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DESARROLLO DE UN SISTEMA COMPUTARIZADO DE ENTRENAMIENTO PARA EL DIAGNSTICO DE DOS GRUPOS DE DEFECTOS CONGNITOS DEL CORAZN UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA FACULTAD DE HUMANIDADES Y EDUCACIN MAESTRA EN PSICOLOGA DE LA INSTRUCCIN Lic. Cesar Anselmi 2010

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El rea de las cardiopatas congnitas es muy amplia (ms de 150 posibles diagnsticos). La amplitud del contenido y su complejidad est directamente asociada con su naturaleza, ya que no siempre estos defectos congnitos del corazn se presentan aislados, presentndose un defecto bsico, con defectos asociados (Anselmi, 1968).Problema

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Problema Se requiere un adiestramiento adecuado en el diagnstico temprano de estos defectos, a fin de evitar la complicacin de estos casos, al no ser atendidos a tiempo. (Anselmi, 1979; Anselmi, G. y Machado, I., 2008).

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Problema El propsito general del presente trabajo es: Extraer el conocimientoExtraer el conocimiento de un experto en el diagnstico de los defectos congnitos del corazn. RepresentarloRepresentarlo en forma de estructuras de conocimientos condicionales (estructuras de diagnstico). Formalizar estas estructuras a travs de una herramienta de computacinFormalizar estas estructuras a travs de una herramienta de computacin, a fin de desarrollar un sistema de entrenamiento, destinado a mdicos cursantes del postgrado de Cardiologa.

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Los conceptos bsicos asociados a las estructuras de conocimientos, las diferencias experto-novato y el proceso de diagnstico mdico, constituyeron la base terica para extraer el conocimiento de un experto en el diagnstico de los defectos congnitos del corazn y representarlo. Problema

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Tipos y Estructuras de Conocimientos Topogrfica Condicional Estructura de Conocimientos DeclarativoProcedimental Tipo de Conocimiento NomenclaturaDescripciones Secuencial Manejar ejemplos RelatosRutinas Operaciones lineales ReglasDecisiones Operaciones condicionales

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Racimo de informacin DIAS DE LA SEMANA LUNES Estructuras de Conocimientos MARTESJUEVESMIERC.VIERN.SAB.DOMIN.

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NODOS DE INFORMACIN Estructuras de Conocimientos ENLACES

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Los expertos poseen ms nodos conceptuales que los novatos. Tienen ms interconexiones entre los nodos. Poseen un mayor nmero de reglas de produccin. Pueden evocar con mayor rapidez los nodos y reglas de produccin relevantes. Diferencias experto-novato Chi y Glaser (1980) resumen algunos de los aspectos que han caracterizado las diferencias entre los expertos y los novatos:

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MUCHOS NODOS DE INFORMACIN Estructuras de Conocimientos en los Expertos RIQUEZA DE ENLACES

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POCOS NODOS DE INFORMACIN Estructuras de Conocimientos en los Novatos POCOS ENLACES NODOS DE INFORMACIN AISLADOS

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El proceso de diagnstico mdico El mdico trabaja con conceptos y estructuras de conocimientos condicionales, tomando decisiones a partir del valor de una o ms claves. El diagnstico mdico sera un complejo proceso de generacin y comprobacin de hiptesis, basado en el reconocimiento de patrones: modelo hipottico- deductivo. (Pauker, Gorry, Kassirer & Schwartz, 1976; Macartney, 1987; Grant y Marsden, 1987; Grant y Marsden, 1988; Rimoldi, 1988).

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NODOS DE INFORMACIN Segn Pauker, Gorry, Kassirer & Schwartz (1976), el mdico almacena en su memoria a largo plazo una red de estructuras de conocimientos, en donde cada nodo representa estados patofisiolgicos o categoras de diagnstico. ENLACES El proceso de diagnstico mdico

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Ante la presencia de un dato acerca del paciente, el mdico experto busca con cual estado patofisiolgico o categora de diagnstico encaja ese dato. Se activa esa estructura de conocimientos, surgiendo ese posible diagnstico, como una hiptesis de trabajo.

