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Ciencia y Tecnología
Brasil | 03-12-2019

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Una herramienta para análisis de big data auxilia la toma de decisiones en el área médica   
Un grupo de la USP desarrolla sistemas computacionales para tratar de extraer informes de grandes volúmenes de datos originados en hospitales públicos. El objetivo es crear base de datos que podrá ser consultada por médicos para enmarcar el diagnóstico y la prescripción del tratamiento
Agencia FAPESP ( Brasil )
Héctor Shimizu, desde París. Traducción Programa INFOCIENCIA
Sistemas computacionales sofisticados, capaces de almacenar, indexar, analizar y dar sentido a grandes conjuntos de datos no procesables por softwares tradicionales, podrán convertirse en herramientas esenciales para apoyar la toma de decisiones en el área médica.

La investigación dirigida a este objetivo ha sido realizada por el Grupo de Base de Datos e Imágenes (GBdI) del Instituto de Ciencias Matemáticas e Informáticas de la Universidad de San Pablo (ICMC-USP) en San Carlos. El tema fue abordado por la profesora Agma Traina, en una conferencia presentada en la FAPESP Week France.

“Uno de los mayores desafíos en el campo de la Ciencia de la Computación es integrar, organizar y aprovechar grandes volúmenes de datos multimodales de diversas plataformas para impulsar los procesos de toma de decisiones. Es decir, hacer posible el uso de datos de una variedad de fuentes, como la exámenes, monitoreo y tratamiento de pacientes, para recopilar información de casos similares y desarrollar una mejor comprensión de un caso en particular ”, dijo Traina.

Las investigaciones hechas en el laboratorio del GBdI lidian con grandes cantidades de datos complejos de hospitales públicos en el estado de San Pablo. El grupo trabaja principalmente con imágenes y videos que pueden proporcionar a los médicos información sobre casos similares tratados en el pasado.

“Cuando un especialista examina, por ejemplo, la radiografía de tórax de un paciente, incluso puede recordar haber visto un resultado similar en el pasado, pero difícilmente sabrá cuándo o dónde fue y con qué paciente. Pero si puede buscar instantáneamente en una base de datos casos similares, pruebas, resultados y tratamientos indicados en el pasado, puede tomar decisiones con menos esfuerzo y más confianza ", dijo Traina a Agência FAPESP.

Parte de la investigación es apoyada por FAPESP a través de un proyecto temático coordinado por Traina. Ella dice que el proyecto involucra la organización de bases de datos, métodos de acceso métrico (empleados para acelerar la evaluación de consultas similares), procesamiento y visualización de imágenes que permiten a los especialistas médicos proporcionar herramientas, algoritmos y métodos para recopilar y acceder a información valiosa de casos antiguos y actuales.

“Necesitamos reunir a profesionales en aprendizaje de máquinas, bases de datos, linaje de datos, visualización y procesamiento de imágenes. En nuestro grupo, tenemos informáticos, médicos, matemáticos y otros investigadores que trabajan juntos para resolver los problemas propuestos ", dijo la investigadora, quien también es miembro de la Coordinación de Ciencias e Ingeniería Informática de la FAPESP.

Traina señala que el tamaño y la complejidad de las bases de datos electrónicas de registros de pacientes presentan importantes desafíos de procesamiento, tanto en términos de desarrollo y aplicación de técnicas analíticas y de extracción de conocimiento, como en el apoyo al desarrollo de herramientas prácticas para uso clínico

"Sin embargo, también incorporan una multitud de oportunidades para crear algoritmos y métodos capaces de mostrar información relevante relacionada con un paciente o grupo de pacientes en particular, que generalmente estaría oculto por el gran volumen de datos", dijo.

"Además, la manipulación eficiente de estos datos ayuda a que los registros electrónicos de pacientes sean una plataforma más útil para ayudar a los profesionales de la salud a abordar las aplicaciones médicas de rápido movimiento, así como las decisiones estratégicas de salud del gobierno", dijo.

El simposio FAPESP Week France se celebró del 21 al 27 de noviembre, gracias a una asociación entre FAPESP y las universidades de Lyon y París, ambas de Francia. Lea otras noticias sobre el evento en www.fapesp.br/week2019/france.