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Sistema Experto de predicción de Cáncer
Prostático a través de muestras de sangre
por examen de Antígeno Prostático
Específico
Andrés Leonardo Corredor Mahecha
Resumen
Abstract
El presente documento es el reporte de la finalización
de una investigación que tuvo como fin desarrollar un
sistema experto de diagnóstico de cáncer de próstata
mediante niveles de antígeno prostático específico
(PSA) en sangre. La construcción de software contó
con el apoyo de los conocimientos de un experto
urólogo colombiano.
This document reports results of the research which
aim was to develop an expert system to diagnose
prostate cancer by means of levels of prostate specific
antigen (PSA) in blood. Software construction was
supported by knowledge provided by a Colombian
expert urologist.
Para esto el sistema experto se desarrolló utilizando el
lenguaje de programación CLIPS con las librerías JESS
para la plataforma JAVA™, así mismo, se empleó una
base de conocimientos en MySQL. Se alcanzó un nivel
de desacoplamiento de software, se utilizó el patrón de
diseño modelo vista controlador (MVC) con un
ambiente Web en SERVLET´s y JSP´s, y se alojó en un
servidor HTTP Apache Tomcat.
Este proyecto se soporta en las líneas de investigación
de inteligencia artificial y sistemas expertos.
Palabras claves: Inteligencia artificial, sistema experto,
plataforma JAVA™, CLIPS, JESS, MySQL, MVC,
SERVLET, JSP, Apache Tomcat, cáncer de próstata,
antígeno prostático específico (PSA), urólogo.
The expert system was developed by using the
programming language CLIPS with the JESS API's for
JAVA platform. A knowledge base in MySQL was used
also. A level of undocking of software was reached, was
used the design pattern model view controller (MVC)
will be used with an ambient Web in SERVLET´s and
JSP´s, which will have to be hosted in a HTTP Tomcat
Apache server.
This project is supported in research groups of artificial
intelligence and expert systems.
Keywords: Artificial intelligence, expert system,
JAVA™ platform, CLIPS, JESS, MySQL, MVC,
SERVLET, JSP, Tomcat Apache, prostate cancer,
prostate specific antigen (PSA), urologist.
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Universidad El Bosque - Facultad de Ingeniería de Sistemas
I. INTRODUCCIÓN
apoyos de diversas áreas para ser precisos y exitosos en la
prevención, detección y erradicación de enfermedades.
Desde tiempos inmemorables el cáncer ha afectado al
hombre de manera directa, es decir, como individuo y de
forma indirecta al impactar también la sociedad que lo
rodea. La primera información escrita sobre el
tratamiento a un paciente con cáncer data del año 1600
antes de Cristo, a pesar de esto el cáncer era detectado y
diagnosticado en estados tardíos, en los cuales las
intervenciones terapéuticas ya no eran de gran utilidad y
su manejo se tornaba bastante complicado, sin embargo,
con el paso del tiempo, los avances de la ciencia, la
tecnología, y la adquisición de nuevo conocimiento han
p er m it ido implement a r nueva s her r a m ient a s
diagnósticas que permiten la detección de estas
patologías en estados más tempranos, evitando las
evoluciones intratables.
La tecnología y sus permanentes innovaciones, la
convier ten en una respuesta per tinente para las
necesidades del mundo actual. En áreas como la
Medicina, es apremiante la necesidad de contar con
paradigmas múltiples que la apoyen y le permitan hacer su
labor con mayor precisión y eficacia, los sistemas expertos
se convirtieron en una herramienta esencial para los
especialistas en estudios y predicciones de enfermedades,
sin embargo, se requieren estudios investigativos que
analicen casos particulares de la Medicina, con el fin de
proveerle diseños inteligentes de sistemas tecnológicos en
el diagnóstico, la prevención y la erradicación de
enfermedades.
Dentro de estas nuevas herramientas se encuentran los
sistemas expertos, los cuales son una rama de la
inteligencia artificial capaz de llevar el conocimiento de
un especialista en un área específica a un lenguaje de
programación. Estos sistemas brindan ayuda para
resolver problemas de distinta índole y para la toma de
decisiones en las áreas para las cuales se hayan diseñado.
