El art\u00edculo \u201cMulti-level medical knowledge formalization to support Medical practice for chronic diseases\u201d del investigador del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica y Matem\u00e1ticas de la URV David Ria\u00f1o, ha sido uno de los tres art\u00edculos seleccionados por la asociaci\u00f3n entre cerca de 1.400 que se publicaron en revistas cient\u00edficas el a\u00f1o 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.<\/p>\n
El art\u00edculo, que se public\u00f3 el enero de 2019, trata de un nuevo marco de referencia para el desarrollo de sistemas m\u00e9dicos de apoyo a la toma de decisiones para m\u00e9dicos que tratan enfermedades cr\u00f3nicas. Los procesos m\u00e9dicos combinan acciones que realizan los profesionales de salud cuando observan se\u00f1ales y s\u00edntomas 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 gu\u00edas de pr\u00e1ctica cl\u00ednica, que recoge informaci\u00f3n relevante de la enfermedad pero estas son muy gen\u00e9ricas y falta, por ejemplo, poder decir en determinadas situaciones que\u00a0 f\u00e1rmaco es el m\u00e1s adecuado para administrar al paciente. O qu\u00e9 combinaci\u00f3n de f\u00e1rmacos o dosis ser\u00edan las m\u00e1s adecuadas, teniendo en cuenta la historia cl\u00ednica de cada paciente.<\/p>\n
En su estudio han analizado y comparado los lenguajes formales de los procedimientos desde una perspectiva de toma de decisiones y han definido una metodolog\u00eda para modelar procesos m\u00e9dicos. A partir de aqu\u00ed han dise\u00f1ado un nuevo lenguaje computacional que puede ser \u00fatil para describir tres niveles b\u00e1sicos 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 formaci\u00f3n sobre los procesos de toma de decisiones, pero tambi\u00e9n puede ser un recordatorio a los m\u00e9dicos m\u00e1s experimentados para la verificaci\u00f3n de sus decisiones de tratamiento.<\/p>\n
El art\u00edculo es fruto de un trabajo conjunto del investigador junto con la investigadora Aida Kami\u0161ali\u0107, que en aquel momento hac\u00eda su doctorado en la URV bajo la direcci\u00f3n de Ria\u00f1o e otros\u00a0 investigadores de la Medical School of Maribor, de Eslovenia.<\/p>\n
Referencia bibliogr\u00e1fica: Aida Kami\u0161ali\u0107; David Ria\u00f1o; Suzana Kert; Tatjana Welzer; Lili Neme Zlatolas \u00abMulti-level medical knowledge formalization tono support medical practice for chronic diseases\u00bb. Data & Knowledge Engineering Volume 119, January 2019, Pages 36-57 https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.datak.2018.12.001.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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