Sobrecarga cognitiva y el dominio médico

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1 Sobrecarga cognitiva y el dominio médico Abraham Otero Quintana Madrid, May, 23th 2007 Agenda: Introducción al problema La lógica borrosa Redes de restricciones Modelado de conocimiento de señal Demo Trabajo futuro 2 1

2 Agenda: Introducción al problema La lógica borrosa Redes de restricciones Modelado de conocimiento de señal Demo Trabajo futuro 3 El problema La supervisión de pacientes requiere la asimilación de grandes volúmenes de información: histórica médica, edad, síntomas, signos, drogas administradas, variables fisiológicas monitorizadas,... Este último tipo de información es el que demanda una mayor atención por generarse continuamente a lo largo del tiempo. 4 2

3 Los monitores de cabecera 5 Los monitores de cabecera 6 3

4 Sobrecarga cognitiva 7 La estación central de una Unidad de Cuidados Intensivos 8 4

5 El problema también sucede off line 9 La prueba polisomnográfica 10 5

6 A qué parte de la población afecta el SASH? Un 19% (Intervalo de Confianza 95%: 14-24) de los varones y un 14,9% (IC 95%: 9-20) de las mujeres padecen más de 10 apneas o hipoapneas por cada hora de sueño. Un 6,8 (IC 95%: 5-9) de los varones y 2,9 (IC 95%: 0-5) de las mujeres padecen más de 30 apneas o hipoapneas por cada hora de sueño. J. Durán, S. Esnaola, R. Rubio y A punto Izueta. Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea and Related Clinical Features in a Population-based Sample of Subjects Aged 30 to 70 Yr. Am. J. Respir. Crit. Care Med 2001, 163(3), Y las Enfermedades Pulmonares Obstructivas Crónicas? Él 9,1% de la población entre 40 y 69 años padece EPOC. Solamente el 49,3% de los casos de EPOC grave y el 11,3% de los moderados están siendo tratados. En España la EPOC es la quinta causa de muerte entre los varones y la séptima entre las mujeres. V. Sobradillo, M. Miravitlles, R. Gabriel, C.A. Jiménez-Ruiz, C. Villasante, J.F. Masa, J.L. Viejo, L. Fernández-Fau. Gegraphic variations in prevalence and underdiagnosis of COPD. Results of the IBERPOC Multicentre Epidemiological Study. Chest 2000; 118:

7 Analisis de señal polisomnográfica 13 Transtornos cardiopulmonares del sueño 14 7

8 Agenda: Introducción al problema La lógica borrosa Redes de restricciones Modelado de conocimiento de señal Demo Trabajo futuro 15 Lógica Borrosa Un predicado P es clásico si al aplicarlo a una colección U de objetos, ésta queda clasificada en sólo dos clases. Ejemplo: P= es primo, U= conjunto de números naturales U 1 ={u U; u es primo} U 2 ={u U; u no es primo} Un predicado P es vago si al aplicarlo a una colección U de objetos, ésta no queda clasificada en sólo dos clases. Ejemplo: P= es alto, P= es gordo, P= es guapo U= conjunto de varones españoles 16 8

9 Lógica Borrosa 17 Lógica Borrosa Si la lógica es la ciencia de los principios formales y normativos del razonamiento, la lógica borrosa se refiere a los principios formales del razonamiento aproximado. 18 9

10 Agenda: Introducción al problema La lógica borrosa Redes de restricciones Modelado de conocimiento de señal Demo Trabajo futuro 19 Problemas de Satisfacción de Restricciones (CSP) Un Problema de Satisfacción de Restricciones está formado por: Un conjunto finito de variables. Un dominio de valores asociado a cada variable. Un conjunto de restricciones que restringe los valores que puede tomar cada variable. El objetivo de un CSP es asignar a cada variable un valor compatible con todas las restricciones sobre esa variable. Los CSP toman ventaja de una representación mediante grafos

11 Problemas de Satisfacción de Restricciones (CSP) Ejemplo de red de restricciones D 2 ={8, 10, 11, 14} X 2 < <,= S={10, 11, 14} X 1 D 1 ={10, 12, 14} < X 3 D 3 ={12, 14} 21 Agenda: Introducción al problema La lógica borrosa Redes de restricciones Modelado de conocimiento de señal Demo Trabajo futuro 22 11

12 a1 Clinical example o Monitoring of pulmonary embolism in a bed-ridden patient. o Is a frequent clinical complication under-diagnosed when symptoms are light. o The detection of a compatible pattern endorses a high degree of evidence to achieve its diagnostic. o Medical staff workload would be reduced if they had devices able to monitor patterns like this available. 23 Representación de conocimiento sobre señal o o o An MFTP describes a pattern M defined over a set of parameters P = {P 1,, P n } arising from the monitoring of a patient. Enables the organization of information into multiple levels of abstraction. MFTP model generalizes Fuzzy Temporal Profile model. o FTP model represents morphological patterns defined over a single parameter. o A FTP usually represents a finding of interest

13 Diapositiva 23 a1 trombo=thrombus capilar = capillary abraham; 17/06/2004

14 A1 Representación de conocimiento sobre señal o A Fuzzy Temporal Profile N j = < X j,r j > is a finite set of o significant points X j = {X 0 j, X1 j,, Xn j j }; X i j = < Ti j,ui j > o and fuzzy constraints R j = (R 0 j, R1 j,, Rg j ) between them. o Represented by a graph. L 2 12 = Around 20 sec. or more L µ C ( X 1, X 2 ) π 12 ( l) D 2 12 = Decrease D µ C ( X 1, X 2 ) π 12 ( d ) M 2 12 = Quickly M µ C ( X 1, X 2 ) π 12 ( m) 25 A2 Representación de conocimiento sobre señal o The FTP model also allows to constrain the evolution of the parameter P j between each pair of significant points

15 Diapositiva 25 A1 Comentar que esta morfología es de interés en robótica Abraham; 23/06/1999 Diapositiva 26 A2 Ejemplo del lenguaje: "The temperature increases sharply in two minutes and then remains satble by ten minutes" Abraham; 23/06/1999

16 A7 Representación de conocimiento sobre señal o o MFTP model extends FTP enabling constraints between significant points defined over different parameters. Multivariable Fuzzy Temporal Profile M = < W M, X M, R M > is defined as a finite set of: o MFTPs W M = {M 1 M,, Ms M, } o significant points X M = { X 1 j,, Xn k } o fuzzy constraints R M = { R 1,, R f } between W M and X M. 12 L L µ C ( X 1, X 1 ) π 11 ( l) = approximately simultaneously 27 Agenda: Introducción al problema La lógica borrosa Redes de restricciones Modelado de conocimiento de señal Demo Trabajo futuro 28 14

17 Diapositiva 27 A7 Enfasis en la asociación entre parametros Descriptive constraints ans analyttical constraints Abraham; 23/06/1999

18 Agenda: Introducción al problema La lógica borrosa Redes de restricciones Modelado de conocimiento de señal Demo Trabajo futuro 29 Trabajo futuro Aplicar los algoritmos ya existentes en el análisis de registros polisomnográficos. Desarrollar nuevos algoritmos para el procesado de señal polisomnográfica. Creación de un sistema de supervisión inteligente de pacientes que funcionen en tiempo real en una UCI ( si conseguimos los drivers)

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