Neutrosophic Computing and Machine Learning, Vol. 25, 2023
Alejandro S. Mayorga G, Liliana K. Sailema L, Génesis A. Zúñiga C. Método multicriterio neutrosófico para la
identificación de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral
University of New Mexico
Método multicriterio neutrosófico para la identificación
de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral
Neutrosophic multicriteria method for the identification of
Behcet's disease associated with brain tumor
Alejandro Sebastián Mayorga Garcés
1
, Liliana Katherine Sailema López
2
, and Génesis Alexan-
dra Zúñiga Cárdenas
3
1
Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Ambato, Ecuador. E-mail: ua.alejandromayorga@uniandes.edu.ec
2
Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Ambato, Ecuador. E-mail: ma.lilianaksl36@uniandes.edu.ec
3
Universidad Regional Autónoma de Los Andes, Ambato, Ecuador. E-mail: ma.genesisazc89@uniandes.edu.ec
Resumen. La enfermedad de Behcet es una vasculitis multisistémica multifactorial que involucra el daño cualquier tipo o ta-
maño de vasos sanguíneos además de afectaciones a nivel de la piel, articulaciones así como a nivel gastrointestinal, muscu-
loesquelético, cardiovascular y de tipo neurológico. La presente investigación tiene como objetivo desarrollar un método mul-
ticriterio neutrosófico para la identificación de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral. El método permite la clasi-
ficación oportuna de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral. Se implementa un estudio en el que se determina la
evaluación y clasificación con datos previamente almacenados.
Palabras Claves: método multicriterio neutrosófico, identificación de la enfermedad de Behcet, tumor cerebral.
Abstract. Behcet's disease is a multifactorial multisystemic vasculitis that involves damage to any type or size of blood ves-
sels, as well as skin and joint involvement, as well as gastrointestinal, musculoskeletal, cardio-vascular, and neurological dis-
orders. The objective of this research is to develop a neutrosophic multicriteria method for the identification of Behcet's disease
associated with a brain tumor. The method allows timely classification of Behcet's disease associated with brain tumor. A
study is implemented in which the evaluation and classification is determined with previously stored data.
Keywords: neutrosophic multicriteria method, identification of Behcet's disease, brain tumor.
1 Introducción
La enfermedad de Behçet es considerada como una vasculitis multisistémica multifactorial que involucra el
daño de cualquier tipo o tamaño de vasos sanguíneos además de afectaciones a nivel de la piel, articulaciones así
como a nivel gastrointestinal, musculoesquelético, cardiovascular y de tipo neurológico, esta patología fue des-
crita por Hulusi Behçet en el año de 1937 quien lo caracterizó como el complejo triple de síntomas, que consiste
en la presentación de: úlceras orales, úlceras genitales y uveítis o hipopión [1].
La prevalencia se destaca principalmente en la ruta de seda que comprende países como: Turquía en donde
se han reportado 370 casos/100.000 habitantes; Israel con una frecuencia de 146 casos/100.000 habitantes e Irán
que cuenta con una prevalencia de 80 casos/1000.000 habitantes. Además en otras partes del mundo como es el
paco de España la Enfermedad de Behcet tiene una prevalencia en edades pediátricas que corresponde al 6,9%
[2].
Se considera que el debut de la enfermedad oscila entre los 25-30 años y que por lo general se desarrollan en
etapa de la niñez con una prevalencia en niños a partir de los 12 años, cuya frecuencia se ha considerado la mis-
ma tanto en hombres como en mujeres [2].
Esta se centra especialmente en la inmunidad innata y adaptativa además de otros factores como la respuesta
neutrofílica, de carácter multifactorial, y con predisposición genética, familiar y la implicación de agentes am-
bientales. Se ha demostrado que en pacientes que presentan HLA B51 tienen mayor riesgo de presentar Enfer-
medad de Behcet (odds ratio: 5,78), además se ha encontrado la predisposición en genes como IL-10, IL-23R,
IL-12RB2, ERAP1 o MEFV [3].
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La inmunidad innata tanto como la adaptativa juegan un rol muy importante en la fisiopatología de la enfer-
medad principalmente la inmunidad innata donde va a existir una disfunción endotelial e hiperestimulación neu-
trofílica, con la presencia de un infiltrado inflamatorio de origen perivascular con leucocitoclastia, necrosis fibri-
noide obliterativa y trombosis con infiltración neutrofílica de capilares, venas y arterias y la presencia de infiltra-
ción linfocítica que se videncia en fases tardías.
