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Desarrollo de sistemas para el análisis de datos heterogéneos procedentes del ámbito sanitario, identificación de variables relevantes y ayuda a la toma de decisión clínica

Instituto Universitario Mixto de Tecnología Informática

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Los datos de historia clínica, análisis de orina o sangre, análisis genético y cualquier otro, ya son utilizados de forma conjunta cada vez para más propósitos de ayuda al diagnóstico o pronóstico en la rutina clínica. El tratamiento de estos datos, que con la aportación de la información genéticas a supuesto un incremento en varios órdenes de magnitud en la información que ahora se maneja para cada paciente, ha supuesto un cambio de paradigma en su análisis. Para ello están surgiendo diversas aproximaciones que se nutren de diversas técnicas procedentes del campo de investigación en inteligencia artificial.
El grupo de investigación PRAIA del ITI desarrolla sistemas de ayuda al diagnóstico o pronóstico mediante el empleo de técnicas de reconocimiento de formas y aprendizaje automático. El propósito de estos sistemas es ayudar al experto humano en la interpretación de la ingente cantidad de datos disponibles para cada paciente, con el objetivo tanto de reducir los errores de diagnóstico como de agilizar el análisis de la información. Estos sistemas tienen una importante aplicación en el entorno clínico, como por ejemplo en la detección del desarrollo de la diabetes tipo 2, en el tratamiento de inducción para la leucemia mieloide aguda, en el diagnóstico no invasivo de la endometriosis, en la estimación del riesgo de padecer un shock séptico, y muchos otros objetivos que se podrían definir para multitud de enfermedades.
Responsable científico

Pérez Cortés Juan Carlos

Participantes

Arlandis Navarro Joaquim Francesc, Pérez Cortés Juan Carlos

Aplicaciones

  • Sistemas informatizados de ayuda al diagnóstico o pronóstico médico.

Ventajas técnicas

  • Ventajas: · Identificación de variables relevantes en datos heterogéneos (historia clínica, análisis sangre, datos genéticos, etc.) · Construcción de modelos capaces de facilitar estimaciones sobre diferentes objetivos clínicos: desarrollo de diabetes, presencia de endometriosis, riesgo de recaida en tratamientos de inducción. etc.

Beneficios que aporta

  • Beneficios que aporta: · Ayuda al experto en la interpretación de datos médicos para reducir errores de diagnóstico o pronóstico y agilizar el análisis de la información personalizada para cada paciente.

Experiencia relevante

  • El grupo de "Percepción, Reconocimiento, Aprendizaje e Inteligencia Artificial (PRAIA)" del Instituto Universitario Mixto de Tecnología de Informática, centra su actividad en el diseño e implementación de técnicas de adquisición de datos de distintas tipologías (imagen, texto, voz, secuencias de datos...), la extracción de características y patrones de dichos datos aplicando algoritmos en base a un modelo y la mejora de dicho modelo mediante técnicas de interacción y aprendizaje, de forma que se mejora y ayuda al proceso de toma de decisión. Esta línea se enfoca principal, aunque no exclusivamente, hacia el análisis de datos médicos, que facilitan el diagnóstico y la detección precoz de enfermedades y malformaciones, y el análisis y clasificación de imágenes en 3 dimensiones, que facilita la inspección industrial, el control de calidad y de llenado o la detección de defectos de fabricación, habiendo desarrollado y patentado un Sistema de Inspección y Clasificación en 3D en caída libre llamado ZeroGravity3D.