Automatic production and integration of knowledge to the support of the decision and planning activities in medical-clinical diagnosis, treatment and prognosis.

El concepto de procedimiento médico se refiere al conjunto de actividades seguidas por los profesionales de la salud para solucionar o mitigar el problema de salud que afecta a un paciente. La toma de decisiones dentro del procedimiento médico ha sido, por largo tiempo, uno de las áreas más interesantes de investigación en la informática médica y el contexto de investigación de esta tesis. La motivación para desarrollar este trabajo de investigación se basa en tres aspectos fundamentales: no hay modelos de conocimiento para todas las actividades médico-clínicas que puedan ser inducidas a partir de datos médicos, no hay soluciones de aprendizaje inductivo para todas las actividades de la asistencia médica y no hay un modelo integral que formalice el concepto de procedimiento médico. Por tanto, nuestro objetivo principal es desarrollar un modelo computable basado en conocimiento que integre todas las actividades de decisión y planificación para el diagnóstico, tratamiento y pronóstico médico-clínicos. Para alcanzar el objetivo principal, en primer lugar, explicamos el problema de investigación. En segundo lugar, describimos los antecedentes del problema de investigación desde los contextos médico e informático. En tercer lugar, explicamos el desarrollo de la propuesta de investigación, basada en cuatro contribuciones principales: un nuevo modelo, basado en datos y conocimiento, para la actividad de planificación en el diagnóstico y tratamiento médico-clínicos; una novedosa metodología de aprendizaje inductivo para la actividad de planificación en el diagnóstico y tratamiento médico-clínico; una novedosa metodología de aprendizaje inductivo para la actividad de decisión en el pronóstico médico-clínico, y finalmente, un nuevo modelo computable, basado en datos y conocimiento, que integra las actividades de decisión y planificación para el diagnóstico, tratamiento y pronóstico médico-clínicos.The concept of medical procedure refers to the set of activities carried out by the health care professionals to solve or mitigate the health problems that affect a patient. Decisions making within a medical procedure has been, for a long time, one of the most interesting research areas in medical informatics and the research context of this thesis. The motivation to develop this research work is based on three main aspects: Nowadays there are not knowledge models for all the medical-clinical activities that can be induced from medical data, there are not inductive learning solutions for all the medical-clinical activities, and there is not an integral model that formalizes the concept of medical procedure. Therefore, our main objective is to develop a computable model based in knowledge that integrates all the decision and planning activities for the medical-clinical diagnosis, treatment and prognosis. To achieve this main objective: first, we explain the research problem. Second, we describe the background of the work from both the medical and the informatics contexts. Third, we explain the development of the research proposal based on four main contributions: a novel knowledge representation model, based in data, to the planning activity in medical-clinical diagnosis and treatment; a novel inductive learning methodology to the planning activity in diagnosis and medical-clinical treatment; a novel inductive learning methodology to the decision activity in medical-clinical prognosis, and finally, a novel computable model, based on data and knowledge, which integrates the decision and planning activities of medical-clinical diagnosis, treatment and prognosis

Use of Decision Tables to Model Assistance Knowledge to Train Medical Residents

En aquesta tesi es presenta un model de coneixement clínic basat en taules de decisió que permet representar les fases de diagnòstic, tractament i pronòstic de diferents malalties. Les taules de decisió que s'obtenen per a cada fase del model han estat utilitzades per representar malalties reals a partir de guies de pràctica clínica. En el cas del diagnòstic s'han representat les vuit causes secundàries més comuns de la hipertensió arterial. En el cas del tractament i pronòstic s'han representat set diferents xocs en emergències. Les taules de decisió que hem obtingut per a cadascuna de les malalties s'han utilitzat com a base per crear dues eines d'entrenament mèdic, dirigides a residents. Totes dues eines s'han provat a l'Hospital Clínic de Barcelona amb diferents grups de residents. Després de les proves s'ha conclòs que les taules de decisió són adequades per a la representació del coneixement mèdic en totes tres fases. A més, les eines d'aprenentatge han estat efectives a l'hora d'ensenyar els procediments mèdics, especialment als residents amb menys experiència prèvia.En esta tesis se presenta un modelo de conocimiento clínico basado en tablas de decisión que permite representar las fases de diagnostico, tratamiento y pronostico de distintas enfermedades. Las tablas de decisión que se obtienen para cada fase del modelo han sido utilizadas para representar enfermedades reales a partir de guías de práctica clínica. En el caso del diagnóstico se han representado las ocho causas secundarias más comunes de la hipertensión arterial. En el caso del tratamiento y pronóstico se han representado siete diferentes shocks en emergencias. Las tablas de decisión que hemos obtenido para cada una de las enfermedades se han usado como base para crear dos herramientas de entrenamiento médico, dirigido a residentes. Ambas herramientas se han probado en el Hospital Clínic de Barcelona con distintos grupos de residentes. Tras las pruebas se ha concluido que las tablas de decisión son adecuadas para la representación del conocimiento medico en las tres fases. Además, las herramientas de aprendizaje han sido efectivas a la hora de enseñar los procedimientos médicos, en especial a los residentes con menos experiencia previa.In this thesis a clinical knowledge model based on decision tables is presented. This model allows us to represent the stages of diagnosis, treatment, and prognosis of different diseases. The decision tables obtained for each phase of the model have been used to represent real diseases from clinical practice guidelines. In the case of diagnosis, we represented eight of the most common secondary causes of hypertension. For the treatment and prognosis we represented seven different emergency shocks. The decision tables obtained for each disease have been used as the basis for two medical training tools aimed to residents. Both tools have been tested in the Hospital Clínic de Barcelona with different groups of residents. After testing, it was concluded that decision tables are suitable for the representation of medical knowledge in all three phases. In addition, the learning tools have been effective in teaching medical procedures, especially for untrained residents