Resumen

La detección de alteraciones de la salud de los animales mediante pruebas de laboratorio es un proceso complejo que implica relacionar diversas variables y factores clínicos de los individuos, por ello, en esta investigación se evaluaron técnicas de inteligencia computacional que contribuyeron a la identificación de patrones de comportamiento de las alteraciones detectadas en las pruebas de hemograma aplicadas en bovinos. Aunque diversos algoritmos de inteligencia computacional son utilizados en la solución de problemas médicos, no se encontró registro de investigaciones en procesos médicos veterinarios. Una vez hecha una minuciosa caracterización de las variables y la evaluación de las técnicas de inteligencia computacional, se determinó que el algoritmo que mejor se ajusta al propósito de análisis de datos planteado es FP-Growth.

INTRODUCCIÓN

​El uso de herramientas computacionales ofrece una alternativa confiable a los investigadores para descubrir conocimiento que a simple vista no puede ser detectado. Los algoritmos de inteligencia computacional son aplicados en procesos médicos con el objetivo de identificar alteraciones en la salud, que coadyuven a los profesionales de la salud en el diagnóstico de enfermedades.

El Grupo de Investigación en Medicina Veterinaria y Zootécnica de la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia (Uptc) realiza estudios epidemiológicos en diferentes municipios del departamento de Boyacá, donde registra variables que dan indicios del estado sanitario de las fincas y de sus animales. Los resultados obtenidos en este proceso ofrecen un marco de trabajo para los investigadores en la detección y prevención de anomalías presentadas por los individuos del área en estudio. Por tal razón, con el objetivo de apoyar estas actividades sanitarias se evaluaron ocho algoritmos de inteligencia computacional, de los que seleccionó uno, que al ser implementado permitió identificar alteraciones en los resultados de los estudios desarrollados por el grupo de investigación para el apoyo de diagnósticos.

CONTEXTUALIZACIÓN

​La identificación de estudios enmarcados en el apoyo de sistemas de información a procesos médicos proveyó información valiosa de los problemas presentados, de las técnicas aplicadas y de los resultados obtenidos; adicionalmente, ofreció una base de conocimiento sólida que soportó la realización de esta investigación.

Sanidad animal: la sanidad animal es el estado fisio lógico óptimo en el organismo de un animal para mostrar su potencial de producción. Cuando este estado se encuentra afectado es porque el individuo presenta algún tipo de enfermedad que perturba su normal desenvolvimiento en su entorno (3).

• Materias:Algoritmos (Computadores) Algoritmos (Matemáticas) Análisis de datos Bovinos Crianza de Animales Salud pública
• Subjects:Computer algorithms Agorithms (Math) data analysis Bovine Animal Breeding Public health
• Palabras claves:Análisis de datos, Algoritmos, Sanidad animal, FP-Growth
• Keywords:data analysis, algorithms, animal health, FP—growth