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

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 distribucion de probabilidad de las variables de estado dadas las evidencias se denomina inferencia probabilistica bayesiana. En este trabajo, tras introducir las redes bayesianas, se expone como utilizarlas en el aula analizando problemas de diagnostico medico. Con esto se persigue un aprendizaje mas significativo de los conceptos de independencia y de probabilidad condicional, que son esenciales para una correcta aplicacion de numerosos metodos probabilisticos y estadisticos.