Minería de datos con Oracle Data Miner

La intención del proyecto es mostrar las diferentes características que ofrece Oracle en el campo de la minería de datos, con la finalidad de saber si puede ser una plataforma apta para la investigación y la educación en la universidad. En la primera parte del proyecto se estudia la aplicación “Oracle Data Miner” y como, mediante un flujo de trabajo visual e intuitivo, pueden aplicarse las distintas técnicas de minería (clasificación, regresión, clustering y asociación). Para mostrar la ejecución de estas técnicas se han usado dataset procedentes de la universidad de Irvine. Con ello se ha conseguido observar el comportamiento de los distintos algoritmos en situaciones reales. Para cada técnica se expone como evaluar su fiabilidad y como interpretar los resultados que se obtienen a partir de su aplicación. También se muestra la aplicación de las técnicas mediante el uso del lenguaje PL/SQL. Gracias a ello podemos integrar la minería de datos en nuestras aplicaciones de manera sencilla. En la segunda parte del proyecto, se ha elaborado un prototipo de una aplicación que utiliza la minería de datos, en concreto la clasificación para obtener el diagnóstico y la probabilidad de que un tumor de mama sea maligno o benigno, a partir de los resultados de una citología.

Sistema multiagente para simulación de epidemias

El presente trabajo consiste en la elaboración de un sistema multiagente capaz de realizar simulaciones de enfermedades epidémicas, en determinados entornos, que pueden ser creados por los usuarios del sistema, así como la población que los ocupa, donde cada humano es un agente Jade. El trabajo se compone a su vez de cuatro módulos principales: una aplicación web realizada JSF, una aplicación de escritorio implementada en Java, el propio sistema multiagente que realiza las simulaciones, desarrollado usando Java sobre el framework de Jade y un servidor web que contiene al sistema multiagente y a la aplicación web mencionados anteriormente.El sistema desarrollado permite una gran cantidad de configuraciones sobre todos los aspectos que pueden influir en la simulación de una epidemia, como por ejemplo, parámetros de los entornos (tamaño, nivel de desarrollo, población de riesgo, etc.), población (porcentaje de población activa, estudiante, etc.) y enfermedades, así como sobre la propia simulación, ajustando por ejemplo el número de días de la duración o la probabilidad de que una persona decida ir a trabajar si está enferma. Además de realizar simulaciones, el sistema permite almacenarlas y consultarlas posteriormente, pudiendo tanto reproducirlas de nuevo como consultar información estadística detallada sobre la misma, así como distintas gráficas que muestran la evolución de la epidemia a lo largo de la simulación.Para garantizar un funcionamiento óptimo del sistema, este se ha ajustado y probado mediante diversas pruebas de estrés que garantizan que el rendimiento del mismo durante la realización de simulaciones es adecuado. Todo esto conforma un sistema cuya finalidad es la obtención de datos que puedan ser útiles de cara al estudio de enfermedades infecciosas potencialmente epidémicas y permitan extraer conclusiones sobre las mismas, ayudando al mejor entendimiento de este tipo de enfermedades y su comportamiento en determinados entornos.

