
In der Forschung, die in Zusammenarbeit mit der Universität Salamanca und Cancer Center in Salamanca, wird ein Organisationsmodell vorgeschlagen, das speziell darauf ausgelegt ist, medizinisches Personal bei seinen täglichen Aufgaben während der Datenanalyse zu unterstützen und ein innovatives intelligentes System für die Klassifizierung und Vorhersage von Mustern aus großen Datenvolumen zu schaffen. Die erzielten Ergebnisse zeigen Verbesserungen im Vergleich zu früheren manuell durchgeführten Analysen.
Die Anwendung der Informationstechnologien auf die biomedizinischen Umgebungen hat in den letzten Jahren eine große Bedeutung erlangt. Gewöhnlich erfordert die Analyse von Daten in der Bioinformatik die Durchführung verschiedener Sequenzen von Aktionen, die in den Phasen der Vorverarbeitung, der Filterung von Informationen, der Gruppierung und der Gewinnung von Wissen oder der Klassifizierung zusammengefasst sind. Die Maßnahmen, die in jeder dieser Phasen durchgeführt werden, sind vielfältig, und im Prozess der Datenanalyse müssen die Maßnahmen und die Reihenfolge der Durchführung festgelegt werden. Diese Arbeit stellt eine Architektur dar, die es ermöglicht, Arbeitsströme für die Datenanalyse zu analysieren. Je nach den Ergebnissen der Datenströme erstellt das System neue Ströme, die die Ergebnisse optimieren.
Der Kern des Systems umfasst fallbasierte Argumentationsstrategien für die automatische Reorganisation und Planung auf der Grundlage früherer Analysen. Im Grunde versucht das System, das Verhalten eines Menschen zu simulieren: Es sucht nach ähnlichen Problemen wie heute in einem Fallspeicher und sammelt die ähnlichsten zusammen mit den durchgeführten Aktionen. Ausgehend von den wiederhergestellten Sequenzen von Aktionen und den erzielten Ergebnissen erstellt es eine neue Abfolge von Aktionen, die auf das neue Problem anzuwenden sind. Anschließend wird die Lösung bewertet und das erzielte Ergebnis für künftige Analysen gespeichert.
IBO-Architektur (Quelle: UPM)
Das System umfasst verschiedene Techniken des Datenbergbaus, der Statistik und der künstlichen Intelligenz, die als Maßnahmen in den Analyseflüssen angewendet werden. Das Organisationsmodell kann auf verschiedene Arten von Daten angewendet werden, die eine gewisse Verarbeitunglast erfordern. Insbesondere wurde der Vorschlag auf Bioinformatikdaten für die Einstufung von Patienten auf der Grundlage genetischer Analysen getestet, insbesondere bei Patienten mit Leukämie verschiedener Typen und mit Daten aus Hirntumoren. Das System versucht, das Verhalten des Laborarztes durch Vorverarbeitung, Filterung von Informationen, Gruppierung und Klassifizierung zu simulieren, so dass das Modell die Techniken auswählt, die in den verschiedenen Phasen und ihrer Sequenz anzuwenden sind, wodurch automatisch Datenanalyseströme erzeugt werden, die die Ergebnisse der manuell durchgeführten Ex-ante-Analyse verbessern.
Bibliographie
DE FRIEDEN, J.F. BASS, J. LOPEZ, V.F. CORCHADO, J.M. "Biomedic Organizations: An intelligent dynamic architecture for KDD”. Information Sciences, 224 (49-61) DOI: 10.1016/j.ins.2012.10.031. März 2013.
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Polytechnische Universität Madrid
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