En el presente trabajo se propone una nueva aplicación de la estrategia de diseño iterativo para el Modelo Multidimensional de un DataWarehouse propuesto en etapas anteriores y que respondía al primer caso de uso definido.
Este caso de uso estaba orientado a responder consultas sobre la condición de la enfermedad de un paciente. La propuesta actual es mostrar la evolución del modelo aplicando los requerimientos definidos en el segundo caso de uso, orientado a evaluar la enfermedad en grupo de pacientes. Los Casos de Uso (CU) que fueron definidos inicialmente en el trabajo de investigación, representan los diferentes requerimientos planteados por usuarios. Esta forma iterativa de diseño permite la incorporación de nuevos requerimientos desde los distintos ámbitos de interés en el tema.Eje: Bases de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Besso, Javier

Drozdowicz, Bartolomé

Hadad, Alejandro Javier

Llorente, Maria Eugenia

Madonni, J. P.

Mangia, Ernesto

Omar, D.

Sigura, Aldo

Spanish

SEDICI - Repositorio de la UNLP



Evolución del Modelo Multidimensional  
en un DataWarehouse para pacientes diabéticos  
E. Mangia1,  D. Omar1, J.P. Madonni1, M. E. Llorente1, J. Besso1, A. Sigura1,2, A. J. 
Hadad1,2,  
B. Drozdowicz1,2 
1Facultad Ciencia y Tecnología, Universidad Autónoma de Entre Ríos 
2Facultad Ingeniería, Universidad Nacional de Entre Ríos 
Ruta 11, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina 
PHOORUHQWH#DUQHWFRPDUEGUR]GR#VDQWDIHFRQLFHWJRYDU
 
Resumen 
 
En el presente trabajo se propone una nueva 
aplicación de la estrategia de diseño iterativo 
para el Modelo Multidimensional de un 
DataWarehouse propuesto en etapas anteriores 
y que respondía al primer caso de uso definido. 
Este caso de uso estaba orientado a responder 
consultas sobre la condición de la enfermedad 
de un paciente. La propuesta actual es mostrar 
la evolución del modelo aplicando los 
requerimientos definidos en el segundo caso de 
uso, orientado a evaluar la enfermedad en grupo 
de pacientes. Los Casos de Uso (CU) que 
fueron definidos inicialmente en el trabajo de 
investigación, representan los diferentes 
requerimientos planteados por usuarios. Esta 
forma iterativa de diseño permite la 
incorporación de nuevos requerimientos desde 
los distintos ámbitos de interés en el tema. 
  
Palabras clave: Datawarehouse, Pacientes 
Diabéticos, Casos de Uso, Estructuras de Datos, 
Modelo Multidimensional, ETL. 
 
Contexto  
 
El presente trabajo se inserta en un Proyecto de 
Investigación Plurianual (PIDP) denominado 
“Sistema de Soporte a la Toma de Decisiones 
basado en datawarehouse para pacientes 
diabéticos”. Dicho proyecto es desarrollado en 
la Facultad de Ciencia y Tecnología de la 
Universidad Autónoma de Entre Ríos (FCYT - 
UADER).  
 
Introducción 
 
De acuerdo a la propuesta de una Metodología 
Iterativa de diseño, en cada ciclo, el objetivo es 
poder resolver requerimientos propuestos [1]. 
Esto permite ampliar el modelo y permitir dar 
respuesta a nuevos requerimientos. 
Fundamentalmente cuando en el problema 
inicial planteado, no se conocen la totalidad de 
los requerimientos de los distintos usuarios [2]. 
El diseño obtenido anteriormente aplicando el 
concepto del Modelo Multidimensional [3], 
estaba  basado en los dos Casos de Uso 
orientados al nivel de paciente [2]. El objetivo 
de este trabajo es presentar el análisis necesario 
para lograr la evolución del mencionado diseño 
frente a los requerimientos de un tercer Caso de 
Uso [2]. Los requerimientos definidos en los 
Casos de Uso, están divididos en niveles [2]. La 
evolución se realiza utilizando el Caso de Uso 
orientado al segundo nivel que corresponde al 
Grupo de Pacientes. 
 
Líneas de investigación y 
desarrollo 
 
De las líneas de investigación descriptas para 
253


este proyecto en el trabajo presentado en el 
WICC 2012 [4], en esta propuesta se analizaron 
las siguientes líneas: 
1. Estructuras de datos representativas del 
dominio de análisis. 
2.  Métodos ETL para fuentes de información 
de referencia.  
5. Granularidad y dimensiones del modelo.  
6. Metadatos y reglas de negocios. 
 
