Modelo, basado en computación con palabras y mapas cognitivos difusos competitivos, para la representación de las interrelaciones entre síntomas, signos y enfermedades cardiovasculares
DOI:
https://doi.org/10.53591/iti.v6i6.89Palabras clave:
computación con palabras, diagnóstico médico, granularidad, mapas cognitivos difusosResumen
Los mapas cognitivos difusos han recibido una creciente atención para la representación del conocimiento causal. Son de especial utilidad en el diagnóstico médico. El trabajo despliega una propuesta para el modelado de las interrelaciones entre síntomas, signos y enfermedades cardiovasculares, basado en mapas cognitivos difusos competitivos, utilizando el paradigma de computación con palabras, con el objetivo de proporcionar modelos causales que sean fácilmente comprensibles. Para ello, se propone el uso del modelo de representación lingüístico basado en 2-tuplas lingüísticas en los mapas cognitivos difusos competitivos, lo cual permite realizar los procesos de computación con palabras, sin pérdida de información. Como resultado del trabajo se obtiene un nuevo modelo de mapa cognitivo difuso, denominado mapa cognitivo difuso competitivo lingüístico (LCFCM por sus siglas en inglés). La principal ventaja del modelo propuesto para el diagnóstico médico basado en mapas cognitivos difusos es que permite aumentar la interpretabilidad de los modelos causales. Finalmente, se presenta un estudio de caso del modelo propuesto y el análisis estático de dicho modelo con el objetivo de determinar los síntomas y signos más importantes en el mapa obtenido así como recomendaciones de trabajos futuros.
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