Redes bayesianas y diagnóstico médico. Una forma diferente de aprender probabilidades condicionadas

• Autores: Vicente Domingo Estruch Fuster
• Localización: Modelling in Science Education and Learning, ISSN-e 1988-3145, Vol. 12, Nº. 2, 2019, págs. 59-76
• Idioma: español
• DOI: 10.4995/msel.2019.10830
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• Resumen

  • Las redes bayesianas constituyen una herramienta formal que permite modelar procesos caracterizados por la incertidumbre, lo cual es propio de muchos problemas reales. Con una red bayesiana se puede establecer un modelo completo sobre un conjunto de variables aleatorias y sus relaciones. Dicho modelo se puede utilizar para estimar probabilidades de ciertas variables de la red, que se denominan variables de estado, cuando son fijadas otras variables, llamadas variables de evidencia. El proceso de obtener la distribución de probabilidad de las variables de estado dadas las evidencias se denomina inferencia probabilística bayesiana. En este trabajo, tras introducir las redes bayesianas, se expone cómo utilizarlas en el aula analizando problemas de diagnóstico médico. Con esto se persigue un aprendizaje más significativo de los conceptos de independencia y de probabilidad condicional, que son esenciales para una correcta aplicación de numerosos métodos probabilísticos y estadísticos.

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