UNIVERSIDAD TÉCNICA PARTICULAR DE LOJA 

ESCUELA DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN 

INTELIGENCIA ARTIFICIAL AVANZADA 

 

 

 

 

 

Redes Bayesianas aplicadas en el campo de la medicina 

Diagnóstico del cáncer de próstata usando el programa Elvira. 

 

Integrantes 

Roberth Paúl Bravo Castro 

Julio Wladdimir Criollo Cabrera 

Henry Daniel Pilco Vivanco 

Bayardo Fabián Sarmiento Andrade. 

 

 

Profesor 

Ing. Janneth Chicaiza 

 

 

 

 

Loja ‐ Ecuador 

DIAGNÓSTICO DEL CÁNCER DE PRÓSTATA USANDO EL PROGRAMA ELVIRA 

Empleo del programa ELVIRA para la construcción de una Red Bayesiana aplicada a la urología. 

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. 

ENTORNO DE ELVIRA 

 

 

Umbral de expansión: permite expandir los nodos cuyo factor de importancia sea mayor o igual que él. 

Rol de nodos 

Desde la pestaña de inferencia podemos sacar la opción de editor de casos 

 

La barra de menú es fácil de trabajar, de comprensión sencilla. 

Haciendo clic derecho sobre el nodo obtenemos la opción de explicación de nodo 

 

Para mayor detalle hacemos clik sobre la pestaña Ver más propiedades 

 

Permite añadir, modificar y eliminar uno o todos los hallazgos de un Editor de casos. 

Puede moverse por la lista de EC para seleccionar el caso. 

Así mismo puede propagar la evidencia producida. 

Me da una breve explicación del nodo, indicándome las razones de probabilidad a priori y a posterior. 

Esto 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. 

Salen las propiedades del nodo. 

El nombre, título, a qué función petenece. 

Que relevancia tiene dentro del proceso de detección de la enfermedad. Además me detalle las relaciones que tiene, cual es o son sus padres y que valores se le ha dado como primera instancia. 

El monitor de casos 

 

 

PROGRAMA ELVIRA 

Elvira1 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. 

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 

Prosta  net es una red bayesiana para el diagnóstico de 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 o 7 Enfermedades o anomalías o 6 Síntomas o 8 Signos o 10 Pruebas o 11 Factores de riesgo o 1 Tratamiento 

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

Permite  al  usuario  seleccionar  los  casos  que desea  ver,  añadir  y  eliminar  nuevos  casos, darles  un  nombre,  elegir  un  color,  editarlos, etc. 

Puede solicitar también su explicación  

o 4 Auxiliares 

• Posee 83 enlaces o 11 negativos o 1 indefinido o 71 positivos 

Recursos 

• Humanos o Urólogo 

• Material o Bibliografía médica o Elvira o Historias clínicas 

Construcción 

  

La  enfermedad  de  cáncer  de  próstata  tiene  los  siguientes  Factores  de  riesgo:  Edad,  Actividad sexual, Factores hormonales, Infección previa, antecedentes familiares, obesidad. Se manifiesta a través de los siguientes Síntomas: Dolor y Signos: Metástasis, Anemia, Pérdida de Peso, Afección al hígado, Hematuria, Masa Supra, Infección vejiga. Existen las siguientes pruebas que nos ayudan a confirmarla o descartarla: Exploración rectal, Gleason, PSA, Datos radiológicos.  

• Edad: Es factor de riesgo para hombres a partir de los 50 años. • Actividad  sexual:  hombres  con  menor  actividad  sexual  cuya  eyaculación  es  en  pocas 

proporciones, son más propensos a un cáncer de próstata. • Dieta: hombres de países  occidentales  en  cuya dieta  incluyen  alto  contenido  en  grasas  

tienen más probabilidades de desarrollar el cáncer. • Raza:  El  cáncer  de  próstata  es  casi  dos  veces  más  frecuente  entre  los  hombres 

afroamericanos que entre los americanos caucásicos. • Obesidad: no solamente contribuye a la diabetes y al colesterol alto, sino que también se 

ha asociado con algunos cánceres comunes,  incluyendo  los tumores relacionados con  las hormonas, como los cánceres de próstata, de mama y de ovario. 

