Tesis Fin de Máster<br />Diseño de un sistema de ayuda a la decisión de diagnóstico clínico preventivo de accidente cerebr...
Índice<br />Introducción<br />Motivación de la Investigación<br />Estado del Arte<br />Trabajos Relacionados<br />Problema...
Introducción<br />Las nuevas tecnología han tenido un alto impacto en las biociencias.<br />Los sistemas médicos han ganad...
Motivación de la Investigación<br />Incidencia del accidente cerebrovascular (ACV, Ictus): 1.5/2.9 x 1.000 habitantes/año....
Estado del Arte (I)<br />Web Semántica:<br />Reestructuración de la web.<br />Añadir información semántica.<br />Ontología...
Estado del Arte (II)<br />Técnicas de IA:<br />Inferencia Lógica<br />Redes Bayesianas<br />Sistemas de ayuda a la decisió...
Trabajos Relacionados<br />Dendral [Stanford, 1960]: Estructuras moleculares<br />MYCIN [Stanford, 1970]: Bacterias, Infec...
Problema a Resolver<br />Ictus: Interrupción brusca del flujo sanguíneo al cerebro.<br />Cuatro motivos principales:<br />...
Epidemiología<br />El diagnóstico preventivo depende de la epidemiología.<br />¿Factores de riesgo?<br />Estudio de la lit...
Factores de riesgo<br />Procedentes del FHS:<br />Edad (AGE)<br />Sexo (SEX)<br />Presión sanguínea sistólica no tratada (...
Datos Necesarios<br />Probabilidades de sufrir un ictus (I) dependiendo del factor de riesgo (RF): P(I|RF)<br />Incidencia...
Datos Obtenidos (I)<br />
Datos Obtenidos (II)<br />
Datos Obtenidos (III)<br />
Tecnologías empleadas (I)<br />Ontologías como representación del conocimiento:<br />Adaptabilidad a varios frameworks pro...
Tecnologías empleadas (II)<br />
Tecnologías empleadas (III)<br />Pronto:<br />Framework probabilístico<br />Permite realizar inferencia probabilística, au...
Tecnologías empleadas (IV)<br />Clasificador Bayesiano Ingenuo:<br />Modelo asociado al problema.<br />Permite hacer consu...
Tecnologías empleadas (V)<br />
Diseño Aplicación (I)<br />Generación de tablas probabilísticas:<br />A: Valores binarios (OV, DI, PCD, HP, LVH): 128<br /...
Caso de Uso<br />Aplicación con tres factores de riesgo:<br />
Conclusiones y Futuras Líneas de Investigación<br />Datos epidemiológicos contradictorios. Necesario estudio común.<br />G...
FIN<br />¿Preguntas?<br />
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Presentación de la tesis fin de máster de título "Diseño de un sistema de ayuda a la decisión de diagnóstico clínico preventivo de accidente cerebrovascular de tipo isquémico (Ictus) basado en ontologías y técnicas probabilísticas" de la titulación "Máster en Ingeniería de Sistemas de Decisión" de la "Universidad Rey Juan Carlos".

