En el presente artículo se presenta el uso de los Algoritmos Genéticos (AG) en la generación automática de una lista de pacientes tipos (modelos) de una determinada enfermedad, en concreto se presenta su uso en el estudio del Glaucoma crónico de ángulo abierto (GCAA) en estado incipiente. Esta base de datos forma parte de un sistema de evaluación (Fuzzy Associative Memory) basado en lógica difusa. Para realizar esta tarea se diseña un sistema de búsqueda de los modelos sin la intervención subjetiva del médico, para ello se introducen técnicas de los algoritmos genéticos. En concreto se diseña un nuevo AG que realza dos tareas básicas:

A partir de un conjunto de campos visuales de pacientes con glaucoma, se detectan las posibles clases existentes en función del parecido entre los datos. En resumen, se realiza el proceso de agrupamiento o clustering.

Una vez se tienen las clases, el siguiente proceso consiste en determinar un modelo representativo para cada una de ellas.

Estos dos procesos se realizan a la vez, comunicándose entre ellos para alcanzar la solución final.

Con el fin de comprobar el correcto funcionamiento del AG se ha utilizado un conjunto de datos artificiales. Posteriormente, se ha aplicado un conjunto de datos real, compuesto un conjunto de campos visuales de pacientes afectados con glaucoma. Se han realizado diferentes simulaciones, obteniéndose soluciones similares en relación con el número de modelos. Como ejemplo, paso a comentar los resultados obtenidos por un genético con una población de 150 individuos, y que ha necesitado 3331 generaciones para alcanzar la solución. El número de prototipos es de 23, 17 de ellos corroborados por el técnico especialista. Hay que tener en cuenta que la validación de los resultados es muy compleja, ya que para el caso que se trata, no se tiene conocimiento de ningún trabajo similar.

Por último, se ha realizado la misma tarea utilizando Redes Neuronales Artificiales (RAN), comprobándose que el los AG presentan un comportamiento y resultados mejores.