Su diseño permite que estos sistemas basados en
conocimientos funcionen como el asistente inteligente de
un especialista humano. Cuanto más conocimiento se
añade a un sistema inteligente mas actuará como un
especialista. Por tanto, desarrollar un sistema inteligente
puede constituir un útil acontecimiento en la producción
de un sistema experto completo. Además, es posible que al
acelerar la solución de problemas se le proporcione un
ahorro de tiempo a los especialistas.
Por lo anterior, el objetivo principal de este trabajo fue
desarrollar un sistema experto para la predicción de
cáncer prostático con el marcador de Antígeno Prostático
Específico PSA y los objetivos específicos fueron los
siguientes: validar la efectividad del Sistema Experto con
una población de 30 pacientes del Dr. Álvaro Gutiérrez,
entre 40 y 79 años, elaborar el sistema experto con
lenguaje CLIPS como motor de inferencia del presente
proyecto, con una interfaz Web con SERVLET's y JSP's y
utilizar los rangos de PSA por raza entre pacientes de 40 y
79 años (a las que se hace referencia en la tabla I contenida
en este articulo), para crear las reglas del sistema experto,
y el conocimiento del Dr. Álvaro Gutiérrez.
II. PROBLEMA
Sin duda, las actuales disciplinas de conocimiento en todo
el mundo, se ven en la necesidad de recibir apoyo de los
avances tecnológicos de hoy, con el fin de hacer más
efectivo y eficiente su labor. La Medicina es una de ellas,
ya que sus innovaciones en conocimientos requieren de
El cáncer de próstata es causa de 40.000 muertes por año
en los Estados Unidos. Es la segunda causa de muerte
después del cáncer de pulmón. En Colombia se estaría
hablando de estadísticas similares [5].
La probabilidad de desarrollar un cáncer de próstata
aumenta con la edad, siendo poco frecuente antes de los
50 años, aumentando rápidamente después de esta edad,
estimándose en un 17% (uno de cada 6 hombres) la
posibilidad de desarrollarlo a lo largo de la vida, y en un
3% (uno de cada 30 hombres) la posibilidad de morir a
causa de este. En un estudio de autopsias se encontraron
focos microscópicos de cáncer de próstata y de neoplasia
intraepitelial de alto grado en el 29% de los hombres entre
30 y 40 años, y en el 64% de los hombres entre 60 y 70
años.
En los Estados Unidos los datos referentes a la
epidemiología del cáncer de próstata se obtienen del SEER
(Surveillance, Epidemiology, and End Results), programa
del Instituto Nacional del Cáncer, según sus datos, la
incidencia de cáncer de próstata aumentó en un 2,3%
anual entre 1975 y 1985, progresó a un 6% anual entre
1985 a 1989 coincidiendo con el inicio de la utilización
masiva del PSA, y posteriormente presentó un aumento
del 18,4% anual desde 1989 hasta 1992. Desde 1992
hasta 1995 la incidencia de cáncer de próstata disminuyó
en un 14% anualmente y ahora parece estabilizarse. En
2002 en los Estados Unidos se diagnosticaron 189.000
casos de carcinoma de próstata y murieron por esta causa
30.200 personas [3].
En Cali en estudios realizados, es la principal causa de
muerte en el género masculino. El de antígeno prostático
específico ayuda a mitigar el cáncer de próstata, pero solo
es efectivo si es acompañado del examen físico de tacto
rectal [4].
El proyecto sistema experto de predicción de cáncer
prostático a través de muestras de sangre por examen de
Revista de Tecnología - Journal of Technology • Volumen 6, No. 1, Enero - Junio 2007
Antígeno Prostático Específico, surge de la observación
de una serie de artículos que se han emitido en diferentes
congresos, especialmente en Texas, sobre la lucha contra
el cáncer. Con este proyecto se desarrollará un sistema
experto que lea el examen correspondiente al marcador
de la proteína PSA, y se le realizara a pacientes entre 40 y
79 años para el diagnóstico de cáncer de próstata.
