Un.
Y vertiginoso, avance de la inteligencia artificial
y todos sus ámbitos istas suscitando un encendido,
debatir sobre los límites de esta tecnología que ya está presente
en nuestra vida cotidiana.
La inteligencia artificial aplicada al ámbito de la salud,
ofrece un amplio abanico de posibilidades.
En este programa vamos a hablar de investigaciones
enfocadas en la utilización de reglas de asociación
para descubrir relaciones entre enfermedades,
lo que ayuda a mejorar diagnósticos,
algo que se hace a través de un algoritmo muy especial
del que enseguida conoceremos sus principales características,
además de profundizar en la utilidad de este tipo de procesos.
De todo ello nos van a hablar los investigadores que han trabajado
en estas aplicaciones,
a los que ya nos presenta cecilia de Navascués,
directora de divulgación, científica, de Limens.
Hoy vamos a hablar de inteligencia artificial
en el ámbito de las ciencias biomédicas
y la salud.
Para ello nos acompañan, luces hará ojo Serna,
catedrática del área de lenguajes y sistemas informáticos
de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, de la UNED,
como estamos verdes al día.
Es decir, ya, pues encantada de estar.
Aquí también nos acompaña Juan Martínez Roma.
Por titular del área de lenguaje, sistemas informáticos
de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, de la UNED,
que tal, Juan muy decirle a Buenos días muchas gracias a los 2,
participan en la línea de investigación del.
Está mail técnicas
avanzadas de minería y extracción de información;
y también nos acompaña, Ricardos Sánchez de Madariaga,
científico, titular de la unidad de investigación en telemedicina
y salud digital.
Del Instituto de Salud Carlos tercero.
Como estamos recargo.
Ahora que trabaja, pues recargo.
Trabaja en el grupo de investigación,
unidad de investigación, salud digital,
área de interoperabilidad y sistemas de formación delimitats.
Como decíamos.
Hoy vamos a tratar el tema de la inteligencia artificial
como sabéis el año pasado el 20 veintidos
quedó finalista que fue la expresión elegida por la Fundéu,
raee, que es la fundación del español urgente,
promovida por la agencia de fe y la Real Academia Española,
que otorga desde hace 10 años el título de palabra del año
a una expresión y el año pasado quedó finalista, la expresión compleja
inteligencia artificial en el diccionario académico.
Está definida como disciplina científica
que se ocupa de crear programas informáticos
que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana,
como el aprendizaje o el razonamiento lógico.
El concepto se incorporó al diccionario de la Academia
en 1992 ha sido seleccionado por su importante presencia
no sólo en los medios de comunicación,
sino también en el debate social debido a los diversos avances
desarrollados en este ámbito.
Ahí entra vuestra investigación y las consecuencias éticas
derivadas.
También, por ejemplo, se cita el análisis de datos,
la ciberseguridad, las finanzas o la lingüística,
como algunas de las áreas que se benefician
de la inteligencia artificial.
El concepto de hecho ha pasado a ser de ser una tecnología
reservada.
Los especialistas acompañarlos a todos en la vida cotidiana,
ya sea en forma de asistente virtual,
como los que incorporan los teléfonos inteligentes
o de aplicaciones que pueden crear ilustraciones
a partir de otras previas de chats, que son capaces
de mantener una conversación, casi al mismo nivel
que un humano, etc. Bueno, en nuestro caso
vamos a hablar de Inteligencia, Artificial y salud;
en concreto,
vuestras investigaciones se enfocan en la utilización de reglas
de asociación para descubrir relaciones entre enfermedades,
lo que ayuda a mejorar diagnósticos, por ejemplo,
y lo hacéis a través de un algoritmo semi
-supervisado, que es un método con mínima supervisión;
bueno, ahora explicaré mejor que es todo esto lo que ayuda;
por ejemplo, ahorrar costes ya mejorar procesos.
Si queréis, empezamos por presentar los grupos
que habéis participados luces si quieres en el grupo de la UNED;
llevamos muchos años trabajando en procesamiento del lenguaje
y recuperación y procesamiento inteligente de la información
y su aplicación a ámbitos muy distintos.
En particular, hemos trabajado en diversas aplicaciones
dirigidas al ámbito médico.
Estas aplicaciones van desde el procesamiento
de los informes médicos para extraer automáticamente datos específicos
y clasificarlos al desarrollo de sistemas inteligentes,
para identificar patrones
que permitan el descubrimiento de nueva información
sobre enfermedades y sus relaciones de poder adquisitivo,
una experiencia de más de 20 años en telemedicina de salud
visitando más específicamente sistemas, historia clínica,
electrónica interoperable, usando estándares internacionales
basados en el modelo de formación y conocimiento.
Además, somos expertos en persistencia en bases de datos,
relacionales secuelas.
