En este proyecto nos proponemos aplicar técnicas basadas en reglas de asociación    (RAs) para caracterizar algunas enfermedades de especial interés debido a su amplia prevalencia, como son el SIDA y el virus COVID. Las RAs establecen relaciones entre los elementos considerados, por ejemplo, enfermedades que un grupo de pacientes han padecido conjuntamente. Estas relaciones, u otras con medicamentos, síntomas, etc., permiten avanzar en la caracterización de una enfermedad y ser así de utilidad para la ayuda al diagnóstico. Además, también pueden permitir identificar relaciones que no se conocían previamente, llevando así al descubrimiento de nuevo conocimiento.
En proyectos anteriores hemos trabajado en algoritmos de filtrado de RAs semi-supervisados, que nos servirán de punto de partida para este proyecto. Estos algoritmos se han validado con bases de datos de informes médicos de enfermedades comunes, típicas de la atención primaria. Ahora nos proponemos mejorar estos algoritmos y aplicarlos a enfermedades de alta prevalencia para las que las mejoras en su caracterización serán de alto interés para los médicos que las tratan.

Entidad financiadora: IMIENS-ISCIII.
Web: http://nlp.uned.es/raices/