En la figura 1 se explica el concepto básico de un sistema
experto basado en conocimiento. El usuario aporta los
hechos al sistema experto y recibe concejo o experiencia
como respuesta de él, en su interior el sistema experto
incluye dos componentes principales la base de
conocimiento y el mecanismo de inferencia, que al
interactuar genera conclusiones; estas son las respuestas
del sistema experto a la consulta especializada [6].
III. SISTEMAS EXPERTOS
Cuando los sistemas expertos se desarrollaron por
primera vez en los años setenta, contenían exclusivamente
conocimiento experto; sin embargo, hoy en día a menudo
se aplica el término a sistema experto a cualquier sistema
que utiliza tecnología de sistemas expertos. Esta
tecnología, puede incluir a los lenguajes y programas
especiales de sistemas expertos, además del hardware
diseñado para su desarrollo y ejecución [6].
El profesor Edgard Feigenbaum se le llama “Padre de los
Sistemas Expertos” los define como “un programa de
computación inteligente que usa el conocimiento y los
procedimientos de inferencia para resolver problemas que
son lo suficientemente difíciles como para requerir
significativamente exper iencia humana para su
solución”[7]. Es decir un sistema experto es un sistema de
cómputo que emula la habilidad de tomar decisiones de un
experto humano.
El conocimiento de un sistema experto se puede
representar de varias maneras como en reglas y objetos, la
manera más común es:
SI…ENTONCES por ejemplo:
SI la luz es roja ENTONCES deténgase
Si existe el hecho de que la luz sea roja, esto concuerda con
el patrón “la luz es roja”, la regla se satisfizo y se ejecuta la
acción deténgase.
El conocimiento de los sistemas expertos puede obtenerse
por experiencia o consulta de los conocimientos que
suelen estar disponibles en libros, revistas y con personas
capacitadas.
Tabla 1. Rangos por raza (ng/ml)
RAZA
Hechos
Base de Conocimiento
Usuario
Aptitudes
de
Experto
Mecanismo de Inferencia
Figura 1. Sistema experto concepto básico.
IV. ANTÍGENO PROSTÁTICO ESPECÍFICO
Es una sustancia producida por la próstata que se puede
encontrar en grandes cantidades en la sangre, de los
hombres que tienen cáncer de la próstata, hiperplasia
prostática benigna, o infección o inflamación de la
próstata. Frecuentemente abreviado por sus siglas PSA, es
una sustancia proteica sintetizada por la próstata normal y
cuya función es la disolución del coágulo seminal. Su
producción depende de la presencia de andrógenos y del
tamaño de la glándula prostática. Una pequeñísima parte
de este PSA pasa a la circulación sanguínea el cual se mide
para el diagnóstico, pronóstico y seguimiento del cáncer
de próstata [2].
Con la edad aumenta la concentración del PSA, el límite
superior normal deberá aumentar con la edad. Utilizando
los rangos específicos por edad, se aumenta la sensibilidad
de la prueba en hombres jóvenes y se aumenta la
especificidad en hombres de edad avanzada, llegando a
evitarse muchas biopsias innecesarias.
Con respecto a la raza, hombres de raza negra tienen
mucho mayor riesgo de desarrollar el cáncer que el
hombre de raza blanca. Los hombres de raza negra
manejan concentraciones más elevadas que los blancos,
siendo los a siát icos los que t ienen menores
concentraciones [1]. La relación se muestra en la tabla I.
V. DISEÑO
EDAD
NEGRA
40-49
<2,0
ASIÁTICA
<2,0
BLANCA
<2,5
50-59
<4,0
<3,0
<3,5
60-69
<4,5
<4,0
<4,5
70-79
<5,5
<5,0
<6,5
Para desarrollar el sistema exper to se eligió la
herramienta de programación Clips como motor de
inferencia, a diferencia del motor de inferencia WINPROLOG esta herramienta fue diseñada por la NASA para
el desarrollo de sistemas expertos, las desventajas de
Clips según experiencia del autor, es que tiene una
interfaz con el usuario plana por consola de comandos y el
estilo de programación compleja basado en Common
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Universidad El Bosque - Facultad de Ingeniería de Sistemas
Lips. Gracias a una librería JESS la cual implementó Clips
en JAVA™, se puede hacer mejor la interacción con el
usuario y el sistema experto. Al estar desarrollada en
JAVA™ se puede utilizar tecnología Web de JSP y
SERVLET y utilizar muchos patrones de diseño, y con la
tecnología Web se puede acceder a cualquier hora desde
cualquier Terminal con acceso a Internet. En la figura 2
muestra el diseño global.
