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• W302492016 abstract "La epidemiologia es la ciencia que estudia la distribucion y los determinantes de enfermedades en las poblaciones humanas.Algunos estudios epidemiologicos, especialmente el caso de enfermedades multifactoriales como el cancer, requieren cantidades masivas de datos para poder extraer conclusiones relevantes. Una forma de obtener un gran volumen de datos epidemiologicos sobre una misma tematica es coordinando la recogida de datos a gran escala. Esta tecnica suele proporcionar buenos resultados, pero es muy costosa, tanto en tiempo como en recursos humanos, de modo que solo puede utilizarse en casos muy concretos. Otra forma de obtener cantidades grandes de datos es reutilizando distintos conjuntos de datos epidemiologicos sobre un mismo tema, procedentes de distintos registros o de otros estudios. Esta tecnica se conoce como pooled-analysis (un tipo de meta-analisis) y esta adquiriendo mucha importancia en los ultimos anos. Se ha demostrado que es una tecnica muy potente, pero es tambien muy costosa, ya que exige un trabajo enorme de busqueda e integracion de datos, para el cual no se dispone todavia de las herramientas adecuadas.En definitiva, lo que se pretende es reunir datos de distintas fuentes, que pueden estar distribuidas geograficamente, para disponer de un mayor volumen de datos, y asi poder realizar nuevos estudios. Para conseguir esto, algunos autores proponen la creacion de un repositorio centralizado. Sin embargo, trabajos mas recientes demuestran que un enfoque distribuido, en el que las fuentes proporcionan acceso a sus datos, manteniendo su autonomia, es mas adecuado para el caso de datos epidemiologicos. El problema se traduce entonces en integrar datos procedentes de distintas fuentes. La integracion de datos de distintas fuentes no es un problema nuevo. Se trata de un problema complejo, que carece a dia de hoy de una solucion general. Son varios los autores que han tratado este problema, proponiendo distintos enfoques, normalmente vinculados a un problema especifico. La mayor parte de las aproximaciones de integracion de datos se basa en el desarrollo de un sistema, que implementa mecanismos de interaccion (e.g. traduccion de consultas, traduccion de datos, etc.) con las fuentes de datos. Este enfoque obtiene buenos resultados. Sin embargo, como se vera, no resulta adecuado al problema que aqui se plantea, ya que, entre otras cosas, las fuentes de datos no se conocen de antemano.En este trabajo se plantea una nueva aproximacion que combina ideas de las aproximaciones de integracion de informacion existentes con ideas de la Web Semantica, para conseguir una integracion automatica de datos epidemiologicos distribuidos. La Web Semantica es una extension de la Web existente, en la que la informacion se ofrece con un significado bien definido, permitiendo a computadoras y personas trabajar de forma cooperativa. Para anadir significado bien definido a la informacion, se utilizan Una ontologia es una descripcion de conocimiento compartido, utilizando un lenguaje formal. Asi, la aproximacion que se plantea en esta tesis se basa en describir semanticamente los datos epidemiologicos utilizando ontologias, de forma que agentes software puedan comprenderlos y realizar las operaciones necesarias para integrarlos, de forma similar a como operaria un humano. Se proponen tambien mecanismos de busqueda y acceso semantico a las fuentes de datos. A diferencia de otras aproximaciones, la que aqui se propone no incluye como parte del propio sistema la logica para realizar las transformaciones necesarias. En lugar de eso, propone el desarrollo de agentes capaces de interpretar el conocimiento existente en ontologias compartidas (shared ontologies) y utilizar tal conocimiento para realizar las trasformaciones. Esta aproximacion permite incrementar o corregir la capacidad de integracion de forma automatica, al tiempo que se incrementa o corrige el conocimiento existente en las ontologias. Ademas, la capacidad de integracion puede mejorarse mediante la inclusion de nuevos agentes, siguiendo asi un paradigma de inteligencia colectiva. La aproximacion propuesta no es dependiente de ninguna tecnologia. Ademas, puede ser generalizada para otros campos de aplicacion.Para validar la aproximacion propuesta se han seleccionado varias fuentes de datos reales, se ha tomado su estructura y se ha simulado su adaptacion a la aproximacion propuesta. A continuacion se ha desarrollado un prototipo que sirve como prueba de concepto de la aproximacion propuesta. El prototipo permite buscar y recuperar datos epidemiologicos de una tematica concreta a traves de Internet. Seguidamente, detecta las variables susceptibles de ser integradas (aquellas que hacen referencia al mismo concepto) y permite seleccionar que variables y que fuentes de datos se desea integrar. Finalmente, los datos integrados se pueden exportar a un formato interpretable por herramientas de analisis tradicionales. En definitiva, este trabajo constituye un nuevo enfoque de integracion de informacion, que se basa en ideas de la Web Semantica para permitir una integracion basada en el significado de los datos." @default.
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