El programa ELVIRA fue usado para la construcción de una red bayesiana que ayude en la detección del cáncer de próstata. Con la ayuda de un urólogo, se tiene 5 versiones hasta el momento. Lo que hemos hecho es un análisis sobre tal desarrollo.

1. 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

2. 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

3. Desde la pestaña de inferencia podemos sacar la opción de editor de casos
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.
La barra de menú es fácil de trabajar, de comprensión sencilla.
Haciendo clic derecho sobre el nodo obtenemos la opción de explicación de nodo
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.
Para mayor detalle hacemos clik sobre la pestaña Ver más propiedades
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.

4. El monitor de casos
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
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/

5. 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.

6. • 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.

7. 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

8. 4
4
Gráfico que representa la Red bayesiana para determinar si un paciente tiene o no cáncer de próstata. Tomado del entorno de ELVIRA.

9. 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

10. 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.

11. 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.

12. 0.03, se decide hac
cer una biopssia resultando
o positiva con
n un grado de
e gleason de 7. Dando com
mo
ado de que el paciente tien
resulta ne cáncer de próstata.
A continuación mos robabilidades de cada uno de los posibl
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so anteriorme
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PROSTANET represe enta de formma adecuada el conocimieento médico y y el índice de e acierto de los
ados es muy a
resulta alto. Además ha ayudado a considerar otro tipo de relaciones (causa‐efecto, en
de efecto‐causa) a las que no estaba aco
lugar d ostumbrado.
Conclu
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e infieren.

13. 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.

14. • 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