Estas son las nuevas bases de datos que surgen en la actualidad,
el máximo para aprender conocimiento a partir de los datos médicos,
utilizando algoritmos y supervisar.
Y si a mí supervisadas
me gustaría decir algo sobre el matching learning,
máxime en esta muy de moda de hecho,
como toda la inteligencia artificial.
Pero lejos de ser una moda, es todo un paradigma científico
de hechos.
El cuarto paradigma científico,
que es el que está vigente en la actualidad,
como surge entonces la colaboración entre ambos grupos Juan
pues sí Cecilia, todo a partir de una reunión organizada por el y miel
se en la que coincidimos miembros de ambos grupos,
hablamos y nos dimos cuenta de que teníamos intereses comunes
como por ejemplo el descubrimiento de información
a partir de los datos médicos
y las técnicas de inteligencia artificial,
y de que también teníamos capacidades complementarias,
como el procesamiento de los documentos de textos por parte
de la UNED y la gestión de los datos interoperables
por parte del Instituto de Salud Carlos tercero.
Así que, cuando se lanzaron las primeras convocatorias
de proyectos de eliminats, decidimos presentarnos conjuntamente
una propuesta para buscar relaciones entre enfermedades
en distintos contextos,
mediante lo que se conoce como reglas de asociación que a estas reglas
de asociación de cargo constituyen, creo, el pilar de vuestro trabajo,
los puedes explicar que son y cuál es su utilidad
si Minería de Datos, aprendices automático,
las redes de asociación se utilizan para descubrir casos
que cubren conjuntamente.
Dentro de un conjunto de datos
agravado que es un científico norteamericano de origen indio,
publicó un artículo importante en el año 93, 3, que es pionero
en machines, que indicaba las heredadas,
asociación que descubrieron las relaciones entre datos
entre puntos de ventas de un supermercado.
La idea era tratar de identificar qué productos se tendían
a comprar conjuntamente, de cara,
a mejorar la educación de esos productos
en los supermercados o para otras estrategias.
De marketing, por ejemplo, una posibilidad regla
siempre sería si alguien consumidor, compra cebollas y vegetales,
pues es muy probable que acabe también comprando,
camine en la actualidad.
La asociación se utilizan también en otras muchas áreas en las que hay
necesidad o interés en contar patrones de coalición de casos
como por ejemplo, la medicina en sistemas de recomendación,
perfiles de usuario y otros interesantes a aplicación
en la cesta de la compra.
Ya sabemos entonces que las reglas de asociación
ayudan a encontrar esos patrones,
pero como las detectamos, luces bien,
pues las asociaciones que interesan
son aquellas que no provienen de la casualidad.
Muchas personas pueden sufrir un determinado grupo
de enfermedades, por ejemplo, porque son muy comunes
pues hipertensión, alergia rinitis, etc.
Pero son los grupos de enfermedades diferenciadores
los que nos interesan, es decir,
lo que nos interesan son reglas con información significativa,
que además estén apoyadas por una alta proporción de casos
en los que se han dado conjuntamente para seleccionar reglas interesantes
del conjunto de todas las reglas posibles que se pueden derivar.
Se utilizan ciertas condiciones sobre diversas medidas
de significancia e interés.
Las condiciones, más conocidas, son unos umbrales mínimos
de lo que se llama soporte y confianza, el soporte,
simplemente la proporción de casos de transacciones en la base de datos
que contiene el conjunto de elementos de la regla.
En nuestro caso, una transacción es, por ejemplo,
el conjunto de enfermedades que sufre un paciente dado.
Por su parte, la confianza es la probabilidad
de encontrar la parte derecha de la regla.
Si se ha encontrado también la parte izquierda,
en nuestro caso sería la proporción de veces
en las que se han dado todas las enfermedades de la regla
respecto de las veces en las que se han dado solo las enfermedades.
La izquierda, las reglas de asociación,
deben satisfacer las especificaciones que se les han impuesto
en cuanto a estos umbrales mínimos de soporte y confianza,
es decir, que tengan suficientes datos, apoyándolas
y existen algoritmos que generan todas las reglas
que cumplen estas condiciones.
Es posible.
Juan, que todas esas reglas así detectadas,
no sean igualmente válidas para nuestro propósito
que se hace para refinar la búsqueda y acotarlas,
que realmente nos importan sí bueno, muy interesante la pregunta,
pues mira, esos conjuntos de reglas incluye en muchos casos
de poco interés que introducen ruido, introducen en el sistema
y hacen que los resultados sean difíciles de evaluar.
Por ejemplo, una enfermedad como la gripe,
o la alergia aparecerá con alta frecuencia
en el conjunto de reglas y en muchos grupos de enfermedades
sufridas por muchos pacientes, sin embargo,
al aparecer en tantos pacientes no aportan información de interés.