Además se encuentran involucrados diversos agentes infecciosos como: virus herpes simple, estreptococos,
estafilococos, Escherichia spp. o parvovirus B19, entre otros.Cabe En las ultimas investigación se ha encontrado
una relación con la haploinsuficiencia de A20, producida por la mutación en el gen TNFAIP3 como factor aso-
ciado y desencadenante de la enfermedad de Behcet [3].
Al ser considerada como una vasculitis sistémica se caracteriza por un trío de aftas orales recidivantes, aftas
genitales y lesiones oculares (uveítis e hipópion), además de otras manifestaciones clínicas de tipo vascular, in-
testinal, articular y neurológica (neurobehçet .NB). Una de las afecciones más complejas de tratar se encuentran
las neurológicas que se caracterizan por presentar: hipertensión intracraneal aislada, la trombosis venosa cere-
bral, la meningitis o meningoencefalitis (es la más usual), infartos isquémicos y la polirradiculoneuritis [4].
Las ulceraciones bucales o aftas son el signo cardinal de la enfermedad de Behcet y se presenta en el 100%
de los pacientes, estas aftas son típicas y pueden observarse en las tres formas de aftosis: menor, mayor y miliar
(o herpetiforme) y se ecneuntratana a nivel de: boca, laringe, faringe, amígdala, etc. Su evolución se asemeja en
los 3 niveles y puede resumirse en cuatro fases [3].
Primer estadio prodrómico que se caracteriza por la sensación de quemadura, que puede preceder en 24 horas
a la aparición de la lesión. Segundo la fase inflamatoria en donde se presenta zona eritematosa, que tiende a in-
durarse a la palpación a nivel central en aproximadamente 1-3 días, con la presencia de un halo inflamatorio que
mide entre 1 a 3 cm. Tercero Fase de ulceración en donde se presenta una úlcera de tipo central y dolorosa cu-
bierta por exudado blanco amarillento o grisáceo durante un tiempo de 4-16 días. Cuarto la fase en donde apare-
cen las cicatrices de tipo: mayor, menor o miliar siendo estas las más comunes [3].
El diagnóstico de esta enfermedad es controversial debido a la gran cantidad de manifestaciones clínicas, a
pesar de esto en todos los pacientes se debe realizar una historia clínica adecuada, iniciando por la anamnesis
completa y examen físico completo teniendo especial cuidado y atención al momento de valorar los genitales en
busca de lesiones activas.
También se debe tener en cuenta la sintomatología que producen los órganos diana afectados, posterior a eso
se procede a realizar exámenes de laboratorio, iniciando por una analítica sanguínea: hemograma, bioquímica,
pruebas de coagulación, evaluación de reactantes de fase aguda (velocidad de sedimentación globular [VSG],
proteína C reactiva [PCR]), marcadores de citolisis (lactato deshidrogenasa [LDH], creatinquinasa [CPK]), pro-
teínas totales, albúmina, estudio inmunológico básico (inmunoglobulinas, C3, C4), HLA-B51, de estos existe
ningún marcador analítico específico de EB y estudio de orina.
Varios autores mencionan que el diagnóstico es clínico, por lo que se puede demorar incluso meses en com-
pletarlo [4]. También se ha descrito la importancia de los estomatólogos en el diagnóstico de la enfermedad de
Behcet, ya que pueden ser los primeros en detectarlo [3].
La presente investigación tiene como objetivo desarrollar un método multicriterio neutrosófico para la identi-
ficación de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral. El método permite la clasificación oportuna de la
enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral.
2 Materiales y métodos
La sección presenta la estructura del funcionamiento del método multicriterio neutrosófico para la identifica-
ción de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral. El funcionamiento está guiado por un flujo de traba-
jo de tres actividades [5, 6]. Basa su funcionamiento a partir un entorno neutrosófico para modelar la incerti-
dumbre.
Se sustenta sobre un esquema de análisis de decisión lingüística que puede abordar criterios de diferente na-
turaleza y proporcionar resultados lingüísticos en un entorno neutrosófico [7], [8-10]. La figura 1 muestra las ac-
tividades fundamentales del método propuesto.
