Método híbrido para categorización de texto basado en aprendizaje y reglas

En este artículo se presenta un nuevo método híbrido de categorización automática de texto, que combina un algoritmo de aprendizaje computacional, que permite construir un modelo base de clasificación sin mucho esfuerzo a partir de un corpus etiquetado, con un sistema basado en reglas en cascada que se emplea para filtrar y reordenar los resultados de dicho modelo base. El modelo puede afinarse añadiendo reglas específicas para aquellas categorías difíciles que no se han entrenado de forma satisfactoria. Se describe una implementación realizada mediante el algoritmo kNN y un lenguaje básico de reglas basado en listas de términos que aparecen en el texto a clasificar. El sistema se ha evaluado en diferentes escenarios incluyendo el corpus de noticias Reuters-21578 para comparación con otros enfoques, y los modelos IPTC y EUROVOC. Los resultados demuestran que el sistema obtiene una precisión y cobertura comparables con las de los mejores métodos del estado del arte

Improving Prognostic Modeling in Myelodysplastic Syndromes

Myelodysplastic syndromes (MDSs) are a heterogeneous group of disorders characterized by the accumulation of complex genetic alterations that drive disease pathogenesis and outcome. Several prognostic models have been developed over the last two decades to risk stratify patients with MDS. These models mainly used clinical variables including blast percentage, cytopenias, cytogenetics, transfusion dependency, and age. Recently, somatic mutations in specific genes have been shown to impact overall survival in MDS and can be incorporated into established prognostic models to improve their predictive abilities. Here, we review the advantages and disadvantages of established prognostic models in MDS and the impact of emerging data regarding the incorporation of somatic mutations in risk stratification