El sistema experto tuvo la capacidad de diagnosticar la
enfermedad correspondiente en 26 pacientes, sin
embargo, en 3 pacientes con posible enfermedad
prostática no fueron detectados, por lo tanto se puede
decir, que el sistema experto originó 3 resultados erróneos
y uno no se pudo comprobar si era correcto o no. La figura
3 es la gráfica que genera el sistema experto y en la figura
4 están representadas las estadísticas en porcentajes. El
sistema experto fue correcto en un 87%.
Figura 4. Porcentaje de fiabilidad sistema experto
Figura 2. Diseño global
VI. PRUEBAS
Se evaluaron 30 pacientes al azar, los cuales se
caracterizaban por ser de sexo masculino, en edades entre
40 y 79 años, obtenidos de la base de datos del Dr. Álvaro
Gutiérrez.
Figura 3. Gráfico de barras fiabilidad sistema experto PSA
En el sistema se evaluaron dos razas de las tres razas del
sistema experto, dos hombres de raza negra y 28 hombres
de raza blanca. Con la raza blanca el sistema tuvo una
efectividad del 85% ver figura 5. En la raza negra tuvo una
efectividad del 100%. Ver figura 6
Figura 5. Porcentaje de fiabilidad sistema experto raza
blanca
Revista de Tecnología - Journal of Technology • Volumen 6, No. 1, Enero - Junio 2007
3. Diseño de Conocimiento:
Se realizaron todos los diagramas y modelos que
definieron el sistema, como diagramas de casos de uso,
diagramas de flujo, diagramas de entidad relación. Se hizo
el diseño de la interfaz gráfica para la interacción con el
usuario.
4. Desarrollo:
En esta etapa con base al diseño de conocimiento ya
definido, se inició la construcción del Sistema Experto e
implementación.
Figura 6. Porcentaje fiabilidad sistema experto raza negra
5. Pruebas:
Se realizaron las pruebas con el Experto, para la
comprobación de la fiabilidad del sistema experto. Se
definieron los datos y controles de prueba y la forma en
que se analizaron los resultados.
De 8 pacientes ya diagnosticados con cáncer de próstata
(dos de raza negra y seis de raza blanca), el sistema
experto acertó en los ocho diagnósticos, con una
efectividad del 100%.
6. Integración:
Esta es la ultima etapa en el ciclo de desarrollo, en este
periodo se terminaron los documentos requeridos,
documento de tesis, manual del usuario y se generaron las
conclusiones.
VII. METODOLOGÍA
VIII. CONCLUSIONES
La metodología que se presentara a continuación ha sido
creación de mi propia autoría, desarrollada a partir de los
conocimientos adquiridos del los profesores Javier
Rodríguez y Hernando Ramírez Llinás, de la Universidad
el Bosque y de la experiencia en los distintos trabajos
(Sinersys S.A, Comcel S.A y la Bolsa de valores de
Colombia).
Al desarrollar el sistema experto de predicción de cáncer
de próstata se utilizaron nuevas tecnologías, JESS,
JAVA™, Apache Tomcat, MySql, Eclipse que permitieron
facilitar el desarrollo de los mismos para el lenguaje CLIPS
y lograron satisfacer las exigencias del desarrollo de la
investigación.
Se usó el ciclo de desarrollo de software por etapas, cada
etapa tiene un periodo de duración según su complejidad.
Las etapas están comprendidas por Iniciación, Definición,
Diseño, Desarrollo, Pruebas e Implementación.
Descripción de las etapas:
1. Iniciación de Conocimiento:
En esta etapa se hizo la investigación del proyecto, en la
cual se hicieron entrevistas con el experto preguntándole
como es su trabajo para desarrollar una tarea especifica,
se deben grabar estas entrevistas para futuras consultas,
además de las entrevistas, se consultan otras referencias
como libros, revistas, otros expertos en la materia, para
identificar cuáles son los orígenes del conocimiento, y así
hacer el levantamiento del conocimiento.
