Sistema experto para detectar el Síndrome de Cushing en perros mediante lógica difusa
Directores: Javier Medina Quero · Marios Kountouris
Escuela Técnica Superior de Ingenierías Informática y de Telecomunicación — Universidad de Granada
RESUMEN DEL TRABAJO
¿De qué trata este TFG?
El problema
El síndrome de Cushing (hiperadrenocorticismo) es una enfermedad endocrina frecuente en perros cuya confirmación diagnóstica resulta compleja. Sus síntomas son poco específicos y se superponen con múltiples patologías, dificultando la detección temprana.
La solución
Se ha desarrollado un sistema basado en conocimiento que estima la probabilidad de que un perro padezca esta enfermedad a partir de signos clínicos y parámetros analíticos, utilizando un motor de inferencia basado en lógica difusa.
El objetivo
Proporcionar una herramienta de apoyo a la decisión clínica que contribuya a mejorar la detección temprana del síndrome de Cushing en el ámbito veterinario, siempre como complemento a la valoración profesional.
LA PLATAFORMA
C.O.C.O. — Clinical Online Cushing Observer
Introduce datos manualmente, mediante formularios binarios o cargando archivos PDF/XLSX/CSV estandarizados.
Evalúa un conjunto de reglas clínicas derivadas de la literatura científica para estimar el riesgo de Cushing.
Visualiza el nivel de riesgo, la confianza del sistema y las variables que más contribuyen al diagnóstico.
Servicio de extracción automática de datos clínicos a partir de documentos mediante inteligencia artificial.
Validado mediante casos clínicos representativos y pruebas de usabilidad con veterinarios profesionales.
Diseño extensible que permite integrar nuevas enfermedades y variables clínicas de forma sencilla.
¿Quieres probarlo?
La plataforma C.O.C.O. está disponible de forma gratuita y abierta. Prueba el sistema de diagnóstico con datos de ejemplo o con tus propios casos clínicos.
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