Sí.
Sí Sí.
Si.
Bien es extracción de asociaciones, enfermedades y otros conceptos
médicos, 2, aumentando la complejidad de datos y modelos,
es continuación de un proyecto anterior,
cuyo objetivo era el descubrimiento de relaciones entre enfermedades.
En el.
En el primer proyecto desarrollamos un sistema capaz
de aprender a buscar relaciones entre hacerme vales,
utilizando muy pocos datos para aprender.
Qué significa esto?
Esto significa que el aprendizaje máquina no ocurre por magia,
sino que es necesario un entrenamiento ahora,
bienes duramente puede llegar a ser muy caro
porque se necesita la intervención manual de especialistas médicos.
Entonces, nosotros lo que hemos hecho
ha sido desarrollar un nuevo algoritmo,
semi, supervisado, que utiliza 100 veces menos entrenamiento,
haciendo viable el proceso en la práctica.
En este segundo proyecto hemos mejorado el algoritmo
y hemos preparado los datos para poder aplicarlo
a una enfermedad de especial interés como es el sida.
Como en el proyecto anterior hemos participado,
por una parte, del grupo de investigación,
también técnicas, avanzadas de minería
y de extracción de información de la UNED
y, por otra parte, la unidad de investigación en salud digital,
áreas de interoperabilidad y sistemas de información del Instituto.
El grupo de investiga en procesamiento de lenguaje natural
y cuenta con una larga experiencia en su aplicación
al dominio vía mérito.
El grupo iste,
y aparta una gran experiencia en procesamiento de historia clínica
estandarizada y normalizada aplicada al aprendizaje automático
del conocimiento médico.
Las competencias de ambos grupos
se complementan haciendo posible los resultados de este proyecto.
En estos proyectos hemos apreciado una combinación de varias tecnologías
que, utilizadas conjuntamente, han dado lugar
a un sistema particularmente preciso en la selección,
selección de asociaciones entre enfermedades.
Una de estas tecnologías son las reglas de asociación
que permitan descubrir hechos que ocurren de forma simultánea,
dentro de un conjunto de datos.
En nuestro caso nos han permitido descubrir enfermedades
que tienden a presentarse de forma conjunta,
de manera que si un paciente de un determinado grupo
de población en estudio sufre una de esas enfermedades,
es conveniente anticiparse a la posibilidad,
aparición de las otras enfermedades asociadas.
Por ejemplo, una regla siempre podría ser sin paciente
tiene una tiene todos, fiebre, dolor de garganta
tiene alta probabilidad de tener también gripe
en este proyecto.
El principal objetivo ha sido perfeccionar
el sistema de identificación de asociaciones entre enfermedades,
y aplicarlo a un problema que, por su complejidad,
pudiera poner de manifiesto el potencial de dicho sistema
para el levante, en la investigación,
el sistema desarrollado hacia una selección
de las asociaciones más relevantes entre enfermedades,
esto quiere decir que filtra casos triviales,
como puede ser catarro dolor de cabeza
y que además, selecciona asociaciones que están apoyadas
por un gran por una gran cantidad de casos.
Nuestro sistema combina un componente de aprendizaje no supervisado,
es decir, que no necesita reglas validadas por expertos,
sino que se basa en datos estadísticos con uno supervisado,
que aprende a partir de ejemplos,
a identificar otros casos de interés.
En nuestro caso, esos ejemplos son asociaciones entre enfermedades
relacionadas con el sida validadas por un médico experto.
Este proceso de validación es muy costoso
y, por tanto, nuestro objetivo
ha sido reducirlo a una cantidad muy pequeña
y aplicarlo a un problema de gran importancia social
como el sida.
Precisamente el algoritmo que que hemos propuesto destaca
por su capacidad para poder aplicarse con una pequeña cantidad de datos
confirmados por los médicos.
Recogiendo las predicciones de asociaciones de enfermedades,
en las que coinciden ambos componentes del sistema.
Conseguimos una excelente precisión con muy pocos datos validados,
consideramos que efectivamente el objetivo sea cubierto.
Por una parte, se ha mejorado el sistema de filtrado
de las asociaciones de interés remetre enfermedades.
Por otra parte, se han recogido preparado
y analizado datos sobre el sida.
Se solicitó una autorización para la utilización de datos
sobre la ciudad a la red española de investigación agresiva.
La corte de esta red cores recoge información.
Tanto el primer ídolo epidemiológica como clínica
de más de 16.000 pacientes sube y h positivos
en seguimiento en 45 hospitales de 13 comunidades autónomas de España
a partir de esta información se han identificado numerosas asociaciones
entre enfermedades que frecuentemente se presentan en estos pacientes,
aunque en algunos casos son pasajeras o de poca gravedad.
En otros casos son graves, como ciertos tipos de cáncer,
y es importante anticiparse a su aparición, aplicando,
algoritmos conocidos de generación de reglas de la Asociación.
Tenemos una enorme cantidad de reglas de las que seleccionamos
las de mayor probabilidad para nuestro estudio encubierto,
seleccionamos unas 1.000 asociaciones entre distintas enfermedades
que suelen presentarse, asociadas al sida,
más precisamente Alv.
La doctora utilidad Bisbal,
experta en el tratamiento del sida, ha colaborado en el proyecto
analizando las reglas seleccionadas para comprobar si eran de interés,
es decir, se incluyen alguna relación de interés para el estudio.
Creemos que el sistema desarrollado al requerir muy
poca cantidad de datos verificados,
y a la vez ser capaz de hacer un filtrado muy preciso
de de asociaciones relevantes entre enfermedades,
tiene mucho potencial para aplicarse a distintos ámbitos de salud,
en particular, en el estudio de las enfermedades
relacionadas con el sida se ha puesto de manifiesto
que frecuentemente se dan en un mismo paciente
un conjunto determinado de enfermedades que es importante
investigar por parte de los expertos en nube y h,
y en los casos confirmados,
poder anticiparse a la aparición de los nuevos problemas,
aquel mundo exterior,
y mientras era fundamental para alcanzar estos resultados,
la que nos ha permitido la colaboración
entre los dos grupos mencionados, de la UNED
y del instituto.
Así como la cooperación y el contacto con Cores,
la red española de investigación universitaria,
y con la doctora Victoria Bisbal,
una de las mayores expertas en el tratamiento del sida.
Además seguimos avanzando en estas líneas,
en un nuevo proyecto, en el marco del.
Creemos que las asociaciones entre enfermedades relacionadas
con el que se han identificado, pueden ser de gran interés
para los doctores que tratan el sida.
Nuestro análisis ha descubierto múltiples relaciones de interés
entre estas enfermedades.
Algunas de estas relaciones son bien conocidas por los expertos médicos,
otras son poco conocidas y, aunque se han podido confirmar
en la Bibliografía,
estaban desperdigadas por lo que su recopilación
puede representar un gran avance en la investigación del y del sida
y, por último, otras relaciones, aunque son plausibles,
no están confirmadas ni descartadas en la literatura y merecen
ser estudiadas en profundidad por los profesionales médicos.
Ahora seguimos investigando en el marco del nuevo proyecto
financiado por alineats,
en el que estamos utilizando el sistema y los datos
sobre si procedentes de este proyecto, de hecho,
al evaluar el sistema con los datos del estamos comprobando
una gran precisión en el filtrado de asociaciones.
Por otra parte,
queremos profundizar más en el caso del sir,
así como explorar otras enfermedades de las cuales podamos disponer
de datos, como por ejemplo el cabildo 19,
también también seguiremos mejorando los sistemas de identificación
de asociaciones entre enfermedades.