Kathy: sistema experto para la optimización de la nutrición en la regulación hormonal femenina

Resumen

Más del 26 % de la población mundial menstrúa sin una guía fiable para gestionar las fases hormonales del ciclo. Este trabajo presenta a Kathy, un sistema experto de asesoramiento nutricional adaptado al ciclo menstrual femenino. Implementado en SWI-Prolog y Python, utiliza inferencia avanzada sobre una base de conocimiento estructurada dentro de una interfaz conversacional basada en consola. La base de conocimiento contiene 164 hechos y 23 reglas lógicas específicas del dominio, basadas en la literatura científica, que formalizan las cuatro fases del ciclo menstrual (menstrual, folicular, ovulatoria y lútea) y generan recomendaciones personalizadas basadas en la evidencia. El sistema se describe mediante autómatas finitos y una máquina de Turing abstracta, lo que permite analizar su complejidad computacional. Kathy mejora el acceso al conocimiento basado en la evidencia para optimizar las estrategias de apoyo alineadas con los ciclos fisiológicos naturales del cuerpo femenino, un campo que tradicionalmente ha dependido de costosas consultas profesionales. Los experimentos demuestran una mayor eficiencia algorítmica, con tiempos de respuesta que van desde los 2,3 ms para consultas directas hasta los 123,8 ms para la optimización multiobjetivo compleja. El sistema alcanza una precisión del 95 % en el contexto de recomendaciones de carácter básico y del 88 % en la fase de optimización heurística integral.