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ISSN 2307-2113 (Electronic)
Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud (ACIMED)

2020, Number 4

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Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud (ACIMED) 2020; 31 (4)

Expert systems developed worldwide to detect, diagnose and treat cancer

Sainz PL, Sainz PL, Licourt OD, Cabrera RN, González LY

Language: Spanish
References: 33
Page: 1-19
PDF size: 372.49 Kb.


ABSTRACT

Expert systems belong in the field of artificial intelligence. They are defined as information systems that simulate the process of learning, memorizing, reasoning, communicating and consequent acting of a human expert in any field of science with the aim of solving problems. The purpose of the study was to characterize the expert systems developed worldwide to detect, diagnose and treat cancer. To achieve such an end, an exhaustive bibliographic review was conducted in the Internet databases EBSCO, PubMed and SciELO, prioritizing original papers and bibliographic reviews. Most of the 12 papers selected are diploma theses and publications from the database SciELO. The systems included in our research were conceived of based on simulation of practical cases, document analysis and information obtained from a number of live interviews designed in an Internet environment to ensure online access by specialists, students and the patients themselves, in some cases with an accuracy level ranging from 87% to 100%. They also exhibit the common functionality of establishing the probability that a patient may or may not suffer from cancer, regardless of their location, bearing in mind the presence of signs or symptoms associated to the disease and fostering detection of an early diagnosis to determine an efficient treatment.


REFERENCES

  1. Sánchez Chura TM. Sistema Experto para el Diagnóstico y Tratamiento de Cáncer de Cuello Uterino basado en lógica difusa. Bolivia: Universidad Mayor de San Andrés; 2015 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en:Disponible en:https://repositorio.umsa.bo/handle/123456789/7336

  2. UNAD. Todo Sobre Inteligencia Artificial. Sistemas expertos. Colombia: UNAD; 2013 [acceso: 21/06/2019]. Disponible en: Disponible en: http://inteligenciaartificialgrupo33.blogspot.com/p/sistemas-expertos-los-sistemas-expertos.html

  3. Bustillos Salgado M. Sistemas Expertos para la Asistencia Médica. Rev Inform Tecnol Soc. 2008 [acceso: 21/06/2019];(1):[aprox. 4 p.]. Disponible en: Disponible en: http://www.revistasbolivianas.org.bo/pdf/rits/n1/n1a21.pdf

  4. Expósito Gallardo MC, Ávila Ávila R. Aplicaciones de la inteligencia artificial en la Medicina: perspectivas y problemas. ACIMED. 2008 [acceso: 24/06/2019];17(5):[aprox. 12 p.]. Disponible en: Disponible en: http://scielo.sld.cu/pdf/aci/v17n5/aci05508.pdf

  5. Quisbert Espejo MI. Sistema experto para el diagnóstico de la enfermedad coronaria (isquemia). Bolivia: Universidad Mayor de San Andrés; 2013 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: https://repositorio.umsa.bo/bitstream/handle/123456789/7770/T.2710.pdf?sequence=1&isAllowed=y

  6. Becerra RA. Sistemas Expertos para la realización de diagnóstico de trastornos neuromusculares con electromiografía. Mendoza: Universidad del Aconcagua; 2011 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: http://bibliotecadigital.uda.edu.ar/objetos_digitales/265/tesis-3970-sistemas.pdf

  7. Boada Piñeros J, Riaños A, Ruiz Nossa A. Sistemas expertos-sistemas de información gerencial. Bogotá: Universidad Escuela Colombiana de Carreras Industriales; 2016 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: https://sites.google.com/site/drrc954098/home/sis-expeertos

  8. Villanueva Villacorta MG. Sistema experto basado en reglas para el control interno y auditoría de los Sistemas Contables Presupuestales y Financieros en el Instituto Superior de Educación Público Jorge Basadre Grohmann, Mollendo-Arequipa, 2017. Perú: Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann-Tacna; 2018 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: http://repositorio.unjbg.edu.pe/bitstream/handle/UNJBG/3490/171_2018_villanueva_villacorta_mg_espg_maestria_computacion_e_informatica.pdf?sequence=1

