Técnicas de minería de datos aplicadas al diagnóstico de entidades clínicas / Data mining techniques aplied to diagnosys of clinical entities

RESUMEN

Disminuir el error médico y mejorar los procesos de salud es prioridad de todo el personal sanitario. En este contexto surgen los Sistemas Clínicos de Soporte para la Toma de Decisiones (CDSS), los cuales son un componente fundamental en la informatización de la capa clínica. Con la evolución de las tecnologías gran cantidad de datos han podido ser estudiados y clasificados a partir de la minería de datos. Una de las principales ventajas de la utilización de esta, en los CDSS, ha sido su capacidad de generar nuevos conocimientos. Con este fin se propone, mediante la combinación de dos modelos matemáticos, cómo se puede contribuir al diagnóstico de enfermedades usando técnicas de minería de datos. Para mostrar los modelos utilizados se tomó como caso de estudio la hipertensión arterial. El desarrollo de la investigación se rige por la metodología más utilizada actualmente en los procesos de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos CRISP-DM 1.0, y se apoya en la herramienta de libre distribución WEKA 3.6.2, de gran prestigio entre las utilizadas para el modelado de minería de datos. Como resultados se obtuvieron diversos patrones de comportamiento con relación a los factores de riesgo a sufrir hipertensión mediante técnicas de minería de datos(AU)

ABSTRACT

Reduce medical errors and improve health processes is a priority of all health personnel. In this context arise the Clinical Support Systems for Decision Making (CDSS), which are a key component in computerization of the clinical layer. With the evolution of technologies, large amounts of data have been studied and classified based on data mining. One of the main advantages of using this in the CDSS, has been its ability to generate new knowledge. For this purpose, this paper presents, by combining two mathematical models, a way to contribute to the diagnosis of diseases using data mining techniques. Hypertension was taken as a case study to show the models used. The research development methodology follows the most used processes of knowledge discovery in databases CRISP-DM 1.0, and relies on the free distribution tool WEKA 3.6.2. We obtained different patterns of behavior in relation to risk factors for developing hypertension using data mining techniques(AU)