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El proceso de diagnstico mdico El proceso de solucin de problemas, realizado por los mdicos expertos, tendra dos fases fundamentales: 1. Fase de activacin de hiptesis 2. Fase de evaluacin de hiptesis: el mdico corroboren comienza a buscar nuevos datos que corroboren su hiptesis de trabajo. su hiptesis de trabajo. Segn Rimoldi (1988), en esta segunda fase, el mdico experto hace las preguntas o evaluaciones especficas y en el momento apropiado, aclarando el panorama en pocos pasos, hasta alcanzar el diagnstico correcto.

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Los mdicos expertos hacen menos preguntas o menos evaluaciones que los novatos, pero, al realizarlas en el momento preciso, expanden el valor informativo de esas acciones. (Rimoldi, 1988). Estados de conocimiento 12 Operacin El proceso de diagnstico mdico

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Obtencin y representacin de estructuras diagnsticas Resumen de las tcnicas de obtencin de conocimiento. Salter (1984: 45-68) Anlisis retrospectivo de comentarios Anlisis retrospectivo de comentarios: Se graba al experto durante su actividad. Luego la grabacin es revisada en detalle por el experto. Protocolos de pensamiento en voz alta: Protocolos de pensamiento en voz alta: La persona que est ejecutando la tarea describe en voz alta lo que est haciendo. Anlisis de la tarea, con interrupcin: Anlisis de la tarea, con interrupcin: Se observa al experto mientras este ejecuta su tarea, y se le formulan preguntas. Anlisis de comentarios durante la ejecucin: Anlisis de comentarios durante la ejecucin: El experto hace comentarios mientras ejecuta la tarea. Aqu la tarea se hace deliberadamente mas lenta.

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Resumen de las tcnicas de obtencin de conocimiento. Simulacinincrementada: Simulacin incrementada: el experto simula como respondera el sistema a los requerimientos del usuario. Anlisis de escenario controlado: Anlisis de escenario controlado: El experto es presentado en una situacin ideal donde la ejecucin de la tarea va a ocurrir. Anlisis entre expertos: Anlisis entre expertos: un primer experto observa y comenta los registros de ejecucin de un segundo experto.

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Teora de Conjuntos y Lgica de Boole Cada enfermedad es considerada como una funcin booleana del grupo de sus sntomas asociados. Representacin de estructuras diagnsticas D = (d 1, d 2,,d n ) representa un grupo de categoras de diagnstico. S = (s 1, s 2, ,s n ) representa un grupo de signos y sntomas. D 2 = 0 1 1 1 1 0 1 A cada diagnostico le corresponde una combinacin particular de signos, que constituye un vector: D 2 = 0 1 1 1 1 0 1 Sistemas computarizados basados en matrices lgicas. (Anselmi, Anselmi, y Orantes, 1987).

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Teora de Conjuntos y Lgica de Boole Diagramas de Venn Se pueden observar grficamente aquellos diagnsticos que tienen signos y sntomas comunes y aquellos que no los tienen.

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Teora de Conjuntos y Lgica de Boole Conjunto producto Porcin de un rbol de decisin, en el diagnstico en cardiopatas congnitas (Anselmi, Anselmi, y Orantes, 1987). Dados dos conjuntos A y B, se denomina conjunto producto de A y B, el conjunto de todos los pares ordenados (a, b), con a A y b B. (Lipschutz, 1969: 70).

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rboles de decisin Este enfoque considera la presencia o ausencia de indicadores, en una secuencia organizada, que elimina algunos posibles diagnsticos, en cada ramificacin del rbol, para dejar al final del proceso un solo diagnstico firme.

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rboles de decisin Ejemplo de rbol de decisin (cardiopatas congnitas sin cianosis precoz y con circulacin pulmonar aumentada), con 33 salidas de diagnstico. (Anselmi, Anselmi y Orantes, 1987)

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Algoritmos de diagnstico Algoritmo de diagnstico para determinar si el recin nacido o lactante tiene una cardiopata congnita (Anselmi, 1988).

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Tablas de Decisin Tabla de Decisin, para representar una porcin de un algoritmo Diagnstico (4 reglas y sus 4 salidas de diagnstico ).