• Historia familiar de cáncer de próstata: si el padre o hermano tienen cáncer  de próstata, el riesgo de desarrollar la enfermedad se duplica. 

 Otras  enfermedades  relacionadas  con  la  próstata  y  cuya  manifestación  podría  dar  lugar  a confusión  con  el  cáncer:  Hipertrofia  Prostática  Benigna  (HPB),  Prostatitis2  crónica,  Congestión Prostática, Displasia, Cistisis e Infección del tracto urinario. 

Durante la construcción del grafo cualitativo sigue la definición de los estados de cada variable que se realiza a la vez que se van creando las variables. Hay que intentar buscar un equilibrio respecto al  número  de  estados  elegidos  para  cada  una  de  ellas,  pues  cuanto mayor  es  el  número  de estados, más se incrementa el número de estados a obtener. Con el ejemplo de Prostanet, todas las variables, excepto el País de origen, son ordinales. Algunas tienen abreviaturas como: 

• ITUS: infecciones del tracto urinario. 

• ITUS_dos:  infecciones  urinarias  por  gérmenes  acantonados  en  la  próstata  y  que  se producen después de haber tenido una infección urinaria previa. 

• RAO: retención aguda de orina. 

• ETS: enfermedades de transmisión sexual. 

Casi  todas  son  binarias  con  valores  del  tipo  presente‐ausente,  no‐si,  negativo‐positivo,  puesto que lo que interesa conocer de cada una de ellas es si tienen un valor distinto del habitual. 

Variables no binarias: 

• Edad 

• Actividad sexual: poco_o_nada, normal, mucha. 

• PSA: niveles en sangre del antígeno prostático específico, con valores: o 0‐4, ausencia del cáncer o 4‐10, valor dudosos, hacer otro tipo de pruebas o 10‐20, hay bastantes indicios de tener cáncer de próstata. o Mayor que 20, indica casi con certeza que el paciente tiene cáncer de próstata. 

• IPSS: tipo de topología o Leve: 0‐7 o Moderado: 8‐19 o Grave: mayor que 20 

• Gleason: se mide en 6 intervalos:  o 0, ausencia de cáncer prostática o Menor que 6, las células cancerosas se parecen a las normales, el cáncer es menos 

agresivo. o Mayor que 6, indica que el cáncer crece muy rápidamente. 

• Exploración rectal: valores normal, fibrosa, pétrea. 

                                                            2 La prostatitis es una inflamación de la glándula prostática que puede ir acompañada de malestar. Dolor, micción frecuente, y algunas veces, de fiebre. 

Se aplicaron modelos canónicos 

• Flujometría‐HPB3,  Prostatitis  crónica,  Congestión  prostática.  Se  definió  una  puerta MAX residual. 

• IPSS – HPB, Prostatitis crónica, Congestión prostática. 

• Cáncer de próstata: presente – ausente, corresponde a una compuerta or. 

Estas son algunas de las variables aplicadas en la construcción de la red bayesiana para determinar si un hombre tiene o no cáncer de próstata. 

 

                                                            3 HPB también llamada hipertrofia prostática benigna, define la condición de una próstata agrandada y representa el problema prostático no canceroso más común 

4

                                                            4 Gráfico que representa la Red bayesiana para determinar si un paciente tiene o no cáncer de próstata. Tomado del entorno de ELVIRA. 

Interpretación de Resultados 

 

Como sabemos el Cáncer de Próstata en el estado inicial tiene una probabilidad de estar ausente del 0.88, tomando en cuenta que no ha tenido microtraumatismos, con una actividad sexual = 0.51 normal, sin presencia de cáncer debido a herencia. 

Si  el  paciente  es  asiático,  pero  es  vegetariano,  no  va  a  ser  obeso  y  eso  contribuye  a  Factores hormonales no afecten al paciente. 

También se toma en cuenta que  la Congestión de próstata=0.79=ausente por ende no va a tener un cáncer_o_c. 

Es decir, si no están presentes  las causas del cáncer: hombre asiático, con una dieta balanceada, sin  antecedentes  de  familiares  con  cáncer,  con  una  actividad  sexual  normal  o  alta,  sin  una congestión de próstata, entonces no habrá presencia de cáncer. 

