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HERRAMIENTAS EMPLEADAS EN LA CONSTRUCCIÓN DE REDES BAYESIANAS


Roberth Paúl Bravo Castro[*], Julio Wladdimir Criollo Cabrera[**]

Henry Daniel Pilco Vivanco[***], Bayardo Fabián Sarmiento Andrade[****].


Desde los últimos años, la medicina se ha encaminado a buscar métodos que le ayuden al médico a determinar enfermedades en base a su sintomatología.

Un caso particular: El cáncer de próstata es el tumor maligno más común entre los hombres mayores de 50 años de edad y la segunda causa de muerte por cáncer (el cáncer de pulmón es la primera). La probabilidad de recuperación depende de la etapa del cáncer (si se encuentra localizado exactamente en la próstata o se ha diseminado a otras partes del cuerpo) y de la salud del paciente en general. Por eso, es importante diagnosticarla en una fase temprana. Sin embargo, los síntomas del cáncer de próstata son muy parecidos a los de la hiperplasia prostática benigna (HPB) o de otros problemas de la próstata, por lo que es fácil confundirlos. Por ello, resulta útil disponer de una herramienta que ayude al médico, especialmente de medicina general, a realizar un diagnóstico diferencial entre las posibles enfermedades basado en sus probabilidades.

El uso de herramientas que permitan hacer el diseño de una red bayesiana es de suma importancia, es por eso que haciendo referencia a la introducción anterior, les vamos a hablar sobre algunas de ellas.

Elvira

Elvira[1] surge como resultado de un proyecto de investigación  desarrollado entre los años 1997 a 2000 por varias universidades españolas, con el objeto de crear un entorno de desarrollo para modelos gráficos probabilísticos cuyo código fuente  estuviera disponible para que los investigadores del proyecto pudieran trabajar y experimentar nuevos métodos de propagación, aprendizaje y explicación. Adicionalmente se intentó descubrir las deficiencias que el resto de herramientas poseen.

entorno_elvira

La idea de Elvira es proporcionar al usuario la posibilidad de realizar las principales tareas de procesamiento de redes bayesianas desde línea de comandos

Proyecto principal

PROSTANET es una red bayesiana para el diagnóstico del cáncer de próstata. Su construcción manual se hizo con la ayuda de un urólogo, con un avance de 5 versiones hasta el momento.

Consta de 47 nodos entre enfermedades, síntomas, signos, pruebas, factores de riesgo, tratamiento, 4 auxiliares. Posee 83 enlaces: 11 negativos, 1 indefinido, 71 positivos.

Contiene un entorno amigable, eso sí, debe ser utilizado por un experto en el conocimiento de las RB, para que se familiarice con la misma.

Entre sus características tenemos:

  • Permite añadir, modificar y eliminar uno o todos los hallazgos de un Editor de casos.
  • Permite tener una explicación del nodo, indicando las razones de probabilidad a priori y a posterior, con la finalidad de una mayor comprensión y entendimiento. Además explica la causa del malestar y que efectos se producen. También da a conocer con que estados se está trabajando.
  • Que relevancia tiene dentro del proceso de detección de la enfermedad. Además detalla las relaciones que tiene, cual es o son sus padres y que valores se le ha dado como primera instancia.

prostanet

Características de ELVIRA

  • Está escrito y compilado en Java, por lo que puede funcionar en diferentes plataformas y sistemas operativos.
  • Utiliza un formato propio para la codificación de redes bayesianas y diagramas de influencia, y un lector (párser) que interpreta los modelos codificados.
  • Está dotado de métodos de explicación de razonamiento y algoritmos para la toma de decisiones (evaluación de diagramas de influencia).
  • Permite realizar fusión de redes y aprendizaje de modelos a partir de bases de datos.

HUGIN

Fue una de las primeras herramientas creadas para la edición y evaluación de influencia y redes bayesianas.

Definir una red con el programa HUGIN[2] es muy sencillo, puesto que se hace utilizando un interfaz gráfico. Para definir un nodo, simplemente se selecciona el botón con un óvalo y se coloca el nodo en el Panel de edición. Una vez definido el nodo, pueden añadírseles más estados pinchando en el botón + o eliminarlos pinchando en -. Para definir los enlaces, pinchamos en el botón con una  flecha, y en el panel de edición se inserta la fecha en la dirección adecuada.

hugin

GENIE Y JAVABAYES

GeNie[3] y JavaBayes son aplicaciones no comerciales desarrolladas por grupos de investigación. Las primeras versiones de ELVIRA estuvieron inspiradas en JavaBayes.

GeNie ofrece la posibilidad de definir submodelos, lo que resulta muy útil de cara a la edición gráfica de redes en los que el número de nodos es grande, pues pueden construirse mediante refinamientos sucesivos. Además permite trabajar con variables continuas.

Javabayes[4] posee la interfaz más sencilla.

Diferencias entre herramientas en la Inferencia

  • Introducción de la evidencia: Excepto en JavaBayes, la evidencia se introduce después de compilar la red. Tiene en común todas las herramientas en la posibilidad de visualizar los nodos de la red en una lista e introducir la evidencia a partir de ella.
  • Tareas: Permiten propagar la evidencia introducida para obtener las probabilidades a posteriori de las variables no observadas.
  • Algoritmos de propagación: El Elvira y GeNie el usuario tiene la posibilidad de elegir el algoritmo de desea utilizar para realizar la inferencia.
  • Visualización de resultados: JavaBayes ofrece los resultados de propagación en forma de texto en una ventana distinta a la que contiene la representación gráfica de la red. En Elvira, Hugin y Netica permite la visualización gráfica de los resultados.

javaBayes

genie

NETICA

Netica Posee una interfaz amigable, además de que es posible realizar abducción total y/o parcial, mediante forma textual o gráfica. Se pueden realizar análisis de sensibilidad y permite trabajar con variables continuas.

Permiten definir submodelos. Permite visualizar los resultados de los estados de cada nodo sobre el propio grafo de la red mediante diagramas de barras.

BIBLIOGRAFÍA


[1] Se puede tener más información del proyecto ELVIRA en la dirección de internet http://www.ia.uned.es/~elvira/

[2] Se puede descargar un demo de su página: http://www.hugin.com


[3] Interfaz gráfica de red: http://www2.sis.pitt.edu/genie


[4] JavaBayes: http://www-2.cs.cmu.edu/~javabayes/Home/node3.html


[*] robpau007@hotmail.com

[**] Wladdy1023@gmail.com

[***] henryp007@hotmail.com

[****] bayardo.sarmiento@gmail.com

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