  9. Universidad Católica San Antonio de Murcia (UCAM). Experto Universitario en Genética Médica y Genómica. España: UCAM; 2019 [acceso: 21/06/2019]. Disponible en: Disponible en: https://genotipia.com/experto-universitario-en-genetica-medica-y-genomica/

  10. Organización Mundial de la Salud. Cáncer. Ginebra: OMS; 2018 [acceso: 21/06/2019]. Disponible en: Disponible en: https://www.who.int/es/news-room/factsheets/detail/cancer

  11. García Rodríguez ME, Benavides Márquez A, Ramírez Reyes E, Gallego Escobar Y, Toledo Cabarco Y, Chávez Chacón MA. El cáncer del pulmón: algunas consideraciones epidemiológicas, del diagnóstico y el tratamiento. Rev Arch Med Camagüey. 2018 [acceso: 24/06/2019];22(5):[aprox. 22 p.]. Disponible en: Disponible en: https://www.medigraphic.com/pdfs/medicocamaguey/amc-2018/amc185l.pdf

  12. Quispe Vivanco RP. La musicoterapia y el nivel de ansiedad de los pacientes oncológicos durante las quimioterapias ambulatorias en el Hospital Sergio E. Bernales, de noviembre 2016 a enero 2017. Perú: Universidad Nacional Mayor de San Marcos; 2017 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: http://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstream/handle/cybertesis/6531/Quispe_vr.pdf?sequence=1&isAllowed=y

  13. Martínez Rodríguez S. Cáncer, una mirada desde la depresión [Internet]. Uruguay: Universidad de la República de Uruguay; 2018 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: https://sifp.psico.edu.uy/sites/default/files/Trabajos%20finales/%20Archivos/tfg_final_-_septiembre_3_1.pdf

  14. Salazar Abanto CT. Conocimientos para el autocuidado de personas con cáncer con tratamiento de quimioterapia del Hospital II Essalud. Cajamarca, Perú: Universidad Nacional de Cajamarca; 2015 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: http://repositorio.unc.edu.pe/bitstream/handle/UNC/983/tesis%20quimioterpia%20finall%204.pdf?sequence=4&isAllowed=y

  15. Díaz Pozo P. Análisis de expresión de factores pro-inflamatorios e inmunológicos en carcinoma de células de Merkel. Valencia: Universidad Politécnica de Valencia; 2018 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: https://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/107674/

  16. INFOCáncer. El cáncer en el mundo y México [Internet]. México: INFOCáncer; 2019 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: https://www.infocancer.org.mx/?c=conocer-el-cancer&a=estadisticas-mundiales-y-locales

  17. Cabrera Hernández M, Paderni López MC, Hota Torres R, Delgado Ramos A, Tardío López MA, Derivet Thaureaux D. Aplicaciones médicas como ayuda al diagnóstico en la medicina. Experiencia SOFTEL-MINSAP. RCIM. 2012 [acceso: 24/06/2019];4(2):[aprox. 14 p.]. Disponible en: Disponible en: http://scielo.sld.cu/pdf/rcim/v4n2/rcim10212.pdf

  18. Carlos Soto M. Sistema Experto de diagnóstico médico del Síndrome de Guillian Barre. Perú: UNMSM; 2008 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: http://sisbib.unmsm.edu.pe/bibvirtualdata/Tesis/Basic/carlos_sm/cap4.pdf

  19. Badaró S, Ibáñez LJ, Jorge Agüero M. Sistemas Expertos: Fundamentos, Metodologías y Aplicaciones. Argentina: Universidad de Palermo; 2013 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: https://www.palermo.edu/ingenieria/pdf2014/13/CyT_13_24.pdf

  20. Grados Leyva DE, Grados Leyva DL. Sistema Experto para el Diagnóstico Médico de Enfermedades (SEDME) [Internet]. Perú: Universidad Nacional de Trujillo; 2014 [acceso: 02/07/2019]. Disponible en: Disponible en: https://es.scribd.com/doc/234824760/Sistema-Experto-Para-El-Diagnostico-Medico-de-Enfermedades