Además se deben tomar algunos aspectos a priori: síntomas que se presentan y reflejan el cáncer. 

Por ejemplo: dependiendo de la edad, si es un hombre promiscuo=0.76 correrá el riesgo de tener ETS  (enfermedades  de  transmisión  sexual)=0.53,  con  lo  cual  es  propenso  a  tener  prostatitis crónica, lo cual a través de congestión de próstata, un cáncer_o_c producen el Cáncer de próstata; también  el  ETS  produce  infecciones  tracto  urinarias,  es  decir  problemas  en  la  orina,  que  es  el síntoma  que  primero  se  presenta  en  los  portadores  del  cáncer  prostático,  esto  conlleva  a  un vaciado incompleto de la vejiga. 

Como bien sabemos,  la edad es un  factor determinante del cáncer de próstata en  los hombres, está determinado que a partir de los 50 años están expuestos a éste. Así mismo hay factores que 

Contribuyen  con  esto,  como  son  las  grasas  elevadas,  el  tener  indicios  de  casos  anteriores  en padres y hermanos. 

 

Es importante tomar en cuenta que en la construcción de PROSTANET se tomaron probabilidades a priori, a continuación  la  interpretación de algunos nodos con sus respectivas propiedades para clarificar esto. 

 

La metástasis, en un estado inicial, tiene una probabilidad de estar presente=0.06 y ausente=0.94. 

La metástasis representa la simplificación de las cuatros posibles fases de localización del cáncer y tiene un enlace directo desde el nodo Cáncer de próstata. 

Si decimos que existe una metástasis producida por el cáncer de próstata, los valores se modifican en toda la red, al menos en los enlaces que le pertenezcan.  

A pesar de que hay un cáncer de próstata esto no quiere decir que haya habido una congestión de próstata, más bien  la mayor probabilidad es porque está entre  los 50 a 70 años, y que además a presentado un caso de prostatitis crónica. 

Con la presencia del cáncer, también implica que se le ha practicado al paciente una Biopsia y que además  se  le hicieron otra  clase de exámenes  como una Ecografía  transrectal5, y que  luego de estas  pruebas  se  le  practicó  un  Exámen  Rectal.  Como  síntomas  previos,  se  determina  que  el paciente ha sufrido de infecciones en la vejiga producto del cáncer que se ha  ido formando en el paciente. 

 

Si  comparamos  el  gráfico  anterior  con  el  actual,  nos  damos  cuenta  como  se  modifican automáticamente  los valores, al cambiar manualmente algún dato. Cabe recalcar que  los valores se modificarán siempre y cuando el valor cambiado  tenga efecto sobre alguna causa o síntoma, caso contrario, los valores se mantendrán. 

A  continuación  se  presenta  un  caso  en  el  que  la  red  construida  refleja  adecuadamente  el conocimiento del médico: 

“El  paciente Nº    14  (LRA),  de  55  años  de  edad,  tiene  prostatitis  crónica,  además  de  disuria  y poliaquiuria.  En  el  resultado  de  la  prueba  del  tacto  rectal6  detecta  una  consistencia  fibrosa irregular. El valor de PSA es de 9.5 por  lo que se solicita el del PSA  libre, obteniendo un valor de 

                                                            5 Permite observar condiciones anormales, como el agrandamiento de las glándulas, los nódulos, la penetración del tumor a través de la cápsula de la glándula o la invasión de las vesículas seminales. 6 Es una prueba donde el médico palpa la próstata a través del recto con el fin de encontrar áreas duras o abultadas. 

0.03, sresulta

A contdel casPROST

PROSTresultalugar d

 

Conclu

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7. Dando com

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e acierto de ausa‐efecto, 

o, así como u

e los análisis os  hallazgos 

do a un usuainfluencia  y 

as herramient constituye u

mo 

nte en 

los en 

una 

de en 

rio los 

tas una 

Aunque posee ciertas limitaciones, como poca robustez, imposibilidad de presentar submodelos y la lentitud de los algoritmos, además de no ofrecer ningún tipo de ayuda al usuario, ni en línea ni de otro tipo. Tan solo cuando se realizan operaciones en la interfaz que no están permitidas, como por ejemplo  la  inserción de un arco que genere un ciclo, o se  introduce evidencia  imposible, etc. Elvira informa del error o de la imposibilidad de realizar tal acción. 