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Presentación

  1. 1. Tesis Fin de Máster<br />Diseño de un sistema de ayuda a la decisión de diagnóstico clínico preventivo de accidente cerebrovascular de tipo isquémico (Ictus) basado en ontologías y técnicas probabilísticas<br />Autor: D. Alejandro Rodríguez González<br />Tutor: Dr. David Ríos Insua<br />
  2. 2. Índice<br />Introducción<br />Motivación de la Investigación<br />Estado del Arte<br />Trabajos Relacionados<br />Problema a Resolver<br />Epidemiología<br />Factores de Riesgo<br />Datos Necesarios<br />Datos Obtenidos<br />Tecnologías Empleadas<br />Diseño Aplicación<br />Caso de Uso<br />Conclusiones y Futuras Líneas de Investigación<br />
  3. 3. Introducción<br />Las nuevas tecnología han tenido un alto impacto en las biociencias.<br />Los sistemas médicos han ganado gran importancia los últimos años.<br />Las tecnologías semánticas intentan proporcionar metadatos procesables de forma automática.<br />Los sistemas clínicos implican usar un gran número de tecnologías.<br />
  4. 4. Motivación de la Investigación<br />Incidencia del accidente cerebrovascular (ACV, Ictus): 1.5/2.9 x 1.000 habitantes/año.<br />69.000 casos por año en España.<br />Patología difícil de detectar.<br />Diagnóstico preventivo de gran utilidad.<br />
  5. 5. Estado del Arte (I)<br />Web Semántica:<br />Reestructuración de la web.<br />Añadir información semántica.<br />Ontologías:<br />Definición formal de un dominio.<br />Representación del conocimiento.<br />Compartición y reutilización.<br />Formatos: OWL y RDF principalmente.<br />
  6. 6. Estado del Arte (II)<br />Técnicas de IA:<br />Inferencia Lógica<br />Redes Bayesianas<br />Sistemas de ayuda a la decisión:<br />Sistemas expertos<br />Sistemas de ayuda a la decisión clínica<br />Sistemas de ayuda a la decisión de diagnóstico<br />
  7. 7. Trabajos Relacionados<br />Dendral [Stanford, 1960]: Estructuras moleculares<br />MYCIN [Stanford, 1970]: Bacterias, Infecciones<br />Internist-I [U. Pittsburgh, 1970]: General<br />CADUCEUS [U. Pittsburgh, 1985]: General<br />DXPlain [MIT, 1985]: General<br />Iliad [U. Utah, 1990]: Simulación, general.<br />GIDEON [2000]: Infecciosas<br />PAIRS [Hyderabad, 2003]: Casos difíciles<br />
  8. 8. Problema a Resolver<br />Ictus: Interrupción brusca del flujo sanguíneo al cerebro.<br />Cuatro motivos principales:<br />Trombosis<br />Embolia<br />Hipo perfusión sistemática<br />Trombosis venosa cerebral<br />El diagnóstico preventivo es importante<br />
  9. 9. Epidemiología<br />El diagnóstico preventivo depende de la epidemiología.<br />¿Factores de riesgo?<br />Estudio de la literatura epidemiológica.<br />Principal estudio (y factores) procedente del Framingham HeartStudy (FHS).<br />Otros factores provienen de otros estudios.<br />
  10. 10. Factores de riesgo<br />Procedentes del FHS:<br />Edad (AGE)<br />Sexo (SEX)<br />Presión sanguínea sistólica no tratada (BP)<br />Diabetes (DI)<br />Fumador (SM)<br />Enfermedades Cardiovasculares Previas (PCD)<br />Fibrilación Atrial (AF)<br />Hipertrofia Ventricular Izquierda (LVH)<br />Procedentes de otros estudios:<br />Raza (RC)<br />Sobrepeso (OV)<br />Predisposición hereditaria (HP)<br />Ictus Previos (PST)<br />
  11. 11. Datos Necesarios<br />Probabilidades de sufrir un ictus (I) dependiendo del factor de riesgo (RF): P(I|RF)<br />Incidencia del factor de riesgo tratado de forma independiente: P(RF)<br />Problema: Datos provienen de distintas fuentes.<br />
  12. 12. Datos Obtenidos (I)<br />
  13. 13. Datos Obtenidos (II)<br />
  14. 14. Datos Obtenidos (III)<br />
  15. 15. Tecnologías empleadas (I)<br />Ontologías como representación del conocimiento:<br />Adaptabilidad a varios frameworks probabilísticos basados en ontologías (Pronto)<br />Reutilización del conocimiento<br />Sencillez de representación<br />Uso de una ontología base sobre cáncer de mama<br />
  16. 16. Tecnologías empleadas (II)<br />
  17. 17. Tecnologías empleadas (III)<br />Pronto:<br />Framework probabilístico<br />Permite realizar inferencia probabilística, aunque dado el modelo, no sirve para ese propósito<br />Permite acceder fácilmente a los datos probabilísticos codificados en la ontología.<br />
  18. 18. Tecnologías empleadas (IV)<br />Clasificador Bayesiano Ingenuo:<br />Modelo asociado al problema.<br />Permite hacer consultas al modelo en función de la presencia, ausencia o desconocimiento del estado de los factores.<br />Gran potencial.<br />Problemas:<br />Fuentes de datos distintas. Independencia de los factores.<br />Generación de tablas de los factores de riesgo.<br />
  19. 19. Tecnologías empleadas (V)<br />
  20. 20. Diseño Aplicación (I)<br />Generación de tablas probabilísticas:<br />A: Valores binarios (OV, DI, PCD, HP, LVH): 128<br />Valores senarios:<br />B: RC, PST: SEX  6<br />C: AF, SM: AGE  6<br />D: Valores decimales:<br />BP [SEX = M, AGE]: 100<br />BP [SEX = F, AGE]: 100<br />Grupos:<br />AD, BD, CD, D, ABCD<br />Total: A+B+C+D+AD+BD+CD+ABCD = 949.940 valores<br />
  21. 21. Caso de Uso<br />Aplicación con tres factores de riesgo:<br />
  22. 22. Conclusiones y Futuras Líneas de Investigación<br />Datos epidemiológicos contradictorios. Necesario estudio común.<br />Generación de tablas es costosa computacionalmente.<br />Necesarios más factores de riesgo y establecer relaciones entre ellos (no asumir independencia)<br />
  23. 23. FIN<br />¿Preguntas?<br />

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