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Arquitectura IBO
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IBO, nuevo sistema inteligente para ayudar al personal médico

lunes 22 de julio de 2013, 08:43h
Un investigador de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) participa en una investigación realizada en el campo de la bioinformática fruto de la cual se ha creado el modelo Intelligent Biomedic Organizations (IBO) que facilita el análisis de datos procedentes de expresión genética.

En el trabajo, que ha sido realizado en colaboración con la Universidad de Salamanca y el Centro del Cáncer de Salamanca, se propone un modelo organizativo especialmente diseñado para dar soporte al personal médico en sus tareas diarias durante el análisis de datos, así como para establecer un innovador sistema inteligente para la clasificación y predicción de patrones a partir de grandes volúmenes de datos. Los resultados obtenidos muestran mejoras respecto a análisis previos realizados manualmente.

La aplicación de las tecnologías de la información a los entornos biomédicos ha adquirido una gran importancia durante los últimos años. Habitualmente el análisis de datos en bioinformática requiere de la realización de diferentes secuencias de acciones agrupadas en las etapas de pre-procesamiento, filtrado de información, agrupamiento y extracción del conocimiento o clasificación. Las acciones a realizar en cada una de estas etapas son variadas y en el proceso de análisis de los datos hay que establecer las acciones y la secuencia en su aplicación. En este trabajo se plantea una arquitectura que permite analizar flujos de trabajo para el análisis de datos. En función de los resultados obtenidos en los flujos de datos, el sistema crea nuevos flujos que optimizan los resultados.
El núcleo del sistema incorpora estrategias de razonamiento basado en casos para la reorganización y planificación automática en función de análisis realizados con anterioridad. Básicamente el sistema intenta simular el comportamiento de un humano, busca problemas similares al actual en una memoria de casos y recupera los más similares junto con las acciones aplicadas. A partir de las secuencias de acciones recuperadas y los resultados obtenidos crea una nueva secuencia de acciones a aplicar sobre el nuevo problema. Posteriormente se evalúa la solución y se almacena el resultado obtenido para tenerlo en cuenta para futuros análisis.
 
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El sistema incorpora diferentes técnicas de minería de datos, estadísticas y de inteligencia artificial que son aplicables como acciones en los flujos de análisis. El modelo organizativo se puede aplicar sobre diferentes tipos de datos que requieran cierta carga de procesamiento. Concretamente la propuesta se probó sobre datos de bioinformática para la clasificación de pacientes a partir análisis genéticos, en particular pacientes con leucemias de varios tipos y con datos procedentes de tumores cerebrales. El sistema trata de simular el comportamiento del personal médico de laboratorio realizando las etapas pre-procesamiento, filtrado de información, agrupamiento y clasificación comentados anteriormente, de tal forma que el modelo selecciona las técnicas a aplicar en las diferentes etapas y su secuencia generando así flujos de análisis de los datos de modo automático mejorando los resultados obtenidos en análisis previos realizados manualmente. 

 

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