Inteligencia Artificial Dr Kemper

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.


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 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


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


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

40

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.

42

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

43

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.


44

- 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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