Por ello,
es necesario realizar filtrados que seleccionen las reglas,
que tienen un interés real.
Digamos así a la aportación original de vuestro trabajo
lo Hurdes para realizar ese filtrado de reglas
proponéis la utilización de un algoritmo,
se ni supervisado, que habéis desarrollado
vosotros contándose.
En qué consiste?
Pues si nuestro algoritmo es mi supervisado,
es un algoritmo de aprendizaje automático
que mencionaba antes, Ricardo, como un paradigma
de muchísima importancia en la actualidad,
que tiene por objeto a realizar precisamente,
ese filtrado de reglas,
los algoritmos de aprendizaje automático, son aquellos,
mediante los que los ordenadores aprenden más o menos por sí mismos,
a tratar un problema, resolver.
Un problema aprender puede consistir en mejorar
el rendimiento del sistema,
a medida que se le van dando nuevos ejemplos al sistema
o en generar un modelo del problema a resolver a partir de los ejemplos
que se le han dado.
El objetivo de los sistemas de aprendizaje automático
es ser capaces de hacer predicciones para nuevos datos,
después de haber aprendido con los que se han usado
para entrenar, y también entender mejor
en el modelo en el caso de ciertos tipos de algoritmos
en el aprendizaje automático.
Hay dos enfoques.
El supervisado y el no supervisado.
La diferencia es que en el primero, en el supervisado,
los ejemplos que se presentan a al sistema para su aprendizaje
llevan información de la clase a la que pertenecen,
que es lo que el sistema quiere aprender
para poder hacer predicciones en futuros; y ejemplos;
en nuestro caso, pues las reglas de asociación
llevarían la indicación de si son interesantes o no;
por el contrario, en los algoritmos no supervisados,
los ejemplos no tienen asociado una una clase,
y el sistema tiene que extraer patrones en base a similitudes
y correlaciones.
Entre los ejemplos, los métodos supervisados son más precisos.
Pero tienen la contrapartida de que necesitan datos procesados,
manualmente por expertos para entrenarse,
lo que puede resultar muy costoso en muchos casos.
En un proceso intermedio estamos sistemas, supervisados
y combinan características de los anteriores.
Es decir, las ideas desarrollaron un sistema de incrementar,
que empieza con muy pocos datos entrenamiento en sucesivos ciclos
o declaraciones va incrementando en base a las predicciones
de una combinación del sistema supervisada en la supervisada
desde dos módulos.
Son módulos, supervisado involucrándonos
-supervisado, y en la primera interacción se entrena
con pocos ejemplos del modo supervisado,
y produce unos resultados que no son muy precisos.
Pero son sumados a los del sistema supervisados,
de forma que se decide que una regla 9.
Es cierta o falsa si coincide en las dos predicciones,
de forma que la siguiente iteración se añaden estos nuevos reglas,
bien etiquetadas al entrenamiento y en varias interacciones
si consigue etiquetar todo el conjunto de datos
con una gran precisión que puede llegar a ser comparable,
a los sistemas penalmente, supervisados, e incluso algunas veces
se llegará superarles muy bien.
Entonces ya tenemos desarrollado el sistema Juan,
y era necesario evaluarlo como la habéis hecho,
pues mira en este ámbito de la investigación,
pues una parte fundamental es la evaluación del propio sistema
y para ello lo que necesitamos es fundamentalmente datos.
La primera aplicación que consideramos fueron datos
de atención primaria que provenían del hospital de Fuenlabrada.
Estos datos provenían de informes médicos
y requirieron aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural
para identificar las enfermedades sufridas por cada paciente,
y así normalizar las menciones a las enfermedades
para que siempre se utilizase el mismo nombre en el ámbito médico,
es muy habitual emplear siglas, abreviaturas, etcétera.
Una vez extraídas la lista de enfermedades
de cada paciente, se generaron los conjuntos de reglas
que cumplían las condiciones de frecuencia,
de los conjuntos de enfermedades.
En el antecedente y en consecuencia sobre este conjunto de reglas,
que cumplen los requisitos mínimos se aplica nuestro algoritmo,
pero para poder evaluarlo
y también para entrenarlo necesitamos un pequeño conjunto de reglas
garantizadas por expertos en este caso médicos,
un médico anotó una parte de las reglas
que usamos para entrenar y evaluar estos primeros datos
nos permitieron evaluar el sistema y vimos que tenía un gran potencial
para proporcionar reglas de interés o relevantes con una alta precisión.
Sin embargo, estos datos de atención primaria,
como es lógico, estaban mayormente compuestos por enfermedades comunes
y así lo estaban también las reglas resultantes.
Por ello, en la siguiente etapa del trabajo hemos recurrido
a otros datos que pueden contener relaciones más interesantes.
