Ha sido seleccionado por la Asociación Internacional de Informática Médica entre cerca de 1.400 artículos científicos de este ámbito publicados en 2019 en revistas indexadas

El artículo “Multi-level medical knowledge formalization to support Medical practice for chronic diseases” del investigador del Departamento de Ingeniería Informática y Matemáticas de la URV David Riaño, ha sido uno de los tres artículos seleccionados por la asociación entre cerca de 1.400 que se publicaron en revistas científicas el año pasado, en el campo de sistemas de toma de decisiones en medicina. De estos, se seleccionaron quince que pasaron a la fase final y el del investigador de la URV ha quedado entre los tres primeros seleccionados.

El artículo, que se publicó el enero de 2019, trata de un nuevo marco de referencia para el desarrollo de sistemas médicos de apoyo a la toma de decisiones para médicos que tratan enfermedades crónicas. Los procesos médicos combinan acciones que realizan los profesionales de salud cuando observan señales y síntomas y deciden sobre intervenciones, prescripciones o pruebas para poder entender el problema de salud que afecta a un paciente. Los profesionales de la salud se basan en las guías de práctica clínica, que recoge información relevante de la enfermedad pero estas son muy genéricas y falta, por ejemplo, poder decir en determinadas situaciones que  fármaco es el más adecuado para administrar al paciente. O qué combinación de fármacos o dosis serían las más adecuadas, teniendo en cuenta la historia clínica de cada paciente.

En su estudio han analizado y comparado los lenguajes formales de los procedimientos desde una perspectiva de toma de decisiones y han definido una metodología para modelar procesos médicos. A partir de aquí han diseñado un nuevo lenguaje computacional que puede ser útil para describir tres niveles básicos de toma de decisiones en un tratamiento a largo plazo: la estrategia de terapia, las dosis necesarias y los efectos secundarios. Este nuevo mecanismo puede ayudar a los menos experimentados en su formación sobre los procesos de toma de decisiones, pero también puede ser un recordatorio a los médicos más experimentados para la verificación de sus decisiones de tratamiento.

El artículo es fruto de un trabajo conjunto del investigador junto con la investigadora Aida Kamišalić, que en aquel momento hacía su doctorado en la URV bajo la dirección de Riaño e otros  investigadores de la Medical School of Maribor, de Eslovenia.

Referencia bibliográfica: Aida Kamišalić; David Riaño; Suzana Kert; Tatjana Welzer; Lili Neme Zlatolas «Multi-level medical knowledge formalization tono support medical practice for chronic diseases». Data & Knowledge Engineering Volume 119, January 2019, Pages 36-57 https://doi.org/10.1016/j.datak.2018.12.001.