INTELIGENCIA ARTIFICIAL - SA26-2

Un hospital está desarrollando un sistema de apoyo al diagnóstico médico basado en Redes Bayesianas para evaluar la probabilidad de que un paciente tenga neumonía, dada la presencia de ciertos síntomas y factores de riesgo.

Sin embargo, los médicos han notado que el sistema a veces cambia drásticamente sus predicciones cuando se agrega un nuevo síntoma, aunque este no debería afectar directamente el diagnóstico. Sospechan que el modelo no está manejando correctamente la independencia condicional entre algunas variables.

Además, al recibir nueva información, el sistema no actualiza su probabilidad de manera intuitiva, lo que genera dudas sobre si está usando correctamente la evidencia en situaciones de incertidumbre.

Realice el análisis del problema:

Explica qué significa independencia condicional en una Red Bayesiana y cómo una mala representación de las dependencias entre variables puede causar predicciones erróneas en este caso.

Fecha de Entrega: 26 Septiembre de 2026

Valor: 10 puntos.