Resultados y Objetivos 
El Modelo Multidimensional del DW para 
enfermos diabéticos que es utilizado para la 
implementación del prototipo es el representado 
en la Fig. 2. Este modelo resulta de los 
requerimientos  propuestos en el primer Caso 
de Uso (Fig. 1) 
Recuperación de Imágenes
Objetivo: Recuperar dos imágenes realizadas al mismo 
paciente en tiempos diferentes.
Contexto:   La identidad del médico y sus privilegios de 
acceso han sido validados
Actores:     Médico
Recursos:  El PACS y el DataWarehouse están 
accesibles
Episodios (*):   
a. El médico ingresa el nombre del paciente (o nro de 
registro)  Listar los estudios según el paciente 
b. El médico elige el tipo de estudio  Listar los 
estudios según el paciente y el tipo de estudio, 
indicando el momento de realización de cada uno 
c. El médico selecciona una o más imágenes  
Transferir las imágenes a la computadora cliente 
 
(*): Acción del Actor   Responsabilidades del sistema
Figura 1. Casos de Uso orientados al primer nivel 
Sobre este primer diseño también se realizó un 
trabajo de análisis y definición de las ETL’s que 
permiten el correspondiente procesamiento de 
información [5].  
A continuación, se analizó el diseño de la Fig.2 
de acuerdo a los requerimientos propuestos en 
el Caso de Uso orientado al segundo nivel de 
usuarios (Fig.3). 
 
 
Figura 2. Modelo Multidimensional propuesto. 
Analizando los requisitos detallados en ambos 
Casos de Uso, se observa necesaria la 
incorporación de información que permita 
comparar resultados de un análisis con los 
valores de referencia. Se decide incluir en la 
fuente de información aquella que permita 
realizar esta comparación, la cual permita 
comparar el resultado de estudios de pacientes y 
establecer el desvío del mismo. De esta forma 
sería factible relacionar el resultado de un 
estudio con una patología determinada.  
 
Este requerimiento responde al Caso de Uso 
correspondiente a la Fig.3 (1er columna). 
 
Teniendo en cuenta a las nuevas necesidades, se 
se propone el nuevo modelo multidimensional 
mostrado en la Fig. 4, que es una evolución 
respecto del anterior. 
 
 
254


Comparación de 
Imágenes 
Análisis de un Grupo de 
Pacientes 
Objetivo: Comparar 
imágenes para detectar 
diferencias en alguna 
evolución de la patología y 
mostrar al usuario las 
imágenes crudas y los 
resultados de la 
comparación 
Objetivo: Estadística para 
un grupo de pacientes que 
comparten condiciones 
patológicas equivalentes. 
Contexto:  La identidad del 
médico y sus privilegios de 
acceso han sido validados 
Contexto:  La identidad del 
médico y sus privilegios de 
acceso han sido validados 
Actores:   Médico Actores: Médico 
Recursos:    El PACS y el 
DataWarehouse están 
accesibles 
Recursos:    El PACS y el 
DataWarehouse están 
accesibles 
Episodios (*):  
a. El médico ingresa el 
nombre del paciente (o nro 
de registro)  Listar los 
estudios  según el paciente. 
b. El médico elige el tipo de 
estudio  Listar los 
estudios  según el paciente 
y el tipo de estudio, 
indicando el momento de 
realización de cada uno 
c. El médico selecciona dos 
o más imágenes  
Transferir las imágenes a 
la computadora cliente 
d – El médico elige dos 
imágenes para comparar 
 Ejecutar el método de 
comparación, Generar 
Imagen resultado de la 
comparación y Transferir 
imagen resultado a la 
computadora cliente 
Episodios (*):   
a. El médico ingresa / 
selecciona una 
patología nomenclada. 
 Listar los estudios  
asociados a dicha 
patología indicando la 
severidad diabética 
b. El médico elige el nivel 
de severidad que desea 
observarListar todos 
los estudios según los 
pacientes 
pertenecientes a este 
nivel de severidad. 
 
c. El médico selecciona 
las variables  a 
analizar (edad, peso, 
sexo, etc) en los 
estudios                                         
Ejecutar el método 
estadístico estándar y 
graficar histograma 
para representar 
media, mediana, 
moda, entre otras. 
d. El médico selecciona 
el subgrupo según el 
nivel de severidad 
Transferir Resultado a 
la computadora 
cliente. 
Figura 3. Caso de Uso orientados al segundo nivel 
 
 
 
 
Fig. 4 Modelo Multidimensional para el segundo 
Ciclo de Vida 
 
Se aplicaron las siguientes modificaciones: 
• Se agregó la dimensión Dim_Patología 
asociada a la H_Estudio 
• Esta nueva dimensión se relaciona con la 
severidad a través de Patología_Severidad 
que permite definir la dimensión 
Dim_Severidad 
• También se agregó la dimensión 
Dim_Imagen relacionada con la tabla de 
hechos H_Estudio (Secundario) 
entendiendo que también estudios 
secundarios pueden incluir imágenes como 
resultados. 
Respecto del Caso de Uso representada en la 
2da.columna de la Fig.3, las modificaciones 
255


son: 
• Se agregaron los campos unidad, 
valor_max, valor_min a la dimensión 
Dim_Severidad con el objetivo de 
almacenar los valores de referencia de la 
misma. 
• Se modificó la cardinalidad “muchos a 
muchos” entre Dim_Severidad y 
Dim_Patologia por la cardinalidad “1 a 
muchos” (una patología puede tener n 
severidades y una severidad pertenece 
solo a una patología). Esto es debido a 
que diferentes severidades pueden tener 
la misma descripción (por ejemplo: 
Normal) pero pueden representar 
diferentes valores de referencia 
dependiendo de la patología. 
• Se modificó Dim_Tipo_Diabetes por 
Dim_Fase_Diabetes, para determinar el 
estado de evolución de la diabetes. 
De esta manera, se ha obtenido un modelo que 
responde a diferentes requerimientos y 
fundamentalmente aplicando el proceso 
iterativo propuesto inicialmente [6].  
Sobre este diseño, no solamente se analizó la 
factibilidad de dar respuesta a los 
requerimientos propuestos en los Casos de Uso, 
sino que además se modificaron las fuentes de 
información tomadas como origen. Este análisis 
es fundamental para poder redefinir los 
procesos de ETL’s necesarios para la carga de 
información. 
 
