Software de apoyo a la decisión para el establecimiento de pautas correctoras de vacunación

En la actualidad, cualquier ámbito profesional cuenta con herramientas software especializadas que mejoran la productividad en la realización de tareas repetitivas o facilitan la ejecución de tareas críticas con un alto grado de especialización. Entre estos sistemas software especializados se encuentran las herramientas informáticas que sirven de apoyo a la toma de decisiones, a veces basadas en sistemas expertos, que pueden alcanzar un grado de eficiencia y exactitud incomparables con procesos de elaboración artesanal. En este proyecto se detalla la creación de un sistema de ayuda a la toma de decisión clínica para la elaboración de pautas vacunales aceleradas en personas que no se encuentran correctamente vacunadas según su calendario de vacunación. Esta herramienta se sirve de una serie de algoritmos, extraídos de conocimiento experto y encargados de calcular un calendario de vacunación acelerado a medida del paciente, según su edad, género y dosis previamente administradas. Estos algoritmos son totalmente configurables y pueden ser adaptados a cualquier tipo de calendario vacunal y vacunas que formen parte de él. La herramienta software desarrollada en este trabajo pretende dar servicios a dos tipos de usuario. Los usuarios con perfil enfermero podrán acceder a la herramienta para la elaboración de pautas de vacunación acelerada. Los usuarios con perfil administrador podrán definir para cada una de las vacunas dadas de alta en el sistema los algoritmos de pautas de vacunación aceleradas según la edad del paciente y las dosis previamente recibidas dentro de cada rango temporal. El objetivo principal del proyecto consiste en contribuir, mediante un software de ayuda a la toma de decisión, a reducir el índice de error humano en el diseño de pautas de corrección vacunales, suministrando para ello unas pautas exactas y adecuadas a las circunstancias del paciente y su historia vacunal previa.

Diagnóstico automático de patologías cardíacas de bloqueo

Los electrocardiogramas (ECG) registran la actividad eléctrica del corazón a través de doce señales principales denominadas derivaciones. Estas derivaciones son analizadas por expertos médicos observando aquellos segmentos de la señal eléctrica que determinan cada una de las patologías que pueden afectar al corazón. Este hecho en general, es un condicionante muy importante para el diseño de sistemas expertos de diagnóstico médico, ya que es preciso conocer, delimitar y extraer de la señal eléctrica aquellos segmentos que determinan la patología. Dar solución a estos problemas, sería fundamental para facilitar el diseño de sistemas expertos para el diagnóstico de enfermedades cardiacas. El objetivo de este trabajo es demostrar que es posible identificar patologías cardiacas analizando la señal completa de las diferentes derivaciones de los ECGs, y determinar puntos concretos que determinan la patología en lugar de segmentos de la señal. Para ello se ha utilizado una BBDD de electrocardiogramas y se ha determinado mediante un algoritmo, los puntos de la señal que determinan la patología. Se ha aplicado a la patología de bloqueos de rama y los puntos obtenidos con el algoritmo se han utilizado para el diseño de un clasificador automático basado en redes neuronales artificiales, obteniendo un coeficiente de sensibilidad del 100% y de especificad del 99.24%, demostrando su validez para el diseño de sistemas expertos de clasificación.

Desarrollo de técnicas de aprendizaje automático para la predicción de resultados de partidos en ligas futbolísiticas

En la actualidad, existen un gran número de investigaciones que usan técnicas de aprendizaje automático basadas en árboles de decisión. Como evolución de dichos trabajos, se han desarrollado métodos que usan Multiclasificadores (Random forest, Boosting, Bagging) que resuelven los mismos problemas abordados con árboles de decisión simples, aumentando el porcentaje de acierto. El ámbito de los problemas resueltos tradicionalmente por dichas técnicas es muy variado aunque destaca la bio-informática. En cualquier caso, la clasificación siempre puede ser consultada a un experto considerándose su respuesta como correcta. Existen problemas donde un experto en la materia no siempre acierta. Un ejemplo, pueden ser las quinielas (1X2). Donde podemos observar que un conocimiento del dominio del problema aumenta el porcentaje de aciertos, sin embargo, predecir un resultado erróneo es muy posible. El motivo es que el número de factores que influyen en un resultado es tan grande que, en muchas ocasiones, convierten la predicción en un acto de azar. En este trabajo pretendemos encontrar un multiclasificador basado en los clasificadores simples más estudiados como pueden ser el Perceptrón Multicapa o Árboles de Decisión con el porcentaje de aciertos más alto posible. Con tal fin, se van a estudiar e implementar una serie de configuraciones de clasificadores propios junto a multiclasificadores desarrollados por terceros. Otra línea de estudio son los propios datos, es decir, el conjunto de entrenamiento. Mediante un estudio del dominio del problema añadiremos nuevos atributos que enriquecen la información que disponemos de cada resultado intentando imitar el conocimiento en el que se basa un experto. Los desarrollos descritos se han realizado en R. Además, se ha realizado una aplicación que permite entrenar un multiclasificador (bien de los propios o bien de los desarrollados por terceros) y como resultado obtenemos la matriz de confusión junto al porcentaje de aciertos. En cuanto a resultados, obtenemos porcentajes de aciertos entre el 50% y el 55%. Por encima del azar y próximos a los resultados de los expertos.