Figura 1: Representación del método para la identificación de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral.
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El método está diseñado para soportar el flujo de trabajo y para determinar apoyar la toma de decisiones so-
bre la identificación de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral. Consta de las siguientes actividades:
definición del enfoque, generación de información, y procesamiento e inferencia [11, 12]. A continuación se
describen las diferentes etapas del método:
1. Definición del enfoque
En esta etapa, el marco de evaluación se define para corregir la estructura sobre la toma de decisiones y para
determinar la detección para la identificación de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral. El marco se
modela a partir de los siguientes elementos:
• Sea
un conjunto de expertos.
• Sea
un conjunto de casos asociado a tumor cerebral.
• Sea
un conjunto de criterios que caracterizan la enfermedad de Behcet aso-
ciado a tumor cerebral
Se utiliza un marco de información heterogéneo [13]. Para cada experto se puede usar un dominio diferente
numérico o lingüístico para evaluar cada criterio, atendiendo a su naturaleza en un entorno neutrosófico [14],
[15, 16]. A partir de la modelación de los elementos que definen el enfoque se realiza la generación de las infor-
maciones.
2. Generación de información
Mediante la definición del marco de trabajo se obtiene el conocimiento del conjunto de expertos. Por cada
experto se suministra sus preferencias mediante el uso de vectores de utilidad [17-19]. El vector de utilidad se
expresa mediante la ecuación 1:
(1)
Donde:
representa la preferencia otorgada al criterio
sobre los casos de análisis
expresado por el experto
.
La etapa obtiene las informaciones que son de necesidad para el procesamiento de las inferencias, a partir del
conjunto de datos obtenidos mediante la consulta a los expertos. Se realiza el procesamiento y la inferencia de
las informaciones en función de obtener las recomendaciones sobre las toma de decisiones para la identificación
de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral.
3. Procesamiento e inferencia
La etapa de procesamiento e inferencia es la encargada de, a partir del marco de trabajo establecido con el
conjunto de datos recuperados, realizar la evaluación lingüística colectiva que sea interpretable para la toma de
decisiones para la identificación de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral. [20, 21]. Para ello la in-
formación es unificada y agregada [22, 23].
A partir del procesamiento se realiza un proceso de ordenamiento de alternativas que son priorizados para
tratar con información heterogénea y dar resultados lingüísticos.
A 2TLNNS se define como [24]:
A partir de
que representa una 2TLSs con cardinalidad impar t + 1.
Se define para
y a,b,c [0, t], donde
expresan
independientemente del grado de verdad, grado de indeterminación y el grado de falsedad por 2TLSs.
Por lo tanto: 2TLNNSs se define:
(2)
Donde:
,
,
Mediante la función de puntuación y precisión se clasifica 2TLNN [25].
Sea
a
2TLNN en L la función de puntuación y precisión en l_1 se define como:
(3)
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(4)
3. Procesamiento e inferencia:
La información se unifica en un dominio lingüístico específico (
[26-28-39-40]. La información numérica
se transforma al dominio lingüístico
siguiendo estos pasos:
a) Seleccionar un dominio lingüístico específico, denominado conjunto de términos lingüísticos básicos
.
b) Transformación de valores numéricos en [0, 1] al
c) Transformación de conjuntos difusos
sobre el en 2-tupla lingüística.
La agregación permite la unificación de las informaciones para lo cual se desarrolla mediante dos pasos con
el objetivo de calcular una evaluación global de los casos de análisis.
El operador de agregación unifica las diferentes ponderaciones expresadas por cada experto [29],[30-32-37-
38] teniendo en cuenta su conocimiento y su importancia en el proceso toma de decisiones para la identificación
de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral.
El paso final en el proceso de priorización es establecer una clasificación entre los casos de análisis, esta cla-
sificación permite priorizar los casos analizados con más valor.
El caso de análisis más significativo es aquel que tiene la evaluación colectiva máxima
. Los requisitos se priorizan según este valor en orden decreciente.
3 Resultados y discusión
La presente sección, describe el funcionamiento del método multicriterio neutrosófico. Se realizó un estudio
de caso aplicado a una organización para la detección de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral. El
objetivo consistió en determinar la toma de decisiones para la identificación de la enfermedad de Behcet asocia-
do a tumor cerebral. El ejemplo ilustra la aplicabilidad del método.
