clinica

ANÁLISIS DE INFORMACIÓN CLÍNICA MEDIANTE TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS
Facultad de Ingeniería Informática, Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, Cuba
, Alejandro Rosete Suárez
Facultad de Ingeniería Informática, Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, Cuba
Alfredo Rodríguez Díaz
Centro para el Desarrollo Informático en la Salud, MINSAP, Cuba
*Reproducido con permiso de INFOLAC2008-AAIM. Dirección para correspondencia: Ingrid Wilford Rivera. Email: iwilford@ceis.cujae.edu.cu. Postal: Ave. 59 #11416 e/ 114 y 116, Marianao, CP 11400, Ciudad de La Habana, Cuba.
Resumen/Abstract
Existen numerosos dominios donde la Minería de Datos puede ser aplicada, en principio en todas las áreas o actividades que generen datos. Desde la década de los años 90,del pasado siglo, se vienen aplicado intensamente técnicas de minería de datos con diversos fines: apoyo a la toma de decisiones, gestión de procesos industriales, investigación científica, soporte al diseño de bases de datos y mejora de la calidad de los datos, entre otros. En Cuba, como resultados de la atención a pacientes que padecen cardiopatía isquémica se generan grandes volúmenes deinformación anualmente. El análisis exhaustivo de dicha información tiene un gran valor de cara a las investigaciones científicas en cardiología. En este trabajo se expone un ejemplo de aplicación de la minería de datos para el apoyo a la toma de decisiones en esta especialidad de la medicina, a partir del estudio de las coronariografías realizadas a pacientes con cardiopatía isquémica.

There are anumber of fields where Data Mining can be used mainly in all areas or activities that generate data. Since the 1990s Data Mining Techniques have been used extensively for various purposes: decision making processes, industrial process management, scientific research, backup in database designs and improving the quality of information input among others. In Cuba, due to the focus on patients withischemic heart disease, a great volume of information has been generated over the years. Exhaustive studies of this information provides a wealth of information relating to scientific research in cardiology. The following study explores the application of data mining based on an example investigations into patients with ischemic heart disease who underwent coronary catheterization decision supportnetwork in this field of medicine.
1. Introducción
El análisis de los datos de una base de datos, en ocasiones, se realiza mediante consultas efectuadas con lenguajes como el SQL (Structured Query Language), por lo que se produce sobre una base de datos operacional, es decir, junto al procesamiento transaccional en línea (On-Line Transaction Processing, OLTP), de las aplicaciones. Esta formade análisis de datos sólo permite generar información resumida de una manera previamente establecida, poco flexible y poco escalable a grandes volúmenes de datos1.
La tecnología de bases de datos ofreció posteriormente una arquitectura: el almacén de datos (data warehouse), consistente en un repositorio de fuentes de datos heterogéneos, integrados y organizados bajo un esquema unificado parafacilitar su análisis y dar soporte a la toma de decisiones. La tecnología de data warehouse soporta operaciones de procesamiento analítico en línea (On-Line Analytical Processing, OLAP), es decir, técnicas de análisis descriptivo y de sumarización, como pueden ser el resumen, la consolidación o la agregación, además de la posibilidad de ver la información desde distintas perspectivas. Sin embargo,esta tecnología no permite obtener reglas, patrones, pautas, es decir, conocimiento que pueda ser aplicado a nuevos datos1.
Existe en la actualidad un conjunto de herramientas y técnicas que soportan la extracción de conocimiento útil a partir de los datos disponibles, y que se agrupan bajo el calificativo de “minería de datos”.
2. Minería de Datos
En esencia la minería de datos (data...