UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PANAMÁ

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1 UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PANAMÁ INFORME DE VIAJE El presente formato tiene el objetivo de consolidar toda la información obtenida por los colaboradores, que de una u otra forma se hayan beneficiado para realizar viaje al exterior, el cual, a la vez será reportado al Ministerio de la Presidencia para justificar la gestión realizada, en correlación con el presupuesto ejecutado. TIPO Y NOMBRE DE LA ACTIVIDAD Reunión con el Grupo de Investigación (Dame: Ingeniería para la Mineria de Datos, Universidad Politécnica de Madrid, Madrid España) LUGAR Y FECHA (Duración) Madrid, España del 11 al 17 de Septiembre del 2011 OBJETIVOS PARTICIPANTE (S) ASPECTOS RELEVANTES EN EL DESARROLLO DE LA ACTIVIDAD Colaboración UPM (Universidad Politécnica de Madrid (DAME) CIDITIC ( Centro de investigación y desarrollo en TIC) Panamá (Universidad Tecnológica de Panamá) Prof. Miguel Vargas Lombardo Se concreta el desarrollo de un macro proyecto TIC, sobre aspectos de mineria de Datos aplicado a la toma de desiciones en sector Salud, primordialmente a las enfermedades no transmisibles. RESULTADOS OBTENIDOS (Contacto con futuros expositores, becas, firma de convenio, etc.) Visita de la Dra. Ernestina Menasalvas Rúiz, Directora del grupo de Investigación (Dame-UPM, Madrid), para un Taller sobre DataMlning, fecha de la visita febrero-marzo del Se elaborá un primer borrador de Proyecto de proyecto sobre Minieria de datos para el sector salud en Panamá (se adjunta). CONCLUSIONES RECOMENDACIONES ANEXOS Se formula un proyecto para el desarrollo de un macro proyecto TIC, sobre aspectos de mineria de Datos aplicado a la toma de desiciones en sector Salud, primordialmente a las enfermedades no transmisibles, con una duyración de 24 meses. Además de contar con la disposición para realizar pasantias en el grupo de investigación o hasta ser asesorados por la Dra Menasalvas en tesis de Maestría o Doctorado (UPM, de Madrid). Agradecer a la Universidad Tecnológica de Panamá, la gestión desarrollada para la formulación del proyectos TIC-DATA MINING. Se Anexa documento borrador de proyecto y carta de parte de la Dra Menasalvas Ruíz. /1 Firma y cédula del participante: Miguel Varg. s-lombardo Fecha de entrega del informe: 23 de septiembre del 2011.

2 I.1.1,c,Iírta Meruls,111i, Ruiz POLITÉCNICA Dña, ERNESTINA MENASALVAS RUIZ, Vicerrectora de Doctorado y Postgrado de la Universidad Politécnica de Madrid, HACE CONSTAR: Que D. MIGUEL VARGAS ha visitado nuestra universidad y en concreto ha realizado reuniones de trabajo con el Grupo de Investigación DAME. Madrid, 16 de septiembre de 2011 Ernestina Menasalvas Vicerrectora de Doctorado y Postgrado

3 Colaboración UPM (DAME) CIDITIC ( centro de investigación y desarrollo en TIC) Panamá (Universidad Tecnológica de Panamá) 1. Preámbulo: En Panamá el Ministerio de Salud ha identificado la necesidad de manejo integral de las enfermedades NO transmisibles (ENT) con prioridad en cáncer, cardiovascular y pulmonares crónicas puesto que afectan a gran parte de su población siendo la primera causa de muerte, dolor y sufrimiento. Consiguientemente como una de las líneas para afrontar este problema se plantea la colaboración con la Universidad Politécnica de Madrid y en concreto con el grupo de investigación DAME de minería de datos con el fin de poder analizar los datos que se han recogido de estas enfermedades y poder establecer decisiones en base a los resultados del los análisis. 2. Objetivos de la colaboración: Establecer líneas conjuntas de investigación en las áreas de análisis de datos concernientes a enfermedades: Cáncer Cardiovascular Pulmonar crónica El objetivo es el análisis de los datos que se puedan extraer de manera que se pueda en un futuro: 1. Prevenir 2. Promocionar su cuidado por medio de TIC 2.1 Tareas 1. Definición del grupo de trabajo tanto en la UPM como en el CIDTIC a. UPM: Ernestina Menasalvas, Santiago Eibe b. CIDTIC: a determinar Además se contará con investigadores junior en formación por parte de de CIDTIC. Estos investigadores serán financiados por el CDTIC. Obsérvese que los perfiles de los investigadores en formación o de los senior tendrán que ser acordes a las tareas que a continuación se detallarán 2. Definición del proyecto que será el hilo conductor de la investigación (ver sección XX) 3. Establecimiento del cronograma de trabajo

