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Sistemas de Inteligencia Artificial Explicable (IAE) para el Análisis y Gestión de Datos

Institut Universitari Valencià d'investigació en Intel·ligència Artificial

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La cantidad de información que se está generando en diferentes dominios (e.g., en el contexto de la genómica) y especialmente en entornos complejos requieren el uso de técnicas de inteligencia artificial que faciliten el análisis de los datos y permitan generar conclusiones relevantes para la comprensión del dominio objeto de estudio.
En la actualidad, se están utilizando algoritmos de IA, algunos de ellos basados en modelos de caja negra como las redes neuronales, para realizar el análisis de los datos y generar conclusiones. Sin embargo, los resultados no son 100% precisos y las técnicas de caja negra no permiten a los profesionales comprobar los motivos en los que se basan los resultados obtenidos para poder así mejorarlos. Esto aumenta la desconfianza de los usuarios y puede llevar al desuso de dichas técnicas.
Planteamos la aplicación de una IA Explicable que permita al usuario identificar las decisiones que motivan los resultados, de una forma comprensible, y que permitan evolucionar el sistema de acuerdo con sus necesidades.

Responsable científico

Pastor López Oscar

Participantes

Pastor López Oscar, Mota Herranz Laura, Casamayor Rodenas Juan Carlos

Aplicaciones

Gestión de la información
Análisis e interpretación de grandes cantidades de datos (Big Data)
Selección y consolidación de información de distintas fuentes o repositorio de datos Y aplicaciones más específicas en el dominio de la genómica:
Integración y análisis de datos clínicos y genómicos
Comprensión de los mecanismos biológicos que dan lugar a enfermedad
Identificación y desarrollo de medicamentos dirigidos a dianas específicas
Sistemas de Información para la gestión y análisis de datos genómicos
Identificación de variaciones genómicas susceptibles de producir enfermedad
Detección de patrones para el análisis genómico

Ventajas técnicas

Las ventajas técnicas de estas aplicaciones incluyen:
Uso de tecnologías de IAE para el análisis de datos y generación de resultados, permitiendo comprender el proceso de decisión mediante explicaciones comprensibles para el usuario.
Creación de sistemas adaptables en función de la precisión de los resultados obtenidos. Esto facilitará la evolución de los sistemas adecuándose mucho mejor a las necesidades del usuario, ya que el mismo puede participar de forma activa en el proceso.
Reducción del coste de desarrollo e implementación de Sistemas de Información en el dominio bioinformático.

Beneficios que aporta

Beneficios: * Mejora en la identificación y tratamiento de los datos utilizados * Gestión eficiente y efectiva de datos * Mejora en la explotación de los datos * Mejora de la calidad de las aplicaciones software para el contexto bioinformático * Reducción de costes en el estudio y análisis del dominio genómico * Generación automática de sistemas de análisis genómico

Experiencia relevante

El Centro de Investigación en Métodos de Producción de Software (PROS) tiene amplia experiencia en Modelado, Diseño y Desarrollo de Sistemas de Información así como enel desarrollo de herramientas informáticas para la gestión y análisis de la información genómica. Además cuenta con multitud de artículos y proyectos relacionados con el tema.

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Líneas de investigación

Ingeniería de sistemas auto-adaptativos

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