Sí.
Sí el proyecto, y muy en extracción
de asociaciones entre enfermedades y otros conceptos médicos,
que trata de descubrir y relaciones entre entre enfermedades.
Han participado, por una parte, el grupo de investigación,
también hay técnicas avanzadas de minería y extracción
de información, que es un grupo de la UNED,
y, por otra parte, la unidad de investigación
Salud digital, que es un grupo del Instituto de Salud Carlos tercero.
El grupo de la UNED
tiene una larga experiencia en técnicas de procesamiento
del lenguaje natural aplicadas a problemas del dominio médico,
y el grupo del Instituto Carlos tercero cuenta
con una gran experiencia en procesamiento de historia clínica
estandarizada y normalizada aplicada a la aprendizaje automático
del conocimiento médico.
Las competencias de ambos grupos
se complementan haciendo posible los resultados de este proyecto.
Las reglas de asociación
son uno de los modelos más estudiados en el ámbito de la minería de datos
y permiten descubrir hechos que ocurren de forma conjunta
en los conjuntos de datos y, en nuestro caso,
permiten descubrir enfermedades que pueden tener conexiones entre sí.
El principal objetivo de este proyecto
ha sido mejorar los mecanismos de identificación de enfermedades
que pueden estar asociadas entre sí de forma que si un paciente
sufre una de ellas, hay una probabilidad
de que puede desarrollar otra sociedad.
Concretamente, nos hemos centrado en mejorar los algoritmos de filtrado
de las grandes asociación entre enfermedades.
Los mecanismos usuales de estación de este tipo de reglas
seleccionan una enorme cantidad de ellas,
muchas de las cuales carecen de interés.
En la presencia de automático los mecanismos supervisados suelen
ser mucho más precisos.
Sin embargo, para poder aplicarlos se necesitan cantidades importantes
de datos de entrenamiento a partir de los cuales el sistema
pueda aprender.
En nuestro caso necesitaríamos que un médico indicara
para un largo conjunto de reglas cuáles considera ciertas
y cuáles no.
Este es un trabajo muy costoso por lo que no se suele aplicar
en este proyecto.
Hemos desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático, semi,
supervisado, que combina técnicas supervisadas y no supervisadas,
y que a partir de un conjunto de reglas muy pequeños
anotadas manualmente es capaz de generar un sistema entrenado
para seleccionar nuevas reglas de asociación interesantes.
Las técnicas supervisadas son más precisas
que las no supervisadas, y de ahí su ventaja,
pero en contrapartida requieren información sobre los datos
a los que, a partir de los que tienen que aprender,
a procesar nuevos casos, los algoritmos no supervisados,
en cambio, tratan de extraer directamente
los patrones de los datos, es decir,
no requieren datos de entrenamiento.
En un punto intermedio están los algoritmos,
se ni supervisados, que se entrenan con una cantidad menor
de datos y después algún proceso en el que los resultados
se van refinando en pasos sucesivos.
El algoritmo diseñado en este proceso
ha sido evaluado sobre datos de atención primaria
y farmacología,
y una parte de las reglas generadas han sido anotadas por por un médico,
estudio, podemos destacar los resultados obtenidos
con una semilla tan pequeña como incórrer las anotadas,
y los alcanzan resultados que pueden superar los del sistema supervisado
y, por supuesto, los del no supervisor,
es decir, que basta con que un médico juzgue si son ciertas o falsas
para poder aplicar el algoritmo que indique con alta fiabilidad
que reglas de un gran conjunto son ciertas.
Naturalmente este valor puede cambiar para otros datos,
pero en general será un valor pequeño.
Por ello consideramos que el objetivo del proyecto sea este proyecto.
Nos ha permitido la colaboración entre los dos grupos
del Instituto de Salud Carlos tercero y de la UNED
que trabajan en áreas complementarias
y así plantear un proyecto de aplicación de técnicas avanzadas,
de aprendizaje automático a problemas de alto interés médico
y validarla sobre datos reales de pacientes.
Estos resultados son importantes para el ámbito de la salud,
porque pueden identificar riesgos altos;
está sufriendo una enfermedad impacientes que han sufrido
una serie de enfermedades con lo que pueden ser de utilidad
como ayuda al diagnóstico o riesgo de desarrollar otras en el futuro,
con lo que pueden ayudar a en este momento
continuamos trabajando en el tema.
En un segundo proyecto de línies en este proyecto
estamos evaluando el algoritmo sobre nuevos datos que ya
no son de atención primaria,
y estamos intentando mejorarlo sobre estos nuevos datos.
Se trata de datos más complejos que los de atención primaria,
que pueden desvelar,
relaciones entre enfermedades que no están aún confirmadas
y que pueden ser interesante investigar por parte de los médicos.