Infecciones urinarias y trasplante renal: Factores de riesgo y modelo predictivo

Introducción: Las infecciones del tracto urinario (ITU) representan la causa más frecuente de infección después del trasplante renal. Identificar los factores de riesgo de las ITU e intentar establecer un modelo para predecirlas podría evitar la aparición de las mismas o su recurrencia. Objetivos: El objetivo principal de este trabajo fue analizar la frecuencia de ITU en pacientes trasplantados renales en el primer año postrasplante, así como los factores de riesgo más importantes de las mismas, con el fin de establecer un modelo predictivo (nomograma). Los objetivos secundarios fueron los siguientes: analizar la frecuencia de ITU durante el ingreso, tras el alta y un mes postrasplante, así como los factores de riesgo relacionados y establecer modelos predictivos para cada uno de estos periodos; analizar la frecuencia de ITU recurrentes y recidivantes; analizar la tasa de rehospitalizaciones secundarias a ITU; analizar la relación de ITU con la supervivencia del injerto y del paciente. Métodos: En este trabajo desarrollamos un estudio analítico, observacional, retrospectivo de cohorte, en el que se recogieron datos de pacientes trasplantados renales de forma consecutiva, desde el 1 de enero de 2012 hasta el 31 de julio de 2014, en el Hospital Universitario Regional de Málaga. Analizamos la incidencia de ITU durante el primer año postrasplante, así como otras variables clínicas. El análisis comparativo de grupos se realizó mediante el test de t-Student y Chi-cuadrado. Para el análisis de supervivencia se aplicó el método de Kaplan-Meier. Se realizó un análisis de regresión logística para determinar los factores de riesgo asociados a las ITU que ocurrieron durante el ingreso. Se estimaron modelos de riesgo proporcionales por el método de regresión de Cox para analizar los factores de riesgo de las ITU que se presentaron en el primer año postrasplante, después del alta y un mes tras la cirugía. A partir de estos modelos de regresión se realizó un nomograma para calcular la probabilidad de ITU en cada grupo (ITU en el primer año postrasplante, durante el ingreso, tras el alta y un mes postrasplante), así como la curva ROC correspondiente. Se utilizó el modelo “hurdle” para estudiar los factores de riesgo asociados al número de ITU en cada paciente. El tratamiento estadístico se realizó con el programa SPSS 15.0 y con el ALcEst 1.9.26. Resultados: En este trabajo estudiamos datos de 322 pacientes trasplantados renales, el 66.1% varones, con una media de edad de 52.2 ± 13.2 años. La frecuencia de ITU durante el primer año fue del 46.27%. Dada la correlación existente entre función retrasada del injerto (FRI) y tiempo en diálisis, realizamos dos modelos de regresión de Cox multivariantes. En el primer modelo incluimos el sexo femenino, la edad del receptor y la FRI (HR 1.73, IC 95% 1.24-2.40, p<0.001; HR 1.01, IC 1-1.03, p<0.05; HR 1.6, IC 1.14-2.22, p<0.01, respectivamente). En el segundo modelo incluimos el sexo femenino, la edad del receptor y el tiempo en diálisis (HR 1.79, IC 1.29–2.48, p<0.001; HR 1.02, IC 1–1.03, p<0.01; HR 1, IC 0.99–1.01, p=0.054, respectivamente). La frecuencia de ITU durante el ingreso fue del 15.21%, y los factores de riesgo más importantes analizados mediante regresión logística fueron la edad del donante, el tiempo en diálisis, la FRI y la retirada de la sonda vesical después de siete días (OR 1.03, IC 1–1.05, p<0.05; OR 1.01, IC 1-1.02, p=0.13; OR 2.64, IC 1.33–5.28, p<0.01; OR 3.55, IC 1.85–6.93, p<0.001, respectivamente). La frecuencia de ITU tras el alta fue del 37.57%. En este caso, mediante regresión de Cox, las variables más significativas fueron el sexo femenino y la edad del receptor (HR 2.1, IC 1.46-3.03, p<0.001; HR 1.02, IC 1-1.03, p<0.01, respectivamente). La frecuencia de ITU un mes postrasplante fue del 33.85%. Los factores más significativos para este periodo, mediante regresión de Cox, fueron el sexo femenino, la edad del receptor, el tiempo en diálisis y la presencia de ITU previa (HR 2.17, IC 1.48–3.17, p<0.001; HR 1.02, IC 1–1.03, p<0.01; HR 1, IC 0.99–1.01, p=0.32; HR 2.71, IC 1.83–4.02, p<0.001, respectivamente). Desarrollamos nomogramas para cada periodo, con sus correspondientes curvas ROC: en el primer año postrasplante (ABC=0.60 para el primer modelo, ABC=0.59 para el segundo modelo), durante el ingreso (ABC=0.74), tras el alta (ABC=0.59) y un mes después del trasplante (ABC=0.66). Los factores de riesgo más significativos relacionados con el número de ITU en cada paciente, mediante el modelo Hurdle, fueron el sexo masculino, la diálisis peritoneal y la terapia con inducción, principalmente con Timoglobulina (p=0.068; p<0.05; p<0.05, respectivamente). La frecuencia de ITU recurrente fue del 4.03%, y recidivante del 20.49%. Fueron necesarios 77 ingresos por pielonefritis, y en 12 de estos ingresos se presentó sepsis urológica. No encontramos diferencias en la supervivencia de pacientes y de injertos entre los grupos con y sin ITU, sin embargo sí se apreciaron diferencias entre ambos grupos en el filtrado glomerular, aunque esta diferencia se perdió en el análisis multivariante. Conclusiones: La incidencia de ITU durante el primer año postrasplante es elevada. Los factores de riesgo más significativos para las ITU en los primeros doce meses postrasplante son el sexo femenino, la edad del receptor, la FRI y el tiempo en diálisis. Para las ITU que ocurren durante el ingreso, los factores más importantes son la edad del donante, el tiempo en diálisis, la FRI y la retirada de la sonda después de siete días. Las variables más significativas para las ITU que se presentan tras el alta, son el sexo femenino y la edad del receptor, y para las ITU que ocurren un mes postraplante también resulta significativo la presencia de alguna ITU previa. Los receptores de trasplante renal de sexo masculino, aquellos procedentes de diálisis peritoneal y los que han recibido terapia de inducción, tienen más posibilidades de presentar un mayor número de ITU durante el primer año postrasplante.

