Una nueva técnica para diagnosticar un tipo de cáncer de estómago ha sido desarrollada por investigadores de la Facultad de Informática de la UPM y de una universidad holandesa. La técnica, basada en representaciones de conocimiento dinámicas, permite extraer patrones de un diagrama de influencia y ponerlos a la vista de los médicos.
Investigadores de la Facultad de Informática de la UPM, junto a otro investigador de la universidad holandesa de Radboud Nijmegen, han publicado un artículo en la revista Decision Support Systems en el que proponen una técnica para mejorar la toma de decisiones en entornos médicos.
La investigación se ha centrado en pacientes con la enfermedad conocida como linfoma no Hodgkin de estómago, que representa el 5% de todas las neoplasias gástricas. Se cree que esta enfermedad la causa una infección crónica debida a la presencia de la helicobacteria Pylori.
Este tipo de cáncer demanda el uso de información no exenta de incertidumbre para el adecuado diagnóstico y tratamiento médico. Para profundizar en el conocimiento de esta enfermedad, los médicos deben recurrir a tablas de datos que ofrecen una amplia panorámica de un conjunto de factores sobre un grupo de pacientes, con la finalidad de establecer patrones que ayuden a la prevención de este linfoma, su diagnóstico y tratamiento.
Estos procesos de toma de decisiones, que afectan a la salud y la vida de muchas personas, son complicados, ya que las tablas empleadas son de gran tamaño y representan un obstáculo para analizar e interpretar sus contenidos.
Listas de apoyo
Lo que proponen en su artículo estos investigadores es introducir las así llamadas Listas KBM2L para apoyar la adopción de decisiones clínicas en los pacientes aquejados de esta enfermedad. Estas listas son representaciones de conocimiento dinámicas que permiten representar de forma resumida y comprensible el conocimiento del sistema analizado.
Según explican en su artículo, esta propuesta constituye una atractiva alternativa a los métodos clínicos actuales para la toma de decisiones, ya que permite extraer patrones de un diagrama de influencia y ponerlos a la vista de los médicos. Los diagramas de influencia permiten representar problemas de decisión, tal y como los percibe el decisor, en este caso un médico.
Como primera evaluación de esta técnica, los investigadores han generado listas KBM2L específicas para el linfoma no Hodgkin de estómago que han sido interpretadas por uno de los autores de la investigación, que además de informático tiene experiencia como doctor en medicina. Las listas KBM2L podrían aplicarse también a otras patologías.
Los autores de esta investigación son Concha Bielza y Juan Fernández del Pozo, del Decision Analysis and Statistics Group de la Facultad de Informática de la UPM, y Peter F. Lucas, del Instituto para las Ciencias de la Información y la Computación de la Universidad Radboud Nijmegen, de Holanda.
El grupo Nature publica hoy un paquete de artículos en varias de sus revistas que en conjunto supone un análisis sin precedentes sobre el cáncer y que da un giro a lo que se sabía hasta ahora. Arroja luz incluso sobre cómo prevenir esta patología que, como alertaba la OMS al principio de este año, sigue una trayectoria al alza.
Investigadores de EE UU confirman que los humanos somos capaces de detectar la estructura básica de una frase casi tan rápido como se reconoce una escena visual: en unos 150 milisegundos, es decir, la velocidad de un parpadeo.