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Reglas de produccin Permiten representar el conocimiento asociado al diagnstico mdico, manteniendo su carcter condicional. Se trata de un enunciado de la forma: SI condicin, ENTONCES accin. Pueden ser manejadas como paquetes discretos de conocimiento, lo que permite su modificacin, actualizacin o el agregado de nuevas reglas. (Shortliffe. & Buchanan, 1975). Permiten elaborar sistemas que generen explicaciones acerca de las decisiones tomadas, lo que ofrece una potencial capacidad instruccional.

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Reglas de produccin Ejemplo de Regla para el diagnstico de la Tetraloga de Fallot. (Anselmi, 2008)....

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En reas de estudio con gran riqueza de conocimientos interrelacionados entre s, son una opcin til para representar esas relaciones. Red semntica Grupo de nodos, que representan hechos, conectados por enlaces, que representan relaciones, con textos breves que los identifican.

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Ejemplo de red semntica Ejemplo de red semntica (Anselmi, 1988). Persistencia del Conducto Arterioso (PCA)

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Marcos A la izquierda: Campos de informacin (ranuras): Identifican elementos estructurales fundamentales del concepto. A la derecha: espacios para colocar datos.

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Programas de computacin para la simulacin y enseanza del diagnstico clnico. En Inglaterra, de Dombal y col. obtuvieron algoritmos de diagnstico, generados por los mdicos, representados luego mediante programas de computacin. A cada sntoma o signo le corresponda un cdigo numrico. Unin Sovitica: la ciberntica mdica condujo al desarrollo de programas de computacin orientados al diagnstico mdico. (Parin y Baievsky, 1969). Anthony Gorry y colaboradores crearon el Grupo de Toma de Decisiones Clnicas (MIT).

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Programas de computacin para la simulacin y enseanza del diagnstico clnico. MYCIN: primer sistema experto basado en reglas, con la robustez requerida para tener aplicacin prctica en medicina, (rea de las infecciones bacterianas), desarrollado por Edward Shortliffe, en 1977, Universidad de Stanford. Contena unas 100 reglas de produccin. Permita hacer consultas sobre diagnsticos y tratamientos, y obtener explicaciones, mostrando las reglas de produccin involucradas.

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INTERNIST: sistema experto en medicina interna, basado en la experiencia clnica del Dr. Jack Meyers, (1974). Luego crearon una versin mas amigable para PC: INTERNIST-I/QMR. Luego, surgieron otros sistemas: En la hemostasis (HEMOCAD), En gentica mdica (GENDIAG), En la hipertensin arterial (SAM), En el diagnstico neurolgico (BRAIN I, DN). NEOMYCIN. Versin ajustada de MYCIN a meningitis. Programas de computacin para la simulacin y enseanza del diagnstico clnico.

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Programas computarizados de apoyo para el diagnstico de los defectos congnitos del corazn. Warner, Toronto, Veasy y Stephenson (1961), utilizaron una computadora, transcribiendo una matriz de sntomas por defectos congnitos. Luego (1964), aumentaron a una matriz de 53 sntomas y 35 defectos (Teorema de Bayes). Gorry y Barnett (1968): programa para el diagnstico de las cardiopatas congnitas. 35 defectos, y 57 signos y sntomas, derivados del exmen fsico, auscultacin, rayos X y el ECG. (Teorema de Bayes).

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Programas computarizados de apoyo para el diagnstico de los defectos congnitos del corazn. Resaltan 2 sistemas expertos en esta rea: GALEN: (Universidad de Minnesota) usa la historia mdica, examen fsico, rayos X y ECG, indicando prioridades en la lista de salidas de diagnstico. Usa reglas y marcos. DIAGNOSER: Universidad de Minnesota. Solo para el diagnstico del Drenaje Venoso Pulmonar Anmalo Total (DVPAT). Utiliza solo la auscultacin y los rayos X. Usa reglas y marcos.

