Mineria De Datos Aplicada A La Medicina

Aplicación
Aplicación de la Minería
de Datos al estudio de
las alteraciones
respiratorias durante el
sueño

¿Qué es la Minería de Datos?
 Análisis de grandes cantidades de datos
con el finde descubrir relaciones
insospechadas y resumir la información
mediante nuevas técnicas de forma que
pueda ser interpretable y útil a sus
usuarios.
 Sus resultados son conocidos como
modelos opatrones.
 Ejemplos: arboles, clusters, grafos.

Tipos de Modelos.
 Predictivos: pretenden estimar valores
futuros o desconocidos de variables de
interés.
 Descriptivos: identificanpatrones que
explican o resumen los datos. Sirven para
explorar las propiedades de los datos
examinados.

Minería de Datos desde el punto de
vista médico.
 Sirve para establecer índices pronósticosy
diagnósticos
que
permiten
obtener
información útil para predecir incidencias y
ajustar los protocolos de actuación
medica.

Extracción de patrones y aprendizaje.
 Mejora delcomportamiento a partir de la
experiencia.
 Nos permite identificar regularidades en un
conjunto de observaciones. Son utilizados
para predecir observaciones futuras o
explicar observaciones pasadas.Los Patrones son Hipótesis.
 Lo aprendido puede, en cualquier
momento ser refutado por evidencia futura.
 Los modelos no apuntan a ser perfectos,
sino modelos aproximados.

Almacén de Datos. Pretende proporcionar metodologías y
tecnologías para recopilar e integrar los
datos históricos de una organización, cuyo
fin es el análisis y la obtención de
resúmenes e informes.

Técnicas deMinería de Datos.
 Técnicas bayesianas.
 Técnicas basadas en arboles de decisión y
sistemas de aprendizaje de reglas.
 Técnicas basadas en redes neuronales
artificiales.

TécnicasBayesianas.

 Pueden tratar con muchos atributos. No
construyen modelos, solo estiman una
serie de probabilidades.

Técnicas basadas en arboles de decisión y
sistemas de aprendizaje de reglas....