4 3. Objetivos La línea estratégica que guía las actuaciones propuestas es: Análisis de las enfermedades no tranmisibles (ENT) en Panamá No obstante esto se trata de un proyecto ambicioso que se dilatará en el tiempo. Para conseguir tener éxito en esta línea estratégica se proponen actuaciones tácticas en el corto plazo: 1. Establecimiento de un proyecto de data mining que permita esclarecer los primeros patrones acerca de las enfermedades de estudio (18 meses). Estos primeros patrones serán la base para la toma de decisión. El proyecto tendrá subproyectos para cada una de las enfermedades que se analizarán 2. Desarrollo de una base de datos (datamart de ENT) de soporte a los procesos de toma de decisión. Del desarrollo del primer proyecto se conseguirá información que permitirá poder desarrollar una base de datos que en el futuro sea la base de los análisis 3. Institucionalización de los procesos de descubrimiento de datos en bases de datos de ENT. Nuevamente el KnowHow adquirido en el primer proyecto permite poder establecer en la organización los procesos que permiten que el descubrimiento de conocimiento se institucionalice y pase a ser uno de los procesos de la organización 4. Establecimiento de los procesos de toma de decisión basados en los patrones descubiertos por los procesos de análisis sobre el datamart de ENT. Las figuras (1 y 2) muestras respectivamente los módulos del sistema que se pretende implantar a largo plazo y la arquitectura de procesos del sistema resultante En la figura de los módulos claramente se destacan los módulos que se tendrán que desarrollar a lo largo del tiempo 1. El módulo de adquisición de datos será el encargado de integrar las fuentes de datos de las distintas enfermedades en estos datos se integrarán los datos de la clínica (hospitales, clínicas, etc. ) así como, los datos que disponga el ministerio de salud, la caja de seguros social... Este módulo solo se podrá diseñar una vez que en el proceso de minería de datos se haya realizado la fase de "comprensión de los datos". obsérvese también que la correcta implantación de este módulo supone el desarrollo del mencionado datamart de ENT 2. El módulo de soporte a la decisión es el encargado de la aplicación de todas las técnicas y métodos de data mining. Obsérvese también que en una primera instancia se aplicarán los métodos y del conocimiento extraído estaremos preparados para el diseño e implementación del modulo que se integrará en la organización para el descubrimiento de conocimiento 3. El modulo de "acción" es el encargado de la toma de decisión basándose en los patrones del modulo de soporte a la decisión. 4. Para terminar un módulo de extremada importancia dado el nivel de confidencialidad de los datos que se tratan es el modulo de seguridad y privacidad

5 Data Acquisition Modules Privac and Securit Modules Decision Support System Modules Action Modules Con todo ello se diseñaría un sistema con el propuesto en la figura 2 Sensor data ClInIcal data - acquisition ( aegulaltion medical Data Layer medical behavloral data J medical data, I 1 Integration Integrated data Ubiquitoul Mine!' temporal mining Profiling alert mechanism trajectory mining Analysis Layer dashboard Action Layer A continuación detallamos los pasos para conseguir este sistema En primer lugar se detalla el proyecto que se tendría que llevar a cabo en primera instancia que es el de data mining sobre datos de ENT. Como resultados de este proyecto se tendría: 1. Los patrones obtenidos con los datos usados 2. Knowhow para empezar el diseño del módulo de adquisición de datos

6 3. Knowhow para empezar el diseño del módulo de soporte a la decisión 4. Knowhow para el diseño del módulo de acción Obsérvese también que las tareas no tienen por qué ser secuenciales y que en principio se podrían intercalar en el tiempo tan pronto se disponga de la información necesaria Para terminar el módulo de privacidad se debería empezar a diseñar desde las primeras fases de análisis de los datos donde se establecerán los requisitos de privacidad y seguridad de los datos tratados. 3.1 Definición del proyecto de minería de datos Metodología que se aplica: CRISP-DM FASE 1: Establecimiento del Problema de negocio: En esta fase el objetivo que se buscará será el establecer indicadores que ayuden a la toma de decisión a los responsables de salud en Panamá en los temas concernientes a las ENT En concreto se buscará: Variables que permitan predecir las probabilidades de riesgo coronario en la población Variables que permitan predecir las probabilidades de éxitos de ciertos tratamientos Establecer segmentos de población donde una cierta patología tiene una mayor incidencia El éxito del proyecto radica en gran parte en la correcta definición de los indicadores clave para el éxito del proyecto En esta fase se realizará también un análisis de la viabilidad del proyecto para cada una de las enfermedades objeto del análisis FASE 2: Análisis de los Datos disponibles En esta fase se tendrán que analizar las fuentes de datos que se tienen disponibles para poder analizar. Se identifican al menos las siguientes sub fases Identificación de las fuentes Análisis de cada una de las fuentes y viabilidad Estudio de la calidad de los datos para los objetivos marcados Análisis de los datos que faltan y análisis de las posibilidades de su obtención en un corto plazo de tiempo FASE 3: Transformación de los datos disponibles En esta fase los datos se prepararán para el proceso de minería de los datos.

7 El proceso de limpieza de los datos tendrá lugar también en esta fase Como consecuencia de la finalización de las fases 2 y 3 se podría plantear un proyecto de construcción de una base de datos corporativa ( data mart) de soporte a los procesos de toma de decisión FASE 4: modelado, minería y extracción de patrones y modelos Se aplicarán las técnicas apropiadas para obtener los modelos necesarios para la toma de decisión FASE 5: evaluación de los modelos obtenidos FASE 6: Implantación. FASE 7: Mantenimiento de los modelos obtenidos Una vez finalizado este proyecto y aprovechando el KnowHow generado se debería empezar el proyecto de : Automatimatización del proceso de la toma de decisión basada en modelos de minería de datos. Se trataría de un segundo proyecto en el que las técnicas y métodos aprendidos en las fases 1-7 se automatizan para que los procedimientos de toma de decisión se institucionalicen en la organización. Como se ha comentado todos los subproyectos derivados del conocimiento acerca del proceso de descubrimiento de conocimiento que se ha realizado se podrían comenzar a partir de que la fase requerida ha teminado. Por ejemplo una vez concluida fase 3 se podría empezar con el proyecto de diseño del modulo de adquisición de datos. 4. Financiación El CIDITC buscará la manera de poder financiar las estadías de sus investigadores en la UPM

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