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Datos que dan vida

01/01/2018

Maria del Pilar Villamil, profesora asociada de Ingeniería de Sistemas y Computación de la Universidad de los Andes. Experta en minería de datos aplicados a la salud, informática y tecnologías de información y comunicación. MInería de datos en Colombia. 

​Revista Contacto No. 14 / 1 de enero de 2018 


Cómo la minería de datos y la minería de flujos de datos aplicadas a la salud, pueden ayudar a incrementar la calidad de vida de los colombianos y a darle un mejor uso a los recursos que, en el campo de la medicina, posee nuestro país. Estas son algunas de las preguntas que intenta resolver la profesora María del Pilar Villamil en una serie de investigaciones.


Además de las dolencias físicas y las implicaciones emocionales, cuando una persona padece una enfermedad crónica debe encarar factores externos como la efectividad de los tratamientos médicos. Precisamente a esta coordenada apuntan algunos de los proyectos liderados por María del Pilar Villamil, profesora asociada del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación.​

​Hace más de siete años, Villamil se vinculó con el doctor Óscar Bernal, especialista en Salud pública, y comenzaron a trabajar con los datos del RIPS (Registro Individual de Prestaciones de Servicios de Salud), suministrado por el Ministerio de Salud y Protección Social. Caracterizaron diferentes enfermedades crónicas sufridas por los colombianos, analizaron los tratamientos empleados en diferentes lugares del país y realizaron un estudio de costos –tanto el económico como el número de vidas que cobran estas dolencias–.


"Nos interesaba tratar de entender cuáles son las causas de las enfermedades y si educando a la gente podrían evitarse o reducir el riesgo de contraerlas", argumenta la ingeniera de sistemas y computación con Ph.D. en Informática.


Luego de analizar enfermedades como la diabetes o la hipertensión arterial, decidieron enfocar sus investigaciones en el cáncer de estómago. "Lo elegimos porque muchos colombianos lo sufren y su tratamiento es muy costoso", añade. El objetivo del proyecto era determinar los tratamientos aplicados en las diferentes EPS, para identificar las prácticas más eficientes y que estas sirvieran de insumo a otras entidades de salud, con el fin de mejorar la prestación del servicio y, a su vez, la calidad de vida de los pacientes.


Para desarrollarlo, Villamil reunió un grupo interdisciplinario, pues deseaba abordar el tema desde distintas perspectivas. Su equipo lo conformaban el doctor Bernal; la magíster en Ingeniería Industrial y doctora en Automática e Informática Aplicada, Nubia Velasco, hoy profesora asociada de la Facultad de Administración; y Oscar David Barrera, magíster en Ingeniería Industrial, actualmente director del programa de Ingeniería Industrial, en la Universidad Javeriana.


Desde la Ingeniería Industrial emplearon una técnica denominada Análisis envolvente de datos (DEA), que les permitió determinar cuáles eran las EPS eficientes a la luz de ciertos identificadores —número de cirugías o de muertes, etc.—. Desde la Ingeniería de Sistemas, Villamil se apoyó en la minería de datos, en específico la minería orientada a procesos, para identificar los tratamientos aplicados en las EPS y cuáles eran más eficaces. "No solo queríamos saber qué pasó sino por qué, si ocurriría de nuevo y cómo evitar que volviera a suceder", advierte.


Con la asesoría de un oncólogo lograron reconocer las buenas prácticas: primero una fase de diagnóstico, luego las radioterapias, después las quimioterapias y finalmente la cirugía. "El gástrico es un cáncer muy complejo y la forma de abordarlo es muy variada. Esta conclusión nos la confirmaron los datos", señala.


Cientos de posibilidades para explorar


Este primer proyecto dio origen a otros de la misma índole. Uno de ellos, buscaba crear modelos para predecir dolor en bebés, luego de haber sido sometidos a intervenciones quirúrgicas.


Aunque Villamil y sus colaboradores intentaron hacer acercamientos al Hospital de la Misericordia con el objeto de obtener datos reales de pacientes colombianos, no fue posible. Por esta razón, decidieron trabajar con la base de datos MIMIC (Multiparameter Intelligent Monitoring in Intensive Care). No obstante, como allí no se encontraba información sobre bebés, decidieron ampliar la investigación a personas que estuvieran en unidades de cuidados intensivos o que tuvieran alguna dolencia que les impidiera expresar el dolor.


 

​"Ese proyecto implicaba muchos retos. El primero era definir qué es dolor, para que no fuera una variable subjetiva. El segundo, utilizar esa definición para determinar en el pasado qué personas tuvieron dolor (para predecir algo es necesario saber cómo fue en el pasado). Organizamos la información, la analizamos y como resultado hicimos modelos asociados a la predicción del dolor".


Posteriormente Villamil quiso dar un paso más y se enfocó en desarrollar modelos que predijeran complicaciones, para saber qué tratamientos eran necesarios y cómo abordar el problema. Más adelante, con el fin de obtener modelos más precisos, decidió integrar a sus proyectos la información que segundo a segundo emiten los instrumentos médicos en las salas de cuidados intensivos.


Junto con el investigador postdoctoral Andrés Moreno y el estudiante de maestría, Alejandro Salcedo, comenzaron a trabajar con electrocardiogramas, empleando como técnica la minería de flujos de datos. "Caracterizamos uno y eso nos llevó a los latidos. Armamos una especie de alfabeto, como el del ADN, para caracterizar los de un paciente y reconocer patrones que nos permitieran saber si su estado de salud podría complicarse".


 

En la actualidad, Villamil emplea esta misma técnica para analizar electroencefalogramas y diseñar modelos para predecir crisis de epilepsia minutos antes de que sucedan, con el fin de que el paciente pueda pedir ayuda o prepararse de alguna manera. "Hay una gran cantidad de proyectos relacionados que podrían desarrollarse. Catalogamos un conjunto de enfermedades crónicas frecuentes y de alto costo. Ya está el marco para trabajarlas, sólo faltarían los datos reales colombianos", concluye.