La retinopatia diabètica (DR) és una malaltia crònica. És una de les principals complicacions de
diabetis i una causa essencial de pèrdua de visió entre les persones que pateixen diabetis.
Els pacients diabètics han de ser analitzats periòdicament per tal de detectar signes de
desenvolupament de la retinopatia en una fase inicial. El cribratge precoç i freqüent disminueix
el risc de pèrdua de visió i minimitza la càrrega als centres assistencials. El nombre
dels pacients diabètics està en augment i creixements ràpids, de manera que el fa difícil
que consumeix recursos per realitzar un cribatge anual a tots ells.
L’objectiu principal d’aquest doctorat. la tesi consisteix en construir un sistema de suport de decisions clíniques
(CDSS) basat en dades de registre de salut electrònic (EHR). S'utilitzarà aquest CDSS per estimar el risc de desenvolupar RD.
En aquesta tesi doctoral s'estudien mètodes d'aprenentatge automàtic per constuir un CDSS basat en regles lingüístiques difuses. El coneixement expressat en aquest tipus de regles facilita que el metge sàpiga quines combindacions de les condicions són les poden provocar el risc de desenvolupar RD.
En aquest treball, proposo un mètode per reduir la incertesa en la classificació dels
pacients que utilitzen arbres de decisió difusos (FDT). A continuació es combinen diferents arbres, usant la tècnica de
Fuzzy Random Forest per millorar la qualitat de la predicció.
A continuació es proposen diverses tècniques d'agregació que millorin la fusió dels resultats que ens dóna
cadascun dels arbres FDT. Per millorar la decisió final dels nostres models, proposo tres mesures difuses que
s'utilitzen amb integrals de Choquet i Sugeno. La definició d’aquestes mesures difuses es basa en els valors de confiança de les regles. En particular, una d'elles és una mesura difusa que es troba en la qual
l'estructura jeràrquica de la FDT és explotada per trobar els valors de la mesura difusa.
El resultat final de la recerca feta ha donat lloc a un programari que es pot instal·lar en centres d’assistència primària i hospitals, i pot ser usat pels metges de capçalera per fer l'avaluació preventiva i el cribatge de la Retinopatia Diabètica.La retinopatía diabética (RD) es una enfermedad crónica. Es una de las principales complicaciones de
diabetes y una causa esencial de pérdida de visión entre las personas que padecen diabetes.
Los pacientes diabéticos deben ser examinados periódicamente para detectar signos de diabetes.
desarrollo de retinopatía en una etapa temprana. La detección temprana y frecuente disminuye
el riesgo de pérdida de visión y minimiza la carga en los centros de salud. El número
de pacientes diabéticos es enorme y está aumentando rápidamente, lo que lo hace difícil y
Consume recursos para realizar una evaluación anual para todos ellos.
El objetivo principal de esta tesis es construir un sistema de apoyo a la decisión clínica
(CDSS) basado en datos de registros de salud electrónicos (EHR). Este CDSS será utilizado
para estimar el riesgo de desarrollar RD.
En este tesis doctoral se estudian métodos de aprendizaje automático para construir un CDSS basado
en reglas lingüísticas difusas. El conocimiento expresado en este tipo de reglas facilita que el médico
pueda saber que combinaciones de las condiciones son las que pueden provocar el riesgo de desarrollar RD.
En este trabajo propongo un método para reducir la incertidumbre en la clasificación de los
pacientes que usan árboles de decisión difusos (FDT). A continuación se combinan diferentes árboles usando
la técnica de Fuzzy Random Forest para mejorar la calidad de la predicción.
Se proponen también varias políticas para fusionar los resultados de que nos da cada uno de los árboles (FDT).
Para mejorar la decisión final propongo tres medidas difusas que se usan con las integrales Choquet y Sugeno.
La definición de estas medidas difusas se basa en los valores de confianza de
las reglas. En particular, uno de ellos es una medida difusa descomponible en la que se usa
la estructura jerárquica del FDT para encontrar los valores de la medida difusa.
Como resultado final de la investigación se ha construido un software que puede instalarse en centros de atención médica y hospitales, i que puede ser usado por los médicos de cabecera para hacer la evaluación preventiva y
el cribado de la Retinopatía Diabética.Diabetic retinopathy (DR) is a chronic illness. It is one of the main complications of
diabetes, and an essential cause of vision loss among people suffering from diabetes.
Diabetic patients must be periodically screened in order to detect signs of diabetic
retinopathy development in an early stage. Early and frequent screening decreases
the risk of vision loss and minimizes the load on the health care centres. The number
of the diabetic patients is huge and rapidly increasing so that makes it hard and
resource-consuming to perform a yearly screening to all of them.
The main goal of this Ph.D. thesis is to build a clinical decision support system
(CDSS) based on electronic health record (EHR) data. This CDSS will be utilised
to estimate the risk of developing RD.
In this Ph.D. thesis, I focus on developing novel interpretable machine learning
systems. Fuzzy based systems with linguistic terms are going to be proposed. The
output of such systems makes the physician know what combinations of the features
that can cause the risk of developing DR.
In this work, I propose a method to reduce the uncertainty in classifying diabetic
patients using fuzzy decision trees. A Fuzzy Random forest (FRF) approach is
proposed as well to estimate the risk for developing DR.
Several policies are going to be proposed to merge the classification results
achieved by different Fuzzy Decision Trees (FDT) models to improve the quality of
the final decision of our models, I propose three fuzzy measures that are used with Choquet and Sugeno integrals.
The definition of these fuzzy measures is based on the confidence values of
the rules. In particular, one of them is a decomposable fuzzy measure in which the
hierarchical structure of the FDT is exploited to find the values of the fuzzy measure.
Out of this Ph.D. work, we have built a CDSS software that may be installed in the health care centres and hospitals
in order to evaluate and detect Diabetic Retinopathy at early stages