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Extraccin del conocimiento del experto Proceso centrado en un sujeto, mdico cardilogo, (Dr. Guillermo Anselmi), formado en el Instituto de Cardiologa de Mxico, con ms de 50 aos de experiencia en el diagnstico de las cardiopatas congnitas, profesor universitario en el post-grado de Cardiologa (UCV). Para la obtencin del conocimiento del experto se utilizaron las siguientes tcnicas: Elaboracin de diagramas de flujo y esquemas libres. Anlisis de comentarios durante la ejecucin Tcnica de anlisis de tarea, con interrupcin Interrogatorios. Mtodo

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Fase inicial: Arboles de decisin y Algoritmos Fase final: Marcos de informacin. Mtodo Representacin del conocimiento

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Marco del Caso No. 1

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Sistema Computarizado de Entrenamiento Congnitos Basado en las estructuras de diagnstico obtenidas del experto. Algunos defectos con cortocircuito arteriovenoso Algunos defectos con cortocircuito arteriovenoso: Persistencia del conducto arterioso (PCA) Comunicacin interauricular (CIA) Comunicacin interventricular (CIV) Algunos defectos con estenosis valvulares o vasculares Algunos defectos con estenosis valvulares o vasculares: Coartacin artica Estenosis valvular artica Estenosis valvular pulmonar Su contenido abarca casos que presentan:

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Sistema Computarizado de Entrenamiento Congnitos Mdulos del sistema: 1. Introduccin 2. Simulacin de casos 3. Ayudas de Instruccin Modulo de El Tutor Congnitos est centrado en el Modulo de Simulacin de Casos el estudiante seleccione el diagnostico que considere Simulacin de Casos, que permite la seleccin libre de las evaluaciones y datos clnicos, a fin de que el estudiante seleccione el diagnostico que considere correcto correcto, para cada uno de los 11 casos.

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Sistema Computarizado de Entrenamiento Congnitos sistema de carpetas Basado en el sistema de carpetas, un mtodo til para la enseanza de las tareas de diagnstico mdico. (de Dombal, Horrocks, Staniland & Gil, 1971; Orantes, 2003). Palpacin Interrog. Auscultac. Rayos X ECG Sistema de carpetas Mdulo de Simulacin de Casos: Sistema de carpetas En Inglaterra, de Dombal, Horrocks, Staniland & Gil (1971), utilizaron este sistema. Informacin clnica almacenada en una computadora, bajo diversos archivos: Entrevista, Inspeccin, Rayos X. El estudiante poda solicitar la informacin en el orden que el deseara.

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Sistema Computarizado de Entrenamiento Congnitos Sistema de autor: Authorware 6 (Ver. 2010).

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Tutor "Congnitos" (Ver. 2010). Sistema de autor: Authorware 6 Estructura del Men Principal Principales estructuras del flujo de control del cdigo fuente

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Principales estructuras del flujo de control del cdigo fuente. Estructura del Men del Mdulo de Simulacin de Casos

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Estructura de control del Men de un caso

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Detalle de la estructura de control para seleccionar otro caso Borra = EraseAll() Vapremenucas = GoTo(IconID@"premenucas2")

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Estructura de control Diagnstico Estructura de control del Mdulo de Ayudas de Instruccin

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Ayudas de instruccin Anselmi, G. y Machado, I. (2008). Patologas de las cardiopatas congnitas. Caracas: DJ Editores. Anselmi, G. (1968). Cardiopatas congnitas. Caracas: Ediciones de la Biblioteca. Universidad Central de Venezuela.

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Conclusiones Las tcnicas para la obtencin del conocimiento del experto dieron los resultados esperados, aportando una gran cantidad de informacin til, que permiti la representacin del conocimiento, mediante algoritmos de diagnstico, rboles de decisin y marcos de informacin, y sirvi de base para desarrollar un sistema computarizado de entrenamiento.

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Conclusiones La utilizacin del sistema de carpetas, como recurso instruccional, en el Mdulo de Simulacin de Casos, brinda un gran potencial para la enseanza de las tareas de diagnstico mdico, debido a que se aproxima bastante a la libertad de eleccin presente en las tareas de diagnstico de la vida real.

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Las claves de informacin, como ayudas instruccionales, pueden contribuir a que el estudiante identifique los elementos que el experto reconoce como fundamentales en el diagnstico. Esto puede ayudarlo a acelerar el proceso de enfocarse en aquellos elementos fundamentales para el diagnstico del caso, simulando un ambiente en donde un aprendiz trabaja al lado de un experto, beneficindose de su experiencia. Conclusiones

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Muchas gracias !

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Diagnstico de la Tetraloga de Fallot