La minería de datos aplicada a la salud

3 Agosto 2017

El uso de la minería de datos (o datamining) en el sector de la salud

Hoy volvemos a retomar las tecnologías de la información y la comunicación y su aplicación a la salud. En concreto vamos a hablar de un concepto o una técnica que está presente desde hace muchos años, aunque una tendencia tecnológica tan fuerte como el big data, la haya vuelto a poner en valor.

Se trata de la minería de datos, o datamining (término en inglés). Y la razón por la que hoy vamos a dedicar este espacio a hablar de ello es la reciente publicación de un estudio que precisamente usó esta técnica para identificar a un subgrupo de personas que evolucionó hasta 5 veces más rápido hacia la demencia.

Qué es la minería de datos y en qué se diferencia del Big Data

La definición más clásica de los que es la minería de datos es la siguiente: "Un proceso no trivial de identificación válida, novedosa, potencialmente útil y entendible de patrones comprensibles que se encuentran ocultos en los datos" (Fayyad y otros, 1996).

Otro punto de vista, lo dio el autor Luis Carlos Molina, como "la integración de un conjunto de áreas que tienen como propósito la identificación de un conocimiento obtenido a partir de las bases de datos que aporten un sesgo hacia la toma de decisión" (Molina y otros, 2001).

En cualquier caso, se trata de la aplicación de un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explotar grandes bases de datos, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que permitan obtener conocimiento.

Habitualmente el Big Data es confundido con este término. Pero el Big Data quizás es más una tendencia tecnológica que ha puesto de manifiesto la utilidad del datamining también usado en estas ingentes cantidades de datos para descubrir patrones y tendencias que permitan obtener conocimiento o hacer predicciones.

El Big Data normalmente carece de estructura, y es generado de forma automatizada por distintos sistemas, sensores, etc. mientras que las técnicas de la minería de datos se vienen usando desde hace décadas, cuando la información era procesada casi de manera única por humanos, y siempre tenían una estructura (normalmente se usaba en grandes bases de datos: datos fiscales, policiales, judiciales o historias clínicas, entre otros).

Qué aplicaciones tiene en la salud o qué ventajas le aporta

Al igual que en otros ámbitos, el objetivo es obtener conocimiento de los datos. Este conocimiento puede tener un valor científico o investigador que ayude a determinar causas de determinadas patologías o a identificar poblaciones de riesgo, y así ayudar en la detección precoz de enfermedades por un lado.

Pero por otro, aplicada a la gestión de sistemas de salud y también de gestión hospitalaria, es una herramienta útil para la toma de decisiones, la optimización de recursos y la detección de prácticas fraudulentas (como pueda ocurrir en el caso de las recetas médicas, por ejemplo).

Sobre la reciente investigación

Se trata de una investigación publicada por la revista Scientific Reports, muestra que en el campo del Alzhéimer el análisis avanzado de la información a través de algoritmos puede ofrecer conocimientos valiosos.

En el estudio se llegó a identificar dos subgrupos dentro de las personas con deterioro cognitivo leve, uno que evolucionaba aceleradamente hacia la demencia y otro que lo hacía más lentamente.

Los investigadores, pertenecientes al Centro Médico de la Universidad de Duke, analizaron los datos acumulados durante 5 años de 562 personas con deterioro cognitivo leve. Durante ese periodo los implicados en el estudio recibieron periódicamente evaluaciones físicas y mentales; todo un cúmulo de datos que al ser procesado reveló algo que ya se sabía, pero a lo que no se le había puesto cifras: el DCL es una condición muy heterogénea y mientras algunos parece que permanecen ahí durante años, otros pasan a la demencia a gran velocidad.

De las 562 personas analizadas, 240 experimentaron un deterioro cognitivo acelerado y tenían el doble de atrofia cerebral que las 184 personas que evolucionaron lentamente. En el primer grupo la tasa de progresión a la demencia fue casi 5 veces la del segundo grupo.

Aunque aún no se conocen las causas que provoca este rápido proceso en el primer grupo, sí que el algoritmo, permitirá identificar a aquellos que tienen más riesgo de desarrollar demencia y así incluirlos en los ensayos clínico que necesitan a personas en fases muy iniciales de Alzhéimer.

REFERENCIAS:

  1. https://www.nature.com/articles/s41598-017-06624-y
  2. https://infotiti.com/2017/07/atrofia-cerebral-demencia/
  3. http://www.uoc.edu/web/esp/art/uoc/molina1102/molina1102.html
  4. https://blog.es.logicalis.com/analytics/mineria-de-datos-y-calidad-de-vida-data-mining-en-el-sector-salud
  5. http://campusbigdata.com/big-data-blog/item/82-data-mining-vs-big-data
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