Desarrollo de un sistema experto basado en lógica Fuzzy para la Dosificación de Sevoflorane

La anestesiología es de forma básica, un área de soporte indispensable para los diversos procedimientos quirúrgicos que permite la realización de los mismos, bajo un ambiente controlado manteniendo los pacientes estables y sin reacción ante el estímulo quirúrgico; para lo cual es imprescindible cono...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor Principal: Jaramillo Gutierrez, Juan José
Otros Autores: Kling Gómez, Juan Carlos
Formato: Tesis de maestría (Master Thesis)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Universidad del Rosario 2017
Materias:
Acceso en línea:http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/14451
Descripción
Sumario:La anestesiología es de forma básica, un área de soporte indispensable para los diversos procedimientos quirúrgicos que permite la realización de los mismos, bajo un ambiente controlado manteniendo los pacientes estables y sin reacción ante el estímulo quirúrgico; para lo cual es imprescindible conocer la cantidad de anestésico que se debe administrar para lograr tal objetivo, que en la mayoría de los casos además de una base teórica por parte del anestesiólogo, tiene un componente muy relevante en cuanto a la experiencia acumulada por éste. El siguiente trabajo propone la creación de un sistema que permita la predicción de la cantidad de sevoflurano exhalado necesario para un momento dado de una cirugía en relación con la respuesta simpática del paciente, reflejada en los valores de presión arterial media y frecuencia cardíaca. Lo anterior haciendo uso de herramientas extrapoladas de ingeniería y el control, en este caso en particular, lógica fuzzy. Este trabajo incluye la creación de cuatro sistemas difusos, con datos obtenidos a través de la monitoria básica de pacientes reales sometidos a cirugía no cardíaca en la Fundación Cardioinfantil de la ciudad de Bogotá. En los sistemas difusos se ajustaron los rangos de evaluación de acuerdo al criterio de un anestesiólogo, las funciones de membresía de cada uno de estos y los resultados obtenidos en los mismos; con el fin de identificar el mejor sistema de predicción entre éstos.