Entendiendo la enfermedad: Tratando con datos no estructurados para Big Data en el Dominio Médico

  • PROFESOR: Alejandro Rodríguez
  • ORGANISMO DE PROCEDENCIA: ETSIInf, UPM

Resumen de Contenido

Las aplicaciones de Big Data en el sector de la salud indican un alto potencial para mejorar la eficiencia general y la calidad de la atención.

Los datos no estructurados representan un poderoso recurso no explotado -que tiene el potencial de proporcionar una visión más profunda de los datos y, en última instancia, de impulsar una ventaja competitiva. Estos datos no estructurados ahora constituyen una porción muy significativa de los datos, y todo tipo de empresas se preocupan de explorar rápidamente las tecnologías que analizan este tipo de datos para obtener ventaja competitiva. Las soluciones para analizar este tipo de datos pueden aplicarse en otros dominios utilizando fuentes de datos de naturaleza similares.

En el sector de la salud, las analíticas de Big Data todavía tienen que abordar varios requisitos técnicos, tales como: i) el uso de los registros electrónicos de salud (EHR) y sus implicaciones; ii) preprocesamiento de texto natural; iii) anotación de imágenes; iv) tratar con silos de datos y construir soluciones que los eviten, etc.

Este seminario se centrará en entender la enfermedad, un área muy relevante que permite tener una mejor comprensión de las enfermedades, cómo se relacionan y cómo pueden utilizarse estas relaciones para mejorar el sector biomédico. La comprensión de la enfermedad puede mejorarse mediante la adquisición y análisis de datos procedentes de fuentes estructuradas. El seminario se centra en la recuperación de dicha información con el objetivo mencionado.

Programa

  1. Desafíos y problemas de Big Data que se abordarán en el dominio médico
  2. Cómo lidiar con Big Data desde una perspectiva de análisis de imágenes médicas
  3. Redes de enfermedades humanas: creación y análisis a gran escala

Método de Evaluación

Asistencia y participación en clase, y realización de un trabajo

Créditos

0,5 ECTS

Observaciones

Días de Impartición y Horario

  • 11 de febrero, 15:00-18:00

Aula

  • A-5001

Idioma

Inglés.