Conclusiones 

• Ninguna  herramienta,  excepto  ELVIRA,  ofrece  una  explicación  textual  del  modelo,  así como una explicación gráfica de los enlaces. 

• Elvira  es  la  única  herramienta  capaz  de  representar  gráficamente  los  resultados  de  los análisis de sensibilidad, además de mostrar los caminos de razonamiento y de clasificar los hallazgos en función del tipo de impacto que ejercen sobre una variable. 

• En cuanto a su adaptación, el nivel de detalle de  las explicaciones es fijo, orientado a un usuario  con  gran  experiencia  en  el  campo  de  las  redes  bayesianas  o  los  diagramas  de influencia y los algoritmos de propagación. 

• Elvira  no  es  el  único  programa  para  la  creación  y  análisis  de  redes  bayesianas,  otras herramientas como GeNie, Java en Bayes, MSBN ofrecen grandes facilidades, sin embargo, Elvira constituye una mejora en los aspectos relacionados a la explicación de los datos que se infieren. 

• Aunque  posee  ciertas  limitaciones,  como  poca  robustez,  imposibilidad  de  presentar submodelos y la lentitud de los algoritmos, además de no ofrecer ningún tipo de ayuda al usuario, ni en línea ni de otro tipo. Tan solo cuando se realizan operaciones en la interfaz que no están permitidas, como por ejemplo la inserción de un arco que genere un ciclo, o se  introduce  evidencia  imposible,  etc.  Elvira  informa  del  error  o  de  la  imposibilidad  de realizar tal acción. 

• La  grafica  de  variaciones  de  probabilidad  constituye  una  poderosa  herramienta  para analizar la sensibilidad de los nodos a determinados hallazgos, dependiendo del umbral de variación. 

• Gestiona  casos  de  evidencia  de  forma  simultánea  adecuando  la  visualización  de  los resultados  del  análisis  de  sensibilidad  de  cada  nodo  respecto  de  la  evidencia  y  el razonamiento  hipotético,  ofreciendo  un  modo  sencillo  de  estudiar  los  resultados obtenidos en ambos casos. 

• Representación de la magnitud de la influencia que se transmite de un nodo a cada uno de sus hijos, basándose exclusivamente en sus tablas de probabilidad. 

• Contempla  la posibilidad de generar explicaciones  tanto del modelo  representado en  la red  bayesiana  casual  como  del  razonamiento,  a  nivel  micro  y  a  nivel  macro,  cuyas explicaciones se puede representar de forma verbal y de forma gráfica. 

• La explicación verbal del modelo consiste en mostrar la información asociada a un nodo o a un enlace seleccionado por el usuario, o de la red completa. 

• Clasificar  los nodos y  los enlaces para generar textos coherentes y comprensibles para el usuario. 

• La expansión de nodos permite presentar de forma gráfica y numérica  las probabilidades asociadas a cada estado. 

• La  explicación  gráfica  de  los  enlaces  consiste  en  representar  el  tipo  de  influencia  que transmite cada nodo a sus hijos, dibujando  los enlaces con distintos colores. La principal ventaja  de  este  método  es  que  al  realizar  la  propagación  de  la  evidencia  mediante algoritmos cuantitativos ya que no existen tanta ambigüedades como las que se producen en la propagación con algoritmos cualitativos de Wellman. 

 

Bibliografía 

www.ia.uned.es/~fjdiez Redes Bayesianas  temporales:  aplicaciones médicas  e  industriales.  –  Facultad de Ciencias de  la Universidad complutense de Madrid. Tesis doctoral 2002.  http://www.ia.uned.es/~seve/publications/tesis.pdf 

Aplicaciones de los modelos gráficos probabilistas en medicina http://www.ia.uned.es/~fjdiez/papers/medicina.pdf  K.  Ludwig.  Functionalism,  causation and  causal  relevance, Psyche an  Interdisciplinary  Journal of Research and consciousness, 1998. http://psyche.cs.monash.edu.au/v4/psyche‐4‐03‐ludwig.html