Factores a considerar para la implementación de un Modelo o Modalidad de aprendizaje en el Centro Universitario de los Valles de la Universidad de Guadalajara

En el presente trabajo, se analiza la creación y el desarrollo del Centro Universitario de los Valles, el cual es una dependencia de la Universidad de Guadalajara, institución con doscientos años de tradición. El interés en el estudio de este Centro Universitario radica en su novedosa propuesta educativa, consistente en una mezcla entre los modelos presencial y a distancia, mismo que ha hecho posible que un mayor número de jóvenes cursen sus estudios de educación superior en la región en donde se ubica este campus. El Centro Universitario de los Valles se distingue en el ámbito de la Red Universitaria por la implementación de un Modelo Académico no Convencional, el cual, como se mencionó líneas arriba, es una combinación entre la educación a distancia y la presencial. Respecto a esta propuesta se analizan los conceptos subyacentes a las nociones de estudiante, asesor/profesor, tutorías, aprendizaje, autogestión y trabajo a distancia. La información vertida por los encuestados permitió elaborar las conclusiones y recomendaciones, propósito de la presente Tesis. El instrumento tipo encuesta empleado fue de corte seccional, el cual constó, de cuestionamientos dirigidos tanto a los estudiantes como a los asesores/profesores, algunos de sus apartados son similares, con el propósito de triangular la información vertida entre los segmentos encuestados, lo que permitirá, de ser el caso, hacer comparaciones entre los segmentos. Dado que se conoce la población de cada subgrupo que compone la comunidad universitaria del CUValles a estudiar, esto es, el número total de estudiantes y académicos que la componen, se aplicó un muestreo probabilístico aleatorio simple, ya que cualquiera de los elementos de la población tiene la probabilidad de ser elegido. A pesar de que los estudiantes en la mayoría de los casos trabajan haciendo uso de las TIC’s, los asesores/profesores en una proporción cercana al 50 %, no lo hacen con la misma frecuencia. Los profesores argumentan que participan en los foros de discusión y revisan las actividades que solicitan a los estudiantes, en contraste, en opinión de los estudiantes, entre un 30 y un 40 por ciento de los asesores, requiere elevar sus niveles de desempeño, que se traduce en un dominio y en el manejo de la plataforma Moodle, así como en el diseño instruccional, además requiere hacer uso de herramientas pedagógico-didácticas, por otra parte, es fundamental que sea capacitado en el diseñar adecuadamente los materiales que emplea en sus sesiones presenciales así como incorporar y usar herramientas, que permitan compartir el aprendizaje, como las redes sociales, Facebook, Messenger, Twitter, Google Drive, etc., como herramientas de apoyo en sus clases, incorporando la enseñanza móvil y el trabajo en Academia. Dado que los factores expresados, son elementos con los que de alguna manera ya ha venido trabajando el CUValles, lo que se requiere es plantear las estrategias a implementar para el logro de la consolidación del Modelo de Aprendizaje. Por lo anterior y con base a las opiniones de los encuestados, se hacen las siguientes recomendaciones: • Redefinir los preceptos filosóficos, pedagógicos, didácticos y de aprendizaje del Modelo CUValles, aprobarlos en los órganos colegiados y de gobierno que corresponda y oficializarlos; • Diseñar y ejecutar cursos de inducción al Modelo Académico, tanto para estudiantes como para asesores, que permitan identificar de manera clara las características y roles de los estudiantes, los asesores y directivos; • Capacitar a lo comunidad universitaria del CUValles para que trabaje en el Modelo Académico, • Diseñaran los programas y planeaciones de las asignaturas, con base al Modelo, erradicando esquemas tradicionales de aprendizaje, recordemos que el aprendizaje no es producto de la presencia o de la distancia, sino de un buen diseño y método pedagógico; • Capacitar a los asesores/profesores en el diseño istruccional y en el manejo de la plataforma Moodle; • Actualizar a los asesores/profesores en el uso de herramientas en la enseñanza móvil, con el propósito de compartir el aprendizaje; • Incentivar el uso de la Biblioteca, bases de datos y demás herramientas de éste tipo, en las tareas cotidianas de aprendizaje; • Fortalecer los procesos de tutoría y de asesoría que realizan los asesores a sus estudiantes; • Combinar materiales que permitan solventar los requerimientos teóricos y prácticos de las asignaturas en los distintos PE; • Promover los procesos que permitan una enseñanza y aprendizaje integrados; • Promover la generación de entornos centrados en lo personal y en lo colaborativo del aprendizaje, fomentando el trabajo en grupo con proyectos conjuntos, en donde se supervise el progreso colectivo. Una de las premisas filosóficas que debe prevalecer en el Modelo de Aprendizaje del CUValles, es sin lugar a dudas, el armonizar las distintas estrategias que se implementen con un propósito común de “Brindar una educación de calidad”, tanto en sus procesos que involucran las actividades presenciales, como aquellas que se involucran en los procesos a distancia.