Healthrecsys: Sistema recomendador para la salud

Resumen

Cuando se habla de informacion de salud en Internet, inmediatamente se piensa en informacion procedente de colecciones dirigidas por profesionales y por otras entidades que estan en continua colaboracion y creacion de contenido. Esta es la fuente mas ortodoxa y fiable. Pero el comportamiento de los pacientes y sus familiares en relacion al cuidado de su enfermedad esta en continua transformacion desde el nacimiento de Internet. Con una actitud mucho mas proactiva, los usuarios suelen realizar busquedas de informacion relativa a su salud en Internet, encontrando otras fuentes distintas a las propias de los profesionales sanitarios. Estas fuentes alternativas suponen un enorme volumen de datos que pueden incluir informacion incorrecta o desfasada por el avance de la investigacion cientifica. Incluso pueden encontrarse contenidos generados con objetivos distintos a la propia salud, como ocurre por ejemplo en comunidades pro-anorexia, antivacuna, etc. Segun el caso, el acceso a estas fuentes de informacion alternativas puede resultar contraproducente o incluso perniciosa. Precisamente uno de los principales problemas que estan surgiendo en la comunidad medica es gestionar la informacion de salud que se genera en Internet. Las nuevas vias de comunicacion incorporan un cambio en el modelo asistencial tal y como lo vemos a dia de hoy. Este nuevo cambio de vision obliga a los profesionales de la salud a incrementar las observaciones y a convertirse en guias que permitan el acceso a informacion tratada y validada. La labor de generacion de contenidos de salud desde distintas fuentes, asi como el control y seleccion de la informacion fiable disponible, exige la formalizacion y validacion de los contenidos de salud en Internet. Por tanto, es necesario abordar esta labor desde un punto de vista formal y riguroso. Para ello, un concepto esencial es el de “ontologia”, que puede definirse como una especificacion de un vocabulario de representacion que consta de las definiciones de clases, relaciones, funciones y otros objetos de un determinado dominio. Modelando los contenidos en base a ontologias se puede identificar los contenidos mas adecuados para un determinado paciente en base a su enfermedad, sus preferencias o sus caracteristicas. Esta Tesis se basa pues en los llamados Sistemas de Recomendacion en Salud, en particular en los que se basan en el contenido, item o articulo con informacion de salud que busca el paciente o sus familiares. Se estudia la forma en que estos sistemas analizan el contenido que recomiendan, la forma en recuperarlo y tratarlo, teniendo en cuenta la heterogeneidad de fuentes y formatos. En particular, se hace uso de ontologias como diccionarios de salud con informacion adicional. A partir de tecnicas basadas en el procesado del lenguaje natural, podremos interpretar en distintos niveles un documento, y automatizar su comprension morfologica, sintactica y semantica. En resumen, el uso de ontologias del area de salud, junto con un procesado del lenguaje natural, permitira obtener una recomendacion personalizada de contenidos de salud, que sera evaluada experimentalmente. Dado el uso creciente de videos como vehiculo de difusion de informacion sobre salud, esta Tesis se centra en el desarrollo de un sistema recomendador de videos en salud. Partiendo de YoutubeTM como plataforma mas popular, se recopilan videos de salud de distintos Canales y Playlists validados por la comunidad sanitaria, y se estudian los metadatos asociados a cada video. Se extraen los terminos de salud de los metadatos del titulo y descripcion del video, y estos terminos se filtran a partir de la terminologia clinica SNOMED-CT, y a partir de ellos se recomiendan enlaces relacionados de MedlinePlus como fuente fiable de enlaces de salud. Para aumentar el numero de recomendaciones, y mejorar su calidad, se plantea el uso de ontologias sanitarias (Bioontology) y tecnicas de procesado del lenguaje natural (cTAKES). Posteriormente, estos elementos se ponen a prueba en aplicaciones webs que suministran informacion de salud valida relacionada con los videos visualizados, y finalmente se lleva a cabo una evaluacion de la precision de estas recomendaciones.