¿Puede data science ayudarnos a mejorar el pronóstico y tratamiento del paciente oncológico?

• Autores: Ernestina Menasalvas , Mariano Provencio Pulla , Alejandro Rodríguez, Maria Laura Torrente
• Localización: Comunicación y hombre: Revista interdisciplinar de ciencias de la comunicación y humanidades, ISSN 1885-365X, Nº. 16, 2020 (Ejemplar dedicado a: Data comunicación: Data driven-Human driven)
• Idioma: español
• DOI: 10.32466/eufv-cyh.2020.16.584.151-166
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• Resumen
  • español

    El campo de la informática de la salud está en la cúspide de su período más emocionante hasta la fecha. Las tecnologías de big data, IA y data science están ayudando a tomar decisiones relativas a diagnóstico, tratamiento… La alta implantación de la historia clínica digital es un hecho. El análisis de los datos de lahistoria clínica permitirá definir nuevas soluciones para todos los integrantes del sistema sanitario. Es necesaria la cobertura de todos los datos posibles para desarrollar nuevos servicios con el objetivo de mejorar el seguimiento y la prevención de enfermedades, y generar valor a partir de ellos. No obstante, el proceso de aplicación de las tecnologías tiene que afrontar todavía retos como el de integración de la información, aplicación de técnicas de lenguaje natural, y elección de las técnicas mas apropiadas dependiendo del problema y de la naturaleza de los datos. En este artículo nos planteamos los retos que tiene la aplicación de estas técnicas en el caso particular del paciente oncológico.

  • English

    This work wants to specify preliminary data of the design process of an instrument adapted to a Spanish population based on different questionnaires to evaluate the attributes of entrepreneurial skills of university students, and to contribute a valid and reliable measure that serves as a reference for effective intervention programs in the university environment, and for the development of employability. The instrument provides students with the possibility of discovering their strengths and opportunities related to the sub-competences evaluated: the identification of opportunities, the development of innovative solutions, the ability to learn from failure, and their awareness of their entrepreneurship. An initial content validity study was carried out through the trial of 13 experts, all of them university professors expert of the subject, which determined the development of the questionnaire that was subsequently tested on a pilot sample of 350 students. It concludes to the suitability and usefulness of the instrument, and discusses the importance of the intervention for the development of entrepreneurial competence in the University.

• Referencias bibliográficas
  • AGGARWAL, Charu C., HAN, Jiawei, WANG, Jianyong y YU, Philip S. (2003). A framework for clustering evolving data streams. En: Proceedings...
  • AGRAWAL, Rakesh y SRIKANT, Ramakrishnan (1994). Fast algorithms for mining association rules in large databases. En: Proceedings of the 20th...
  • AGUILAR-RUIZ, Jesús S. y GAMA, João (2005). Data Streams. Journal of universal computer science, 11(8),1349–1352. Recuperado de http://www.jucs.org/jucs_11_8/data_streams/abstract.html
  • BDVA, EU ROBOTICS (2019). Strategic research, innovation and deployment agenda for an AI PPP. Consultation Release.
  • CHANSKY, Kary, SCULIER, Jean-Paul, CROWLEY, John, J., GIROUX, Dori, VAN MEERBEECK, Jan y GOLDSTRAW, Peter (2009). The International Association...
  • DOMINGOS, Pedro y HULTEN, Geoff (2000). Mining high-speed data Streams. En: Proceedings of the Sixth ACM SIGKDD International Conference on...
  • EARLE, Craig C., PARK, Elyse R., LAI, Bonnie, WEEKS, Jane C., AYANIAN, John Z., BLOCK, Susan (2003). Identifying potential indicators of the...
  • FAYYAD, Usama M., PIATETSKY-SHAPIRO, Gregory y SMYTH, Padhraic (1996). From data mining to knowledge discovery: an overview. En Usama M. Fayyad,...
  • GABER, Mohamed M., KRISHNASWAMY, Shonali y ZASLAVSKY, Arkady (2005). On-board mining of data streams in sensor networks. En Advanced methods...
  • GARRIDO, Pilar, GONZÁLEZ-LARRIBA, José Luis, INSA, Amelia, PROVENCIO, Mariano, TORRES, Antonio; ISLA, Dolores, SÁNCHEZ, José Miguel, CARDENAL,...
  • BARCELO, José Ramón, TARRAZONA, Vicente, VARELA, Andrés, AGUILO, Rafael, ASTUDILLO, Julio, MUGURUZA, Ignacio, ARTAL, Ángel, HERNANDO-TRANCHO,...
  • IADELUCA, Laura, MARDEKIAN, Jack, CHANDER, Pratibha, HOPPS, Markay, MAKINSON, Geoffrey T. (2018). The burden of selected cancers in the US:...
  • KAYYALI, Basel, KNOT, David, VAN KUIKEN, Steve (2013). The big-data revolution in US health care: Accelerating value and innovation. En: McKinsey...
  • LEACH, Corinne R., WEAVER, Kathryn E., AZIZ, Noreen M., ALFANO, Catherine M., BELLIZZI, Keith M., KENT, Erin E., FORSYTHE, Laura P., ROWLAND,...
  • MASSUTI, Bartomeu, COBO, Manuel, CAMPS, Carlos, DÓMINE, Manuel, PROVENCIO, Mariano, ALBEROLA, Vicente, VIÑOLAS, Nuria, ROSELL, Rafael, TARÓN,...
  • NSCLC Meta-analysis Collaborative Group (2014). Preoperative chemotherapy for non-small-cell lung cancer: a systematic review and meta-analysis...
  • POLYMERI, Eirini, SADIK, May, KABOTEH, Reza, BORRELLI, Pablo, ENQVIST, Olof, ULÉN, Johannes, OHLSSON, Mattias, TRÄGARDH, Elin, POULSEN, Mads...
  • PROVENCIO, Mariano, CAMPS, Carlos, COBO, Manuel, DE LAS PEÑAS, R., MASSUTI, Bartomeu, BLANCO, R., ALBEROLA, V., JIMÉNEZ, U., DELGADO, J. R.,...
  • PROVENCIO, Mariano, ISLA, Dolores, SÁNCHEZ, Antonio, CANTOS, Blanca (2011). Inoperable stage III non-small cell lung cancer: Current treatment...
  • SAVOVA, Guergana K., DANCIU, Ioana, ALAMUDUN, Folami, MILLER, Timothy, LIN, Chen, BITTERMAN, Danielle S., TOURASSI, Georgia, WARNER, Jeremy...
  • SCULIER, Jean-Paul, BERGHMANS, Thierry; MEERT, Anne-Pascale (2014). TNM classification and clinicopathological factors: What is helpful for...
  • SIEGEL, Rebecca L., MILLER, Kimberly D. y JEMAL, Ahmedin (2018). Cancer statistics. CA: A cancer journal for clinicians, 68(1), 7-30. doi:...
  • WILJER, David y HAKIM, Zaki (2019). Developing an artificial intelligence-enabled health care practice: Rewiring health care professions for...
  • WIRTH, Rüdiger y HIPP, Jochen (2000). CRISP-DM: Towards a standard process model for data mining. En Proceedings of the Fourth International...
  • WITTEN, Ian H., FRANK, Eibe y HALL, Mark A. (2011). Data mining: Practical machine learning tools and techniques. Third edition. Burlington,...