Desarrollo de la actividad 1: Marco de evaluación
Para el presente estudio de caso, se identificó un marco de trabajo compuesto por:
, que representan los 5 expertos que intervinieron en el proceso.
Los cuales realizan la evaluación:
, de 9 Casos asociado a tumor cerebral.
A partir de la valoración de los
los cuales conforman los 6 criterios valorativos.
La tabla 1 muestra los criterios utilizados.
Tabla 1: Criterios utilizados para la identificación de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral.
No
Criterio
1
Respuesta neutrofílica, predisposición genética, familiar.
2
La implicación de agentes ambientales aislada
3
Predisposición en genes como IL-10, IL-23R, IL-12RB2, ERAP1 o MEFV, relacionán-
dose con la aparición de sintomatología neurológica como son hipertensión intracraneal
4
La trombosis venosa cerebral
5
Infartos isquémicos
6
Polirradiculoneuritis
Cada experto podría dar la información de forma numérica o lingüística atendiendo a la naturaleza de los cri-
terios. Se elige un dominio lingüístico común para verbalizar los resultados que se expresan en la Figura 2.
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Figura 2. Dominio de Selección
.
Para los valores numéricos, se utilizará la escala lingüística siguiente con números neutrosóficos de valor
único propuestas en la Tabla 2 [23-33-34].
Tabla 2: Términos lingüísticos empleados.
Término lingüístico
Números SVN
Extremadamente buena (EB)
(1,0,0)
Muy muy buena (MMB)
(0.9, 0.1, 0.1)
Muy buena (MB)
(0.8,0,15,0.20)
Buena (B)
(0.70,0.25,0.30)
Medianamente buena (MDB)
(0.60,0.35,0.40)
Media (M)
(0.50,0.50,0.50)
Medianamente mala (MDM)
(0.40,0.65,0.60)
Mala (MA)
(0.30,0.75,0.70)
Muy mala (MM)
(0.20,0.85,0.80)
Muy muy mala (MMM)
(0.10,0.90,0.90)
Extremadamente mala (EM)
(0,1,1)
Desarrollo de la actividad 2: Generación de información
A partir de la información obtenida sobre los casos de análisis, son almacenadas para su posterior procesa-
miento. El marco de evaluación es presentado en la Tabla 3. Los criterios de evaluación se realizan en la escala
.
Tabla 3: Presentación de los resultados
[0.9, 0.2, 0.1]
[0.8, 0.1, 0.3]
[0.6, 0.3, 0.2]
[0.5, 0.3, 0.3]
[0.6, 0.2, 0.2]
[0.8,0,15,0.20]
[0.9, 0.1, 0.2]
[0.6, 0.3, 0.2]
[0.9, 0.1, 0.2]
[0.7, 0.3, 0.1]
[0.6, 0.3, 0.2]
[0.5, 0.4, 0.1]
[0.9, 0.1, 0.2]
[0.8, 0.1, 0.2]
[0.7, 0.3, 0.1]
[0.8,0,15,0.20]
[0.8,0,15,0.20]
[0.8,0,15,0.20]
[0.9, 0.2, 0.1]
[0.8,0,15,0.20]
[0.6, 0.2, 0.2]
[0.7, 0.3, 0.1]
[0.9, 0.2, 0.1]
[0.3, 0.3, 0.2]
[0.5, 0.4, 0.1]
[0.8,0,15,0.20]
[0.6, 0.2, 0.2]
[0.6, 0.2, 0.2]
[0.5, 0.1, 0.4]
[0.8, 0.1, 0.3]
La información se transforma para unificar la información heterogénea. Los juegos difusos posteriores sobre
se transforman en 2-tuplas lingüísticas.
A partir del proceso de agregación se calculó una evaluación de los casos de análisis. Para el proceso de
agregación se utilizó el promedio de ponderación de los números neutrosóficos lingüísticos de 2 tuplas. 2-
TLNNWA a partir de los datos referidos por para cada experto [19-35-36]. En este caso los vectores de pondera-
ción W=(0.8, 0.8, 0.8, 09, 0.8).
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Tabla 4: Procesamiento del resultado de los datos.
Casos de análisis
Preferencias
[0.3, 0.9, 0.6, 0.4, 0.8 ]
[ 0.9, 0.6, 0.6, 0.9, 0.6]
[0.9, 0.6, 0.9, 0.9, 0.8]
[0.9, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8,]
[0.7, 0.9, 0.6, 0.6, 0.9]
[0.8, 0.6, 0.9, 0.8, 0.7]
[0.8, 0.8, 0.8, 09, 0.8]
[0.8, 0.8, 0.8, 09, 0.9]
[0.7, 0.8, 0.8, 0.9, 0.9]
Para calcular la evaluación colectiva, el operador 2-TLNNWA se utiliza el vector de ponderación V= (0.9,
0.8, 0.8, 09, 0.8) de la tabla 5.
Tabla 5: Evaluación colectiva para los casos de enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral.
Vector
Alternativa
Puntuación
[0.3, 0.9, 0.6, 0.4, 0.8 ]
0.2
[ 0.9, 0.6, 0.6, 0.9, 0.6]
0.4
[0.9, 0.6, 0.9, 0.9, 0.8]
0.6
[0.9, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8,]
0.6
[0.7, 0.9, 0.6, 0.6, 0.9]
0
[0.8, 0.6, 0.9, 0.8, 0.7]
0
[0.8, 0.8, 0.8, 09, 0.8]
0.8
[0.8, 0.8, 0.8, 09, 0.9]
0.6
[0.7, 0.8, 0.8, 0.9, 0.9]
0.4
Finalmente, se ordenan todas las evaluaciones colectivas y se establece una clasificación entre los casos de
análisis con el propósito de identificar las mejores alternativas de puntuación calculadas.
Tabla 6: Resultados de la función de puntuación.
En el estudio de caso, la clasificación de los casos de análisis quedó recomendada como sigue:
, siendo este el orden de casos con más pertenencia identificación de la enfermedad de
Behcet asociado a tumor cerebral.
Discusión
Según [3] en la fisiopatología de la Enfermedad de Behcet se centra en la inmunidad de nuestro cuerpo tanto
innata y adaptativa, coincidimos con el autor ya que en esta enfermedad también intervienen factores como la
respuesta neutrofílica y tienen predisposición genética, familiar y se relaciones con factores ambientales, por otra
parte también se encuentra implicado el HLA B51 e iterleukinas como IL - 10, IL - 23R
Según [4] la Enfermedad de Behcet al ser considerada como una vasculitis sistémica se caracteriza por un
trío de aftas orales recidivantes, aftas genitales y lesiones oculares, y además de otras manifestaciones clínicas de
tipo vascular, intestinal, articular y neurológica.
Según [1] el diagnóstico de esta enfermedad es controversial debido a la gran cantidad de manifestaciones
clínicas, coincidimos con el autor ya que en sus criterios no se encuentra relación con el sexo ni la edad de la
persona, datos que serían muy importantes, y a más de esto su diagnóstico es clínico, que se debe valorar
iniciando por la anamnesis completa y examen físico exaustivo.
Conclusión
A partir del desarrollo de la investigación propuesta, se obtuvo un método multicriterio neutrosófico para la
identificación de la enfermedad de Behcet asociado a tumor cerebral, basó su funcionamiento en números neu-
[0.8, 0.8, 0.8, 09, 0.8]
[0.9, 0.6, 0.9, 0.9, 0.8]
[0.9, 0.6, 0.8, 0.8, 0.8,]
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trosóficos para modelar la incertidumbre. Sin embargo, en la enfermedad de Behcet intervienen factores que in-
volucran la participación de la inmunidad innata y adaptativa además de otros factores como la respuesta neutro-
fílica, predisposición genética, familiar y la implicación de agentes ambientales, junto con la asociación con el
HLA B51 y la predisposición en genes como IL-10, IL-23R, IL-12RB2, ERAP1 o MEFV, relacionándose con la
aparición de sintomatología neurológica como son hipertensión intracraneal aislada, la trombosis venosa cere-
bral, la meningitis o meningoencefalitis siendo la más usual , infartos isquémicos y la polirradiculoneuritis.
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Recibido: Octubre 11, 2022. Aceptado: Diciembre 24, 2022
