Diagnóstico clínico de trastornos mentales

Abstract

El presente trabajo presenta el proceso de construcción de un modelo de sistema experto de diagnóstico para trastornos de ansiedad, haciendo uso de redes bayesianas, asociado a un conjunto de probabilidades a-priori y condicionales. Específicamente se revisa el conocimiento existente alrededor de los trastornos de ansiedad, que es parte de los trastornos mentales, respaldada por datos clínicos recopilados por el especialista. Una red bayesiana es un grafo acíclico dirigido en el que cada nodo representa una variable y cada arco una dependencia probabilística; son utilizadas para proveer: una forma compacta de representar el conocimiento y métodos flexibles de razonamiento. El problema trastornos mentales cuyo conocimiento se caracteriza por tratar con información basada en la incertidumbre, está representado en base al estudio sobre modelos bayesianos, algoritmos de propagación basado en poliárboles, que permite la construcción del prototipo de sistema experto para trastornos de ansiedad SETRA. Se concluye que las redes bayesianas permiten representar el conocimiento del experto humano, por el desarrollo de un modelo de estructuración del conocimiento en base a mecanismos bayesianos.