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PID2019-106942RB-C31

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CARACTERIZACION DEL PACIENTE Y GESTION DE DOCUMENTOS MEDICOS MEDIANTE TECNOLOGIA...

CARACTERIZACION DEL PACIENTE Y GESTION DE DOCUMENTOS MEDICOS MEDIANTE TECNOLOGIA BASADA EN TEXTO ESTE SUBPROYECTO DESARROLLARA UN CONJUNTO DE HERRAMIENTAS Y RECURSOS QUE SE BASARAN EN LA APLICACION DEL PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (NATURAL LANGUAGE PROCESSING, NLP) E INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL DOMINIO MEDICO:1, HERRAMIE... ver más

01/01/2019

UPV

180K€

Presupuesto del proyecto: 180K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 45

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UPV

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DEL PAIS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNI... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 45

Presupuesto del proyecto 180K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto ESTE SUBPROYECTO DESARROLLARA UN CONJUNTO DE HERRAMIENTAS Y RECURSOS QUE SE BASARAN EN LA APLICACION DEL PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (NATURAL LANGUAGE PROCESSING, NLP) E INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL DOMINIO MEDICO:1, HERRAMIENTAS DE NLP, SE DESARROLLARAN Y MEJORARAN HERRAMIENTAS DE EXTRACCION DE ENTIDADES, DETECCION DE NEGACION Y ESPECULACION, DETECCION DE EFECTOS ADVERSOS A MEDICAMENTOS, 2, EXTRACCION DE INFORMACION MEDIANTE RELACIONES UNA VEZ QUE SE IDENTIFICAN AUTOMATICAMENTE LOS TRASTORNOS Y LOS SINTOMAS, UN OBJETIVO CLARO DEL PROYECTO DEBE SER INVESTIGAR LAS INTERRELACIONES ENTRE ELLOS, UNA TAREA QUE LLEVARA A PREDECIR ENFERMEDADES Y AYUDAR A LOS MEDICOS EN DIAGNOSTICO, DE ESE MODO, AL RECONOCER LA CONEXION ENTRE LOS SINTOMAS Y LA ENFERMEDAD RELACIONADA, O ENTRE ENFERMEDADES RELACIONADAS CON OTRA ENFERMEDAD, SE PODRIA REALIZAR UN TRABAJO DE PREVENCION, MEDIANTE LA IDENTIFICACION DE ESTAS INTERRELACIONES Y LA PREDICCION DE LA APARICION DE NUEVAS ENFERMEDADES, SE PODRIAN PREDECIR REINGRESOS HOSPITALARIOS NO PLANIFICADOS O SE PODRIA PREVER EL EXITO O LAS COMPLICACIONES DE UNA OPERACION,3, CREACION DE LINEAS DE TIEMPO,EL OBJETIVO ES IDENTIFICAR EXPRESIONES TEMPORALES Y RELACIONARLES CON LA FECHA DE ADMISION (QUE ES CONSIDERADA UNA FECHA DE REFERENCIA EN LOS EHRS), LA LINEA DE TIEMPO SE CREARA ORGANIZANDO LOS PROCEDIMIENTOS TRATAMIENTOS Y ENFERMEDADES CON RESPECTO A LAS EXPRESIONES TEMPORALES DETECTADAS,4, EXTRACCION DE INFORMACION DE FENOTIPO,LOS EHRS SE EMPLEAN CADA VEZ MAS PARA IDENTIFICAR FENOTIPOS DADO QUE LOS EHR ABARCAN VARIOS ASPECTOS DE LA INFORMACION DEL PACIENTE, COMO DIAGNOSTICOS, MEDICAMENTOS, RESULTADOS DE LABORATORIO E INFORMES NARRATIVOS, SE HA PROPUESTO EL FENOTIPADO BASADO EN EL APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA FACILITAR LA EXTRACCION DE CARACTERISTICAS SIGNIFICATIVAS AUTOMATICAMENTE A PARTIR DE LOS EHR SIN SUPERVISION HUMANA, EL FENOTIPO NO SUPERVISADO CONSISTE EN AGRUPAR A LOS PACIENTES EN CONJUNTOS HOMOGENEOS O COHORTES,5, TECNICAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO PARA LA CODIFICACION DE EHR SEGUN EL ICD10, SE PRETENDE ABORDAR LA CLASIFICACION DE ETIQUETAS MULTIPLES DE DOCUMENTOS CLINICOS CON RESPECTO AL ICD (INTERNATIONAL CLASSIFICATION OF DISEASES), SE EXPLORARAN VARIOS ENFOQUES DE APRENDIZAJE PROFUNDO EN UN INTENTO DE ASIGNAR MULTIPLES CODIGOS DE DIAGNOSTICO A UN DOCUMENTO DETERMINADO, ES BIEN SABIDO QUE LAS ENFERMEDADES TIENDEN A ESTAR CORRELACIONADAS, SIN EMBARGO, LOS CLASIFICADORES INDEPENDIENTES NO PUEDEN MODELAR RELACIONES Y, ADEMAS, NO GARANTIZAN LA CONSISTENCIA DEL CONJUNTO DE ETIQUETAS PREVISTO, NUESTRO OBJETIVO ES ABORDAR LAS COINCIDENCIAS DESDE LA ETAPA DE INFERENCIA POR MEDIO DE ESTRATEGIAS NEURONALES PROFUNDAS,6, TRADUCCION DE ENTIDADES MEDICAS DEL ESPAÑOL AL EUSKERA, EL PROYECTO SE CENTRARA EN OTRO OBJETIVO IMPORTANTE: EXPLORAR COMO CONSTRUIR AUTOMATICAMENTE BASES DE CONOCIMIENTO LEXICO A GRAN ESCALA DESDE CERO A PARTIR DE DOCUMENTOS EN ESPAÑOL, TAMBIEN SE GENERARA UNA PRIMERA VERSION DE UNA BASE DE CONOCIMIENTO DEL EUSKERA MEDIANTE LA TRADUCCION AUTOMATICA DE LOS TERMINOS EN ESPAÑOL SISTEMAS DE APOYO A LA DECISION CLINICA\MINERIA DE DATOS\EXTRACCION DE INFORMACION\FENOTIPADO DE PACIENTES\GRAFOS SEMANTICOS\APRENDIZAJE PROFUNDO

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