2. Definición de Conocimiento:
Se definieron de manera detallada las funcionalidades del
sistema, reglas, hechos, requerimientos funcionales y no
funcionales.
De 30 pacientes en edades entre 40 y 79 años examinados
con el sistema por el doctor Álvaro Gutiérrez, se encontró
que el 87% fue correcto, el 10% fue erróneo y el 3% no se
pudo comprobar, lo que demuestra la efectividad del
sistema experto en el diagnóstico de cáncer de próstata.
Al comparar los resultados de ocho pacientes entre 40 y
79 años que ya habían sido diagnosticados con cáncer de
próstata, con los resultados del sistema experto, se
encontró una efectividad del 100%; de estos ocho
pacientes seis eran de raza negra y dos de raza blanca.
El examen de sangre de antígeno prostático específico
acompañado del examen físico de tacto rectal es efectivo
para el diagnóstico de cáncer de próstata.
A partir de los resultados de efectividad, la utilización y
opinión del experto urólogo Dr. Álvaro Gutiérrez se puede
considerar que el sistema experto es una buena
herramienta diagnóstica para los profesionales de la salud
colombiana, en el campo del cáncer de próstata.
El presente proyecto es un aporte para los estudiantes que
están cursando las materias de programación funcional y
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Universidad El Bosque - Facultad de Ingeniería de Sistemas
sistemas expertos de la Universidad El Bosque. Durante
la investigación se desarrolló un tutorial para hacer la
instalación de la librería JESS 7.0 para el compilador
Eclipse SDK 3.2.1 como plugin, para el desarrollo de
aplicaciones en CLIPS, JESS y JAVA™.
RECONOCIMIENTO
A Álvaro Gutiérrez. Doctor, Urólogo de la Universidad El
Bosque, por sus amplios aportes al conocimiento del
sistema experto, por el tiempo, la amabilidad y la
colaboración prestados.
REFERENCIAS
[1] Antígeno Prostático Específico PSA. Recuperado el 20
de Septiembre de 2006.
http://geosalud.com/Cancerpacientes/psa.htm.
[2] Antígeno Prostático Específico. Recuperado el 20 de
septiembre de 2006 de http://es.w ikipedia.org.
[3] ARBEL AEZ ARANGO, Santiago. Carcinoma
Prostático T1c: Análisis Clínico y Anatomopatológico de
202 casos Tratados con Prostatectomia Radical.
Barcelona, 2003, 229p. Tesis (Doctorado) Universidad de
Barcelona. Facultad de Medicina. Departamento de
Cirugía.
[4] A R BEL A E Z, Gino. BRAVO, Luis Eduardo.
CARBONELL, Jorge. RESTREPO, Andrés. QUIROZ,
Amelia. Fiabilidad del antígeno prostático específico en el
diagnóstico de cáncer de próstata, Urología Colombiana.
Volumen XII, agosto 2003.
[5] CAJIGAS Jaime Andrés, GOMEZ Felipe, LATTIF
Alfonso, MEDINA Camilo Andrés, SERRANO Alfonso.
Guía De Manejo Para El Tratamiento Del Carcinoma
Avanzado De La Próstata, Sociedad Colombiana De
Urología Guías De Práctica Clínica (Gpc). Recuperado el
11 de Octubre de 2005.
http://scu.org.co/Pdf/1.pdf.
[6] GIARRATANO, Joseph y RILEY, Gary. Sistemas
Expertos, Principios y Programación. México: 3ra
edición, 2001. 579p.
[7] GIARRATANO, Joseph y RILEY, Gary. Sistemas
Expertos, Principios y Programación. México: 3ra
edición, 2001. 579p
Artículo de investigación Científica y Tecnológica.
El Autor
Andrés Leonardo Corredor Mahecha.
Ingeniero de Sistemas de la Universidad El Bosque; marcada afinidad por la Rama de Inteligencia Artificial, con
énfasis en sistemas expertos.
e-mail: andrescorredor@sistemasunbosque.edu.co