  21. Fox JE. Sistemas expertos y su aplicación en medicina. IATREIA [Internet]. 1991 [acceso: 24/06/2019];4(3):[aprox. 7 p.] Disponible en: Disponible en: https://aprendeenlinea.udea.edu.co/revistas/index.php/iatreia/article/download/3457/3219

  22. Ramírez S, Ponce C, Nolivos I. Sistema Experto para la detección de Cáncer a la Glándula Tiroides-SIECAT [Internet]. Ecuador: ESPOL; 2012 [acceso: 02/07/2019]. Disponible en: Disponible en: http://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/bitstream/handle/123456789/24539/

  23. Gutiérrez J, Castillo Diestra C, Acosta Aparicio D. Sistema Experto Probabilístico basado en Redes Bayesianas para la predicción del cáncer de cuello uterino. Conocimiento para el Desarrollo. 2016 [acceso: 24/06/2019];7(1):[aprox. 10 p.]. Disponible en: Disponible en: https://revista.usanpedro.edu.pe/index.php/CPD/article/view/54

  24. Paulino Flores LA, Huayna Dueñas AM. Sistema Experto Probabilístico basado en Redes Bayesianas para la predicción del cáncer de cuello uterino. Rev Per Comp Sist. 2019 [acceso: 24/06/2019];2(1):[aprox. 12 p.]. Disponible en: Disponible en: https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/rpcsis/article/view/16360/14138

  25. Barturen Sánchez LY. Desarrollo de un Sistema Experto sobre Web para un diagnóstico temprano de Cáncer de Cuello Uterino en la Clínica Maternidad “Belén”-Chiclayo [Internet]. Chiclayo: Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo; 2012 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: http://tesis.usat.edu.pe/handle/20.500.12423/519

  26. Yujra Challco MA. Sistema Experto para el Diagnóstico de Cáncer de Próstata con lógica difusa [Internet]. Bolivia: Universidad Mayor de San Andrés; 2017 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: https://repositorio.umsa.bo/handle/123456789/12544

  27. Chambi Cahuapaza JE. Sistema Experto de Diagnóstico y Tratamiento del Cáncer de Próstata. Bolivia: Universidad Mayor de San Andrés; 2007 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: https://repositorio.umsa.bo/bitstream/handle/123456789/466/T-1467.pdf?sequence=3&isAllowed=y

  28. Gil Vera VD, Montoya Suárez LM. Sistema experto para el diagnóstico del Cáncer de Próstata. Medellín: Universidad Católica Luis Amigó; 2017 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/328314455_Sistema_experto_para_el_diagnostico_del_Cancer_de_Prostata

  29. Vázquez Padilla Díaz A. Sistema Experto para la Interpretación Mamográfica. México: Universidad Nacional Autónoma de México; 2010 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/132.248.52.100/920

  30. Bastida MB, Cabello ME, Rodríguez AL, García J. Sistema de apoyo para la toma de decisiones en termografía de glándulas mamarias. Rev Mex Ing Bioméd. 2017 [acceso: 24/06/2019];38(1):[aprox. 22 p.]. Disponible en: Disponible en: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-95322017000100166

  31. Castrillón OD, Castaño E, Castillo LF. Sistema predictivo bayesiano para la detección del cáncer de mama. Inftecnol. 2017 [acceso: 24/06/2019];29(3):[aprox. 14 p.] Disponible en: Disponible en: https://scielo.conicyt.cl/pdf/infotec/v29n3/0718-0764-infotec-29-03-00257.pdf

  32. Mata Ferrón M. Sistema experto de ayuda a la predicción de la supervivencia de los carcinomas epidermoides de laringe [Internet]. Granada: Universidad de Granada; 2012 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: https://digibug.ugr.es/handle/10481/21907

  33. López de Mántaras R, Meseguer P. ¿Puede un robot diagnosticar una enfermedad mejor que un médico? España: CSIC; 2018 [acceso: 24/06/2019]. Disponible en: Disponible en: https://blogs.20minutos.es/ciencia-para-llevar-csic/tag/sistemas-expertos/




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