro que atae lo nacional e internacional.
Si la comunicacin falla en alguno de estos tres niveles, las consecuencias pueden repercutir en todos ellos.
INTELIGENCIA SANITARIA
RED COLABORATIVA MULTIAGENTE PARA LA ATENCION MEDICA
VIRTUAL EMPLEANDO UNA PLATAFORMA COMPUTACIONAL
INTELIGENTE
INTERNET
CICLO
DE
ATENCION
MEDICA
DIAGNOSTICO TRATAMIENTO
MONITOREO
Red de
Consultorios
Externos
Red de
Especialistas
Medicos
Red de Analisis
Clinicos de
Laboratorio
Red de Gestion
de Medicamentos
en Farmacias
Gestion de
Historial Clinico
de Pacientes
Red de Gestion
de Clinicas y
Hospitales
Red de Gestion
de Signos y
Sintomas Vitales
RED COLABORATIVA MULTIAGENTE PARA LA ATENCION MEDICA
VIRTUAL EMPLEANDO UNA PLATAFORMA COMPUTACIONAL
INTELIGENTE
1) Mayor efectividad mdica por el monitoreo
personalizado,
2) Ahorro en tiempos y mayor eficiencia econmica,
3) Disminucin de la probabilidad de errores
mdicos,
4) Aumento y ampliacin de la cobertura mdica,
5) Alto impacto social
BENEFICIOS
ONCLUSIONES
(1) El uso de sistemas inteligentes como una herramienta integrada para conservar y transferir el conocimiento y experiencia ganada por una empresa proporciona un medio poderoso para maximizar el potencial de utilidades de la empresa.
(2) Un SI es totalmente flexible y puede ser modificado, o actualizado segn las necesidades del usuario, en lnea o fuera de lnea. Estas modificaciones pueden hacerse ms rpidamente que con lenguajes tradicionales.
CONCLUSIONES
(3) Se pueden desarrollar sistemas inteligentes para diagnstico, optimizacin, planeacin, programacin, control, modelado y simulacin de escenario, pronstico, clasificacin, etc.
(4) Reduce costos y tiempo en la toma de decisiones: Productividad y Competitividad
(5) Mejora calidad
(6) Incrementa la confiabilidad
(7) Mejora la atencin a clientes
(8) Se cuenta con Conocimiento Experto para decidir
(9) Integra todas las operaciones del HOSPITAL y a todo el personal
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