MODULO IV DIAGNOSTICO DE UN EJEMPLO EN MEDICINA

                                                   DIPLOMADO

                                     EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

                                                        MODULO IV  

                            APRENDIZAJE AUTOMATICO CO PYTHON Y ASISTENTES

Ortega Irusta Mireya Elena

Este es el enlace code Chat GPT:

https://aprendizajeautomaticoconpython.blogspot.com/

DIAGNOSTICO DE UN EJEMPLO EN MEDICINA 

El pensamiento computacional consta de cuatro componentes principales:

1. Descomposición: Dividir un problema en partes más pequeñas.

2. Reconocimiento de patrones: Encontrar similitudes o tendencias dentro de los datos.

3. Abstracción: Reducir la complejidad de un problema enfocándose solo en los aspectos relevantes.

4. Algoritmos: Desarrollar pasos ordenados y precisos para resolver un problema.

Para un ejemplo en medicina con Python, puedes abordar dos enfoques:

Programación Tradicional (Reglas + Entrada/Salida)

Supongamos que queremos crear un programa que sugiera diagnósticos médicos básicos según los síntomas ingresados. Utilicemos reglas simples para determinar posibles enfermedades.

 Ejecutado este código tenemos los siguientes resultados.

Python

# Definición de síntomas

sintomas = ["fiebre", "tos", "dolor de garganta", "dolor de cabeza"]

# Pedir al usuario que ingrese los síntomas

print("Por favor, ingrese sus síntomas:")

usuario_sintomas = []

for sintoma in sintomas:

    respuesta = input(f"¿Tiene {sintoma}? (sí/no): ")

    if respuesta.lower() == "sí":

        usuario_sintomas.append(sintoma)

Mi interaccion con google colab:

Por favor, ingrese sus síntomas:

¿Tiene fiebre? (sí/no): 

# Reglas básicas de diagnóstico
diagnosticos = {
    ("fiebre", "tos", "dolor de garganta"): "Resfriado común",
    ("fiebre", "dolor de cabeza"): "Gripe",
    # Añade más reglas según los síntomas y diagnósticos
}
# Verificación de diagnósticos basados en reglas
diagnostico_encontrado = False
for sintomas_diagnostico, diagnostico in diagnosticos.items():
    if set(sintomas_diagnostico) == set(usuario_sintomas):
        print(f"Usted podría tener: {diagnostico}")
        diagnostico_encontrado = True
        break
if not diagnostico_encontrado:
    print("No se pudo determinar un diagnóstico con los síntomas proporcionados.")

Ahora, para un enfoque de aprendizaje automático, podríamos
emplear un modelo simple para predecir un diagnóstico basado en datos
históricos de pacientes y sus diagnósticos. Utilizaremos la librería
scikit-learn para un ejemplo básico de clasificación.
Estos ejemplos representan cómo se pueden aplicar los componentes del pensamiento computacional (descomposición, reconocimiento de patrones, abstracción y algoritmos) para crear sistemas de diagnóstico médico
simples usando Python, ya sea mediante reglas predefinidas o aprendizaje
automático con un modelo básico de clasificación.

Comentarios y reflexiones: Aplicar a una clase el pensamiento computacional nos ayuda a optimizar tiempos y poder mejorar nuestra practica docete.