Descripción del proyecto
LA MEDICINA PERSONALIZADA (PM, PERSONALIZED MEDICINE) BUSCA LA IDENTIFICACION DE TERAPIAS PERSONALIZADAS QUE HAGAN SEGURO Y EFECTIVO EL TRATAMIENTO INDIVIDUALIZADO DE PACIENTES ESPECIFICOS, UNA DE LAS GRANDES DIFICULTADES PARA LLEVAR A CABO ESTA PRACTICA CLINICA DE FORMA EFECTIVA ES QUE EN LA ACTUALIDAD NO EXISTEN SISTEMAS FLEXIBLES DE INFORMACION CAPACES DE PROPORCIONAR CONOCIMIENTO PRECISO, ACTUALIZADO E INTERRELACIONADO BASADO EN EL ACCESO ESTRATIFICADO A MULTIPLES ORIGENES DE DATOS DE TIPO HETEROGENEO, TODA ESTA INFORMACION, GENERADA EN ESTUDIOS EXPERIMENTALES, ENSAYOS CLINICOS Y EN LA PRACTICA CLINICA DIARIA, ASI COMO RECIENTEMENTE A TRAVES DE SENSORES BIOMEDICOS Y GRANDES CONJUNTOS DE DATOS DE LIBRE ACCESO Y ENTRELAZADO (OPEN Y LINKED DATA) DEBERIA CONVERTIRSE EN UNA FUENTE EXTRAORDINARIA DE CONOCIMIENTO PARA EL AVANCE DE LA PM, SIN EMBARGO, LA PM SE ENFRENTA EN LA ACTUALIDAD A GRANDES RETOS, ES NECESARIO INTEGRAR INFORMACION HETEROGENEA DISPERSA EN MULTIPLES ORIGENES, DE DIFERENTES GENERO, DOMINIO, ESTRUCTURA Y ESCALA, DONDE ADEMAS JUEGA UN PAPEL MUY IMPORTANTE LA COMPONENTE TEXTUAL, PARA AFRONTAR ESTOS RETOS, EN ESTE PROYECTO SE PROPONE LA APLICACION DE FORMA COORDINADA DE TECNICAS DE INTEGRACION DE INFORMACION PARA CONSEGUIR ABARCAR FUENTES DE TIPO HETEROGENEO Y DE MINERIA DE TEXTOS Y DATOS PARA FACILITAR LA EXTRACCION DE CONOCIMIENTO ASOCIADO,EL OBJETIVO PRINCIPAL DEL PROYECTO ES DISEÑAR HERRAMIENTAS QUE PERMITAN UN ACCESO INTEGRADO E INTELIGENTE A LA INFORMACION RELACIONADA PARA CONSEGUIR LA EXTRACCION DE CONOCIMIENTO UTIL EN EL CONTEXTO DE LA PM, SE PROPONEN TRES ESCENARIOS DE USO: (I) LA ASISTENCIA A LOS PROFESIONALES SANITARIOS DURANTE EL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES DE AMBITO CLINICO, (II) EL ACCESO A INFORMACION RELEVANTE SOBRE SU ESTADO DE SALUD A PACIENTES CRONICOS Y DEPENDIENTES Y (III) EL SOPORTE A LA FORMACION BASADA EN LA EVIDENCIA DE LOS NUEVOS ESTUDIANTES DE MEDICINA, SE PROPONDRAN TECNICAS MAS EFECTIVAS PARA OPERACIONES COMO GENERACION DE RESUMENES, RECUPERACION DE IMAGENES A PARTIR DE TEXTO, RECUPERACION DE INFORMACION, RECONOCIMIENTO DE ENTIDADES NOMBRADAS, Y EXTRACCION DE INFORMACION DE GRANDES CONJUNTOS DE DATOS TANTO PROVENIENTES DE SENSORES COMO UTILIZANDO CONJUNTOS DE DATOS DE LIBRE ACCESO, SE IMPLEMENTARAN HERRAMIENTAS QUE PERMITAN OBTENER CONOCIMIENTO BIOMEDICO A PARTIR DE, PRINCIPALMENTE, RECURSOS PUBLICOS, SE DISEÑARA UNA ARQUITECTURA Y UN FRAMEWORK DE APLICACIONES WEB QUE PERMITA LA INTEGRACION DE PROCESOS Y TECNICAS DE MINERIA DE TEXTO Y DATOS E INTEGRACION DE INFORMACION DE UNA FORMA RAPIDA, UNIFORME Y REUTILIZABLE (MEDIANTE PLUGINS), FINALMENTE, SE DESARROLLARAN HERRAMIENTAS INTELIGENTES PARA EL SOPORTE AL USUARIO EN LOS TRES ESCENARIOS DEFINIDOS: TOMA DE DECISIONES PARA EL DIAGNOSTICO Y TRATAMIENTO, PACIENTES, Y FORMACION, ADEMAS, SE LLEVARAN A CABO EXPERIMENTOS PARA LA EVALUACION, TANTO DE EFECTIVIDAD COMO DE USABILIDAD, MEDIANTE EVALUACIONES SISTEMATICAS Y CON USUARIOS, EN EL CASO DE LAS PRIMERAS, SE PARTICIPARA EN COMPETICIONES COMO TREC-MEDICAL RECORDS, CLEF, TAC, DDIEXTRACTION, I2B2, BIOCREATIVE, CONLL SHARED TASK O BIONLP SHARED TASK, EN LAS EVALUACIONES CON USUARIOS, SE CONSIDERARAN TANTO ENTORNOS ABIERTOS COMO CONTROLADOS, MINERÍA DE TEXTO\ MINERÍA DE DATOS\ DOMINIO DE LA SALUD\ RESUMEN AUTOMÁTICO\ IDENTIFICACIÓN DE LA NEGACIÓN\ RECUPERACIÓN DE IMÁGENES A PARTIR DE TE\ ASISTENCIA AL DIAGNÓSTICO CLÍNICO\ ASISTENCIA A LA FORMACIÓN MÉDICA\ OPEN DATA\ BIG DATA