Se propone como camino a seguir, la aplicación 
de una nueva iteración aplicando 
requerimientos orientados a un tercer nivel de 
usuarios (instituciones y organizaciones 
médicas) [2]. 
 
Esta necesidad, impone la definición de un 
nuevo Caso de Uso que respete las necesidades 
de este nuevo nivel de usuarios. A tal efecto, se 
propone el Caso de Uso de la Fig.5, el cual 
tiene por objetivo conocer si la cantidad de 
médicos que actualmente trabaja en la 
institución es suficiente para atender todas las 
consultas de los pacientes.  
 
 
Análisis de los pacientes atendidos por una 
institución de salud 
Objetivo Determinar si la cantidad de médicos 
de la institución es suficiente para 
atender todas las consultas de 
pacientes 
Contexto La identidad del usuario y sus 
privilegios de acceso han sido 
validados  
Actores Dirección médica y autoridades 
institucionales 
Recurso El DW está accesible 
Episodios Acción del actor ⇒ 
Responsabilidades del sistema 
El usuario selecciona las variables 
que pueden combinarse con la 
presente consulta (especialidad, 
patología, edad, sexo, peso, estatura, 
etc)  ⇒ El sistema ejecuta la consulta 
junto con las variables seleccionadas 
y genera un reporte para el usuario. 
Figura 5. Caso de Uso orientados al tercer nivel 
Para poder dar respuesta a este nuevo CU, es 
necesario disponer de información relacionada a 
los turnos de todos los profesionales médicos, 
como así también del tiempo de cada consulta 
de paciente. Con dicha información es posible 
calcular el promedio de pacientes diarios que 
atiende cada médico y de esta forma poder 
determinar si la cantidad de médicos es 
suficiente para cubrir todas las consultas de los 
paciente.  
El modelo multidimensional propuesto en la 
Fig. 4 no almacena la información requerida 
para dar soporte CU anteriormente definido. 
Es trabajo futuro realizará una nueva evolución  
para aplicar las modificaciones necesarias al 
modelo multidimensional y de esta forma dar 
respuesta al CU referido al tercer nivel de 
usuarios.  
256


 
Formación de Recursos 
Humanos 
 
El equipo de trabajo está conformado por 
especialistas del área de sistemas de 
información, inteligencia artificial y 
bioingeniería. Integrantes del equipo tienen 
formación de postgrado tanto en el área de 
sistemas de información como en el área 
biomédica, así como también experiencia en el 
ámbito profesional en lo que refiere al 
desarrollo de sistemas. 
Se incorporan tres alumnos becarios de la 
carrera Licenciatura en Sistema de la Facultad 
de Ciencia y Tecnología de la UADER 
 
 
Referencias  
 
[1] M.G. Piattini, J.A. Calvo-Manzano, J. 
Cervera, L.Fernandez. Análisis y Diseño de 
Aplicaciones informáticas de Gestión. Una 
perspectiva de Ingeniería del Software. 2007, 
ISBN 978-84-7897-776-5. RA-MA Editorial 
 
[2] M. E. Llorente, Aldo Daniel Sigura, Javier 
Besso, Alejandro Hadad, Bartolomé 
Drozdowicz. “Proceso de Diseño basado en 
Casos de Uso para un Datawarehouse Clínico”.  
CACIC 2012 
 
[3] M. E. Llorente, Aldo Daniel Sigura, Javier 
Besso, Ernesto Mangia, Alejandro Hadad, 
Maria Manzini, Noralí Quijada y Bartolomé 
Drozdowicz. “Propuesta de un Modelo 
Multidimensional para Datawarehouse sobre 
pacientes diabéticos” WICCC 2014, Ushuaia, 
Tierra del Fuego. 
 
[4] M. E. Llorente, Aldo Daniel Sigura, 
Alejandro Hadad, Bartolomé Drozdowicz. 
“Sistema de soporte a la toma de decisiones 
basado en datawarehouse para pacientes 
diabéticos.”   WICC 2012 
 
[5]. M. E. Llorente, A. Sigura, J. Besso, E. 
Mangia,  A. J. Hadad, M. Mancini,  N. Quijada, 
B. Drozdowicz. “Aplicación de prototipo para 
el Modelo Multidimensional de un 
Datawarehouse sobre pacientes diabéticos”. 
WICC 2015, Ushuaia, Tierra del Fuego. 
 
