Técnicas de inteligencia artifical e ingeniería del software para un sistema inteligente de monitorización de apneas en sueño

[Resumen] El objetivo de esta tesis consiste en el desarrollo de un sistema automatico off-line para la monitorización y analisis de apneas durante el sueño en el cual se utilizan tecnicas de Inteligencia Artificial para la interpretación contextual de las anormalidades respiratorias en el marco de la fase de sueño del paciente, En este trabajo se plantea un sistema organizado en 3 modulos. En primer lugar, un modulo encargado de la evaluación previa del paciente a través de un sencillo cuestionario que permita al clinico obtener información sufiente que justifique la conveniencia de realizar una polisomnografia. En segundo lugar, un módulo de construccion de hipnograma, o mapa de sueño del paciente, que permita identificar las fases por las que ha discurrido, su duración y las transiciones que hayan tenido lugar. De esta forma, la integración final de la información de estos dos últimos modulos facilita la interpretación de los eventos observados. Para la evaluación previa del paciente y de entre los criterios publicados en la literatura, se ha elegido el protocolo de autoevaluación propuesto por Johnson y Halberstadt. Para la evaluación global del protocolo se utiliza el modelo de Shortliffe y Buchanan de factores de certeza en el que no se consideran evidencias negativas. Los umbrales de deteccion utilizados son de 0,8 para aquellas preguntas que representan una mayor contribución para la recomendación de realizar el analisis; y de 0,2 para el resto de preguntas del test. Una vez que se ha completado el cuestionario y se conoce que evidencias apoyan a la hipotesis de Prescripcion polisomnografica, se calcula el valor del factor de certeza resultante clasificándolo lingüisticamente