Y que además, pueden llevar a descubrir un nuevo conocimiento.
Y entonces en esta segunda etapa,
Ricardo habéis aplicado vuestro algoritmo a datos del virus
de inmunodeficiencia humana, causante del sida del vhc,
señoras y señores, en el caso de los veía a Etxepare
indica el sistema que era la sonda interés, y cuáles son casuales
o poco relevantes?
Seleccionamos aleatoriamente unas 1.000 reglas y la doctorados afiliar
Bisbal, que es experta en Obi H. Colaboramos
en este tema.
Fue comparada en qué casos hay una relación realmente interesante
entre de las enfermedades de los antecedentes
de la regla aire, la enfermedad consecuente
en muchos casos a partir de la experiencia
y era fácil para la relación
pero en otros ha sido necesario recurrir a la literatura científica
para confirmar la existencia de relaciones,
en otros casos pocos, pero algunas relaciones plausibles,
aunque no confirmadas o con poco apoyo
que puedan ser interesante confirmar por los médicos
que tratan esta enfermedad y esta forma
descubrir un nuevo conocimiento esto tanto en el etiquetado
como durante el aprendizaje
del algoritmo, que es el objetivo de la investigación,
bueno, estáis comprobando que nuestro sistema funciona,
que no es poco.
Para finalizar,
en qué aspectos consideráis que sería bueno investigar más
y por qué o qué retos tenéis por delante quien quiera?
Hay muchas aplicación o se o extensiones
que pueden ser interesante?
Yo, en particular, creo que esta investigación,
aunque técnicamente tiene cierta complejidad,
los resultados, que son las relaciones entre enfermedades,
son bastante claros y creo que pueden despertar
el interés en el ámbito médico para bueno,
interesarse por.
Mayores colaboraciones
ya que se pueden encontrar, pues eso, información,
desconocida hasta ahora que puedan explorar los médicos
y, bueno, luego, por supuesto, aplicarlo a a muchos otros casos
de relaciones en este hasta ahora hemos considerado de-y h
pero hay muchas otras enfermedades que tienen en otro a colección
de enfermedades asociadas que sería interesante utilizar en el algoritmo
para explorarlas como por ejemplo el cómic que de hecho,
en el nuevo proyecto
estamos intentando atacar este problema.
También me gustaría decir que también es muy muy razonable
aplicar esto tanto al acceso de datos
como la mejora de la vida de datos en el uso en general de por ejemplo,
grafos de datos médicos.
Se pueden ser muy útiles en la investigación médica
y que se pueden desarrollar, además de otra de las antologías,
a partir de las relaciones que se obtienen en los experimentos
que llevamos a cabo durante el aprendizaje en el proyecto.
Además me gustaría decir que el proyecto podría colaborar,
servir como complemento de otras proyectos.
Por ejemplo,
algunos que llevamos adelante ahora mismo en la Unidad,
en la Witt, desde el Instituto de Salud Carlos tercero,
como por ejemplo uno en el que estudiamos el efecto
de la combinación de características en resultados experimentos,
se machine-
learning, en el cual analizamos experimentos exhaustivos
de máximo, con unas pocas características,
como ocurre ahí en las reglas de asociación
para aprender en el conocimiento médico.
Entrase.
Podría generar una sinergia entre ambos tipos de proyectos
cuyo objetivo final
es el aprendizaje del conocimiento médico,
que, repito una vez más es el objetivo definitivo
de los proyectos que llevamos a cabo?
Tenéis alguna publicación?
Juan, sobre todas estas investigaciones.
Si cecilia,
justamente el año pasado realizamos una publicación en una revista
con bastante buen factor de impacto científico.
Por en la que, bueno, pues más o menos plasmábamos la investigación
de la que hemos estado hablando un poquito hoy,
no así traduciendo la españoles.
Algo como descubriendo información relacionada con el vhc
por medio de la regla de asociación y el aprendizaje automático,
en la que, bueno,
colaboramos los tres autores que estamos aquí y bueno,
con alguna persona más, incluida, pues, o tibia Bisbal,
que fue la médica un poco que supervisó todo el trabajo clínico
o no, que estábamos realizando y como te digo pues esta publicación
fue llevada a cabo por este grupo interdisciplinar que,
bueno pues estuvo muy bien, estupendo.
Pues muchísimas gracias a los tres felicidades por el trabajo.
Esperamos los resultados del proyecto en curso para hablar de ello,
pues sí, desde luego, Cecilia, estaremos encantados de volver
a estar a aquí contigo y esperamos tener suficientes cosas nuevas
que contaros muchas gracias.
Esa especialidad, muchas gracias por todos esos.
Bueno, esto es, yo también me despido.
Muchas gracias.
Cecilia y bueno,
esperamos pronto para seguir divulgando nuestro trabajo.