Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:55Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-08-26Bitstream added on 2014-06-13T18:56:49Z : No. of bitstreams: 1 condi_gk_me_botib.pdf: 217724 bytes, checksum: c8909dfd53e3c9277c4a661370648cd0 (MD5) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / O Brasil apresenta o maior rebanho comercial de bovinos do mundo, porém, esta produtividade é afetada pelo parasitismo por nematódeos gastrintestinais. Para o controle desses parasitas são empregadas drogas anti-helmínticas, dentre elas as lactonas macrocíclicas, últimas drogas lançadas no mercado. No entanto, o uso freqüente de antihelmínticos tem contribuído para o surgimento de populações de parasitas resistentes. O presente estudo objetivou avaliar a eficácia da moxidectina em uma propriedade onde existia a suspeita da presença de Oesophagostomum spp. com resistência à moxidectina. Avaliou-se também a precisão do teste de redução da contagem de ovos nas fezes (R-OPG) em comparação com os dados obtidos pelo teste controlado (necropsia dos animais após o tratamento). No trabalho foram utilizados 20 bovinos jovens, os quais foram mantidos juntos com os bovinos da propriedade com suspeita de resistência à moxidectina. Os animais antes de serem colocados na propriedade foram tratados com fosfato de levamisol, a fim de entrarem livres de infecções por nematódeos. Os animais se infectaram naturalmente com as espécies de parasitos presentes na fazenda e quando as contagens de ovos por grama de fezes (OPG) foram superiores a 250, os animais foram distribuídos em dois grupos, por sorteio. Um grupo (n=10) foi tratado com moxidectina 1% (0,2 mg/kg; Cydectin®, Fort Dodge) e o outro foi o controle (n=10). Amostras fecais de cada animal foram colhidas no dia do tratamento, três, sete, 10 e 14 dias depois da aplicação para a determinação do número de OPG e para realização de coproculturas. Decorridos 14 dias do tratamento, todos os animais foram sacrificados para obtenção, quantificação e identificação dos nematódeos gastrintestinais. Os dados obtidos indicaram a presença de resistência anti-helmíntica...

La salud a nivel mental y psicológico que nos brindan los animales domésticos es una necesidad poco valorada. La medicina veterinaria aplica conocimientos científicos al mejoramiento de la salud animal y al control enfermedades transmisibles al hombre. Las clínicas veterinarias, en el contexto peruano, no cuentan con suficiente soporte tecnológico para el proceso de diagnóstico. De la revisión del estado del arte se sabe que son escasos los proyectos de investigación realizados en este dominio específico. Existen herramientas de diagnóstico en el dominio de la medicina humana, varios ejemplos hacen uso de la representación del conocimiento por medio de ontologías y de sistemas de inferencia que trabajan con esta representación. En vista de los problemas presentados se plantea la interrogante. ¿Cómo dar soporte al diagnóstico de enfermedades en el dominio de la veterinaria en el contexto peruano, específicamente en Lima metropolitana?. Este es un proyecto de investigación aplicada en el área de la inteligencia artificial motivado por un interés personal en la representación de conocimiento, la simulación de procesos mentales racionales y la medicina veterinaria. Se plantea aplicar conceptos de ingeniería del conocimiento para contribuir a alcanzar el estado ideal, trata del uso de inferencia basada en ontologías para el disgnóstico en enfermedades de animales. Una ontología encapsula y uniformiza el conocimiento de un dominio de interés y se puede utilizar para resolver problemas en este dominio. Las ontologías permiten un alto grado de expresividad, estas permiten representar conocimiento complejo. El conocimiento, experiencia y criterio de un veterinario son habilidades complejas de replicar, por lo que no es posible hacerlo con exactitud. Una ventaja de las ontologías es que permiten representar supuestos, metas, hipótesis y predicciones sobre un dominio específico. El principal objetivo de la investigación es aplicar inferencia basada en ontologías para dar soporte al proceso de diagnóstico encapsulando el conocimiento del especialista en una base de información que de diagnóstico consultable. Mediante herramientas de inferencia el experto podrá extraer información filtrada en base a los síntomas observados. De esta manera obtendrá un abanico de posibilidades que reducirán significativamente el esfuerzo del veterinario al momento de dar un diagnóstico. Se trata de abstraer el conocimiento del veterinario, organizarlo y acceder a este por medio de herramientas que simulen el razonamiento. Esto reducir ´a el tiempo invertido por el veterinario en revisión de bibliografía, remembranza y análisis de posibilidades. Es como ofrecer, para un determinado problema, una limitada posibilidad de opciones de solución entre las cuales se encuentra respuesta acertada con una probabilidad bastante alta. Se perfila mucho más sencilla y rápida la labor de diagnóstico frente a esta alternativa. Finalmente, cabe resaltar que el proyecto contribuir ´a a potenciar, con el aporte de investigación en el tema de ontologías e inferencias, los trabajos de investigación realizados por el grupo GRPIAA-PUCP (Grupo de Reconocimiento de Patrones e Inteligencia Artificial Aplicada de la Pontificia Universidad Católica del Perú). / Tesis

La causa más importante de la mortalidad en cobayos es que algunos centros veterinarios no cuentan con médicos veterinarios expertos en cobayos. Nuestra solución para resolver éstas limitantes es un sistema experto que a través de técnicas de Inteligencia Artificial reemplaza al experto en el área de diagnóstico de enfermedades patológicas en cobayos. El conocimiento fue extraído de diferentes universidades e instituciones nacionales y norteamericanas. El sistema recibe como entrada los signos clínicos y patologías hallados en el cobayo, y como salida un diagnóstico y un tratamiento básico. De esta manera, el sistema es una herramienta de soporte para aquellos centros veterinarios, especialmente en zonas rurales, que no cuentan con un profesional especialista y disponible que sea capaz de brindar un diagnóstico eficaz y a tiempo. Además, el sistema puede ser utilizado con propósitos de entrenamiento y educación. El diseño y desarrollo se llevó a cabo usando la metodología CommonKADS y fue construido bajo una plataforma cliente - servidor. Con este sistema se busca disminuir la tasa de mortalidad de los cobayos. / Tesis

La salud a nivel mental y psicológico que nos brindan los animales domésticos es una necesidad poco valorada. La medicina veterinaria aplica conocimientos científicos al mejoramiento de la salud animal y al control enfermedades transmisibles al hombre. Las clínicas veterinarias, en el contexto peruano, no cuentan con suficiente soporte tecnológico para el proceso de diagnóstico. De la revisión del estado del arte se sabe que son escasos los proyectos de investigación realizados en este dominio específico. Existen herramientas de diagnóstico en el dominio de la medicina humana, varios ejemplos hacen uso de la representación del conocimiento por medio de ontologías y de sistemas de inferencia que trabajan con esta representación. En vista de los problemas presentados se plantea la interrogante. ¿Cómo dar soporte al diagnóstico de enfermedades en el dominio de la veterinaria en el contexto peruano, específicamente en Lima metropolitana?. Este es un proyecto de investigación aplicada en el área de la inteligencia artificial motivado por un interés personal en la representación de conocimiento, la simulación de procesos mentales racionales y la medicina veterinaria. Se plantea aplicar conceptos de ingeniería del conocimiento para contribuir a alcanzar el estado ideal, trata del uso de inferencia basada en ontologías para el disgnóstico en enfermedades de animales. Una ontología encapsula y uniformiza el conocimiento de un dominio de interés y se puede utilizar para resolver problemas en este dominio. Las ontologías permiten un alto grado de expresividad, estas permiten representar conocimiento complejo. El conocimiento, experiencia y criterio de un veterinario son habilidades complejas de replicar, por lo que no es posible hacerlo con exactitud. Una ventaja de las ontologías es que permiten representar supuestos, metas, hipótesis y predicciones sobre un dominio específico. El principal objetivo de la investigación es aplicar inferencia basada en ontologías para dar soporte al proceso de diagnóstico encapsulando el conocimiento del especialista en una base de información que de diagnóstico consultable. Mediante herramientas de inferencia el experto podrá extraer información filtrada en base a los síntomas observados. De esta manera obtendrá un abanico de posibilidades que reducirán significativamente el esfuerzo del veterinario al momento de dar un diagnóstico. Se trata de abstraer el conocimiento del veterinario, organizarlo y acceder a este por medio de herramientas que simulen el razonamiento. Esto reducir ´a el tiempo invertido por el veterinario en revisión de bibliografía, remembranza y análisis de posibilidades. Es como ofrecer, para un determinado problema, una limitada posibilidad de opciones de solución entre las cuales se encuentra respuesta acertada con una probabilidad bastante alta. Se perfila mucho más sencilla y rápida la labor de diagnóstico frente a esta alternativa. Finalmente, cabe resaltar que el proyecto contribuir ´a a potenciar, con el aporte de investigación en el tema de ontologías e inferencias, los trabajos de investigación realizados por el grupo GRPIAA-PUCP (Grupo de Reconocimiento de Patrones e Inteligencia Artificial Aplicada de la Pontificia Universidad Católica del Perú).