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La motivación de este libro es arrojar luz sobre los procesos de creación del conocimiento con el ánimo de intervenir para controlarlos. Hay razones para colegir que existe relación entre la calidad del conocimiento y el mecanismo de su creación ―ya se empeñaba Sócrates en hacer ver lo nefasto de los prejuicios―. Por eso es pertinente indagar en la génesis del conocimiento, tanto en la naturaleza de sus ingredientes como en las características de las acciones que devienen en su obtención. Asumimos que crear conocimiento es resolver problemas y proponemos el paradigma "divide et vinces" como estrategia general para resolver. De ahí, la búsqueda de criterio para descomponer el problema en subproblemas que tengan entre ellos la mayor independencia que seamos capaces de conseguir, idealmente, descomponer en subproblemas que sean disjuntos entre sí. El criterio de descomposición es clasificar las características del problema, lo cual siempre podrá hacerse con independencia de la naturaleza del mismo. Esto es, podrá convertirse en receta única para crear conocimiento, ya sea en la versión genérica de resolver problemas científicos, en la técnica de diseñar ingenios, en la humanística de establecer conceptos, en la sociológica de regular las relaciones e incluso conocimiento fantástico, ya sea a su vez, artístico ―surgido de la inspiración intuitiva― o revelado, e incluso instintivo. Hallada esa clasificación estricta del conocimiento, cualquier objeto gnoseológico podemos concebirlo como una composición de objetos gnoseológicos elementales ―canónicos― pertenecientes a cada una de las clases. La solución ―el conocimiento creado― es la composición de las soluciones a los subproblemas. Descompuesto el problema en subproblemas, el análisis de la precedencia entre estos proporciona el criterio para establecer el procedimiento de su resolución, es decir, el método para crear el conocimiento. A su vez, cada subproblema puede descomponerse en nuevos subproblemas más sencillos. El

El grado en Tecnologías de la Información para la Salud es un grado de nueva creación en la Universidad de Alicante que, durante el periodo académico 2017/2018, ha implantado el tercer curso. Se trata de un grado con un elevado carácter multidisciplinar que aúna contenidos tecnológicos y aspectos del área de ciencias de la salud. Durante el tercer curso el alumnado ha podido profundizar en la aplicación de diferentes tecnologías en el ámbito de la salud. En este trabajo se revisan las guías de cada asignatura y se analizan los resultados de este primer año de impartición para detectar debilidades y poder realizar acciones que permitan mejorar la calidad de las asignaturas impartidas. En este análisis, además de las opiniones del profesorado, se ha contado con la opinión del alumnado tanto a través de encuestas como en conversaciones con los representantes del alumnado. Se pretende que los resultados de este análisis contribuyan a mejorar la titulación y facilitar al alumnado la consecución de las competencias asociadas al grado.

El trabajo de investigación presentado en esta tesis doctoral aborda el uso de algoritmos de inteligencia artificial y su aplicación en los sistemas de ayuda para la toma de decisiones en enfermedades de diagnóstico complejo. La dificultad en la gestión clínica de dichas enfermedades requiere un trabajo en conjunto (área de salud e ingeniería informática) y un intercambio de conocimientos, experiencias e información que permita obtener mejores resultados en el proceso de atención de los enfermos. La creación de sistemas que contribuyan en la toma de decisiones tiene como propósito mejorar la calidad de los procesos médico-asistenciales en la predicción y clasificación de enfermedades buscando enriquecer el cuidado de los pacientes. Dichos sistemas de ayuda tienen tres componentes fundamentales: base de datos (información del paciente), algoritmos de inteligencia artificial y usuarios (médicos, personal asistencial, etc.). La integración de los componentes mencionados trae mejoras en la atención de los pacientes, la reducción de errores médicos, diagnósticos y protocolos clínicos más acertados, agilidad en los procesos, prevención de eventos adversos, entre otros. Dada la gran variedad de datos que se recogen en la historia clínica, extraer conocimiento de ellos es una tarea muy difícil de realizar con los métodos tradicionales. Por este motivo se han incorporado redes neuronales artificiales, redes bayesianas y árboles de decisión en el campo médico, logrando importantes contribuciones. En esta tesis doctoral estos modelos se han utilizado en la clasificación del riesgo en cirugía cardíaca y en la predicción de la mortalidad hospitalaria. Los modelos han sido evaluados teniendo en cuenta su precisión, sensibilidad, especificidad. Tales clasificadores son sensibles cuando los datos presentan un alto contenido de ruido, datos incompletos, duplicidad de las variables, texto, amplio rango de magnitudes, etc. Para solucionar estos problemas, se han utilizado herramientas

En esta memoria se describe la continuación de los proyectos llevados a cabo para la coordinación entre las asignaturas del ámbito de la gestión de procesos de negocio en el Grado y Máster en Ingeniería Informática de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alicante. En concreto, estudio y análisis de asignaturas cursadas por los estudiantes del Grado en Ingeniería Informática relacionadas con la gestión de procesos de negocio. Las asignaturas se encuentran distribuidas entre los diferentes itinerarios de las titulaciones de ingeniería informática, pudiendo elegir los estudiantes asignaturas optativas que permitan completar la formación en dicha materia. Este paso es crucial para poder llevar a cabo la metodología basada en proyectos, propuesta en las redes de cursos anteriores.

La enfermedad de Crohn (EC), de origen desconocido, se engloba dentro de las enfermedades inflamatorias intestinales (EII). De naturaleza crónica, es causa de una importante pérdida de calidad de vida por parte de aquellos que la sufren. Actualmente, numerosas ineficiencias concurren en el proceso clínico tanto en la fase de diagnóstico como en la de tratamiento. Este artículo presenta un nuevo enfoque basado en la aplicación sobre el proceso clínico actual de una estrategia de gestión de procesos de negocio BPM (Business Process Management) y en la implementación de mejoras que persiguen un aumento del empoderamiento del paciente.

La hipertensión es una enfermedad crónica y una causa evitable en infartos de miocardio y diferentes enfermedades cardíacas. Además, una enfermedad crónica conlleva a una reducción en la calidad de vida que puede ser mejorada haciendo uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones. Los sistemas de ayuda a la decisión clínica tratan de mejorar la calidad de vida de un paciente crónico proporcionándole la posibilidad de auto-gestionar y tomar decisiones en todo lo relativo a su estado de salud. Sin embargo, la interacción del paciente con las nuevas tecnologías supone a menudo una dificultad. En este trabajo se propone un algoritmo genético adaptativo para personalizar de forma automática el control de la hipertensión. Para ello, se utilizan los datos de la tensión arterial del paciente en la fase del reemplazamiento generacional en computación evolutiva.

En esta memoria se describe la continuación del proyecto llevado a cabo para la coordinación entre las asignaturas del ámbito de la gestión de procesos de negocio en el Grado y Máster en Ingeniería Informática de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alicante. En concreto, el objetivo de la red se ha centrado en la propuesta de planificación de la implantación de la metodología de aprendizaje colaborativa entre las diferentes asignaturas de ambas titulaciones. Para ello la metodología propuesta de investigación se ha basado en el análisis de las asignaturas implicadas, la identificación de inconsistencias, la reestructuración de asignaturas y la especificación de la metodología.

En esta memoria se describe el proyecto llevado a cabo para la coordinación entre las asignaturas del ámbito de la gestión de procesos de negocio en el Grado y Máster en Ingeniería Informática de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alicante. En concreto, el objetivo de la red se ha centrado en la propuesta de una metodología de aprendizaje colaborativa entre las diferentes asignaturas de ambas titulaciones. Para ello la metodología propuesta de investigación se ha basado en el análisis de las asignaturas implicadas, la identificación de inconsistencias, la reestructuración de asignaturas y la especificación de la metodología.

An abdominal aortic aneurysm is an abnormal dilatation of the aortic vessel at abdominal level. This disease presents high rate of mortality and complications causing a decrease in the quality of life and increasing the cost of treatment. To estimate the mortality risk of patients undergoing surgery is complex due to the variables associated. The use of clinical decision support systems based on machine learning could help medical staff to improve the results of surgery and get a better understanding of the disease. In this work, the authors present a predictive system of inhospital mortality in patients who were undergoing to open repair of abdominal aortic aneurysm. Different methods as multilayer perceptron, radial basis function and Bayesian networks are used. Results are measured in terms of accuracy, sensitivity and specificity of the classifiers, achieving an accuracy higher than 95%. The developing of a system based on the algorithms tested can be useful for medical staff in order to make a better planning of care and reducing undesirable surgery results and the cost of the post-surgical treatments.

Background and objective: In this paper, we have tested the suitability of using different artificial intelligence-based algorithms for decision support when classifying the risk of congenital heart surgery. In this sense, classification of those surgical risks provides enormous benefits as the a priori estimation of surgical outcomes depending on either the type of disease or the type of repair, and other elements that influence the final result. This preventive estimation may help to avoid future complications, or even death. Methods: We have evaluated four machine learning algorithms to achieve our objective: multilayer perceptron, self-organizing map, radial basis function networks and decision trees. The architectures implemented have the aim of classifying among three types of surgical risk: low complexity, medium complexity and high complexity. Results: Accuracy outcomes achieved range between 80% and 99%, being the multilayer perceptron method the one that offered a higher hit ratio. Conclusions: According to the results, it is feasible to develop a clinical decision support system using the evaluated algorithms. Such system would help cardiology specialists, paediatricians and surgeons to forecast the level of risk related to a congenital heart disease surgery.

El trabajo de esta Red Docente se ha planteado como una continuación directa del realizado en el marco de la Red Docente 2733, del curso pasado. Continuamos con la elaboración del mapa conceptual, en el que ahora vamos a identificar solapamientos y lagunas en los conocimientos del egresado en el Grado en Ingeniería Informática. Por otro lado hemos simplificado y mejorado la gestión del calendario de evaluación, en el que se reflejan todas las pruebas evaluables que realizan los alumnos de la titulación, con el objetivo de mejorar la coordinación y evitar la excesiva concentración de pruebas en un reducido período de tiempo.

The growing demand for physical rehabilitation processes can result in the rising of costs and waiting lists, becoming a threat to healthcare services’ sustainability. Telerehabilitation solutions can help in this issue by discharging patients from points of care while improving their adherence to treatment. Sensing devices are used to collect data so that the physiotherapists can monitor and evaluate the patients’ activity in the scheduled sessions. This paper presents a software platform that aims to meet the needs of the rehabilitation experts and the patients along a physical rehabilitation plan, allowing its use in outpatient scenarios. It is meant to be low-cost and easy-to-use, improving patients and experts experience. We show the satisfactory results already obtained from its use, in terms of the accuracy evaluating the exercises, and the degree of users’ acceptance. We conclude that this platform is suitable and technically feasible to carry out rehabilitation plans outside the point of care.

The lower urinary tract is one of the most complex biological systems of the human body as it involved hydrodynamic properties of urine and muscle. Moreover, its complexity is increased to be managed by voluntary and involuntary neural systems. In this paper, a mathematical model of the lower urinary tract it is proposed as a preliminary study to better understand its functioning. Furthermore, another goal of that mathematical model proposal is to provide a basis for developing artificial control systems. Lower urinary tract is comprised of two interacting systems: the mechanical system and the neural regulator. The latter has the function of controlling the mechanical system to perform the voiding process. The results of the tests reproduce experimental data with high degree of accuracy. Also, these results indicate that simulations not only with healthy patients but also of patients with dysfunctions with neurological etiology present urodynamic curves very similar to those obtained in clinical studies.

PET is a nuclear medical examination which constructs a three-dimensional image of metabolism inside the body; in this article is particular, images are taken from the brain. The high complexity inherent to the interpretation of the brain images makes that any help is important to the specialists in order to accurate the diagnostic. In orden to reach reliable and good images, a normalizacion precess is suggested in this paper, consisting of contring the brain in the three-dimensional image, scaling it according to a template brain and, finally, rotating the brain according to the inclination of the template. For not reducing the quality of the information the application works with PET image format and radioactivity measures instead of translate to an ordinary colour image.

En este texto se presenta un sistema de ayuda al diagnóstico del melanoma que permite a los pacientes realizar autoexploraciones periódicas con el fin de detectar cuanto antes una posible lesión maligna. Para ello, el sistema toma como entrada una captura de la lesión a diagnosticar y la analiza para extraer la zona afectada. Determina una serie de características que indican su grado de malignidad y, en función de éstas, toma una decisión. Se proponen dos métodos de clasificación: el primero de ellos basado en la teoría de la decisión de Bayes, y el segundo, un perceptrón multicapa. Las tasas de clasificación obtenidas finalmente rondan el 85%.

In this paper we analyze the problems in home healthcare communication and we propose an approach for communication between different technologies implementing a new protocol. We use XML to define the communication frames, stored data and the accessibility. We also propose the ways to access to the information from anywhere using criteria of security, accessibility and the possibility of defining models of actuation before critical situations.

La informática médica es una disciplina que ha evolucionado notoriamente en los últimos años desembocando en varias líneas de interés y acercando áreas, tan aparentemente distantes, como las tecnologías de la información y la medicina. Buena muestra de ello es el nacimiento de diferentes grupos de investigación y formación, así como eventos de difusión con el único objetivo de hacer valer cada vez más una asociación interdisciplinar de varias áreas para conseguir una mejora en la calidad de vida de los ciudadanos. En este marco de evolución, se quiere plantear la incorporación de una asignatura optativa relacionada con la bioingeniería en los planes de estudios de Informática. Teniendo en cuenta las directrices marcadas por el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) dicha asignatura sería cuatrimestral y con una duración de 108 horas equivalente a 4 créditos ECTS.

In this article we propose the development of a tool for helping in the medical diagnosis using neural networks, in particular the multilayer perceptron. This new tool is meant to help the urologists in obtaining an automatic diagnosis for complex multi-variable systems, and to avoid painful and costly medical treatments. The clinical study has been carried out using the medical registers of patients with dysfunctions in the lower urinary tract. The system is able to distinguish and classify dysfunctions as arreflexive, hyper-reflexive, and effort incontinence. Moreover, it is able to predict whether there is presence of dysfunction or not. The results of the experiments display a high percentage of certainty of about 85 %.