Sistema experto para el diagnóstico del trastorno de ansiedad en una institución educativa

Abstract

La presente investigación tiene como objetivo principal desarrollar un sistema experto que permita realizar el diagnóstico de trastorno de ansiedad, bajo la realización de los siguientes objetivos específicos: Definir las reglas que permitan perfilar mediante sus características claves el diagnóstico de trastorno de ansiedad, determinar la precisión del diagnóstico de trastorno de ansiedad y validar la funcionalidad del sistema experto con el especialista de la institución educativa. Con la aplicación de diversos recursos tecnológicos y la implementación de las reglas bajo la metodología Buchanan, se desarrolló un sistema experto con un motor de inferencia basado en reglas de conjunción hechas en el lenguaje Prolog, el cual brinda apoyo al momento de diagnosticar el trastorno de ansiedad. Con esto los estudiantes son diagnosticados o descartados en un menor tiempo. Logrando implementar un total de 236 reglas. Es así como, el sistema experto obtuvo una precisión del 94.7% en sus resultados, obteniendo solo tres falsos negativos de un total de 57 pruebas realizadas, bajo la supervisión de un psicólogo especialista y su experiencia, obteniendo así una correcta funcionalidad del software, diagnósticos confiables y sobre todo oportunos para que el psicólogo especialista brinde un tratamiento adecuado a los estudiantes de la institución educativa.

The main objective of this research is to develop an expert system that allows the diagnosis of anxiety disorder to be made, under the following specific objectives: Define the rules that allow the diagnosis of anxiety disorder to be outlined through its key characteristics, determineb the accuracy of the diagnosis of anxiety disorder and validate the functionality of the expert system with the specialist of the educational institution. With the application of various technological resources and the implementation of the rules under the Buchanan methodology, an expert system was developed with an inference engine based on conjunction rules made in the Prolog language, which provides support when diagnosing the disorder. anxiety. With this, students are diagnosed or discarded in less time. Managing to implement a total of 236 rules. This is how the expert system obtained an accuracy of 94.7% in its results, obtaining only three false negatives out of a total of 57 tests carried out, under the supervision of a specialist psychologist and his experience, thus obtaining correct functionality of the software, diagnoses reliable and above all timely for the specialist psychologist to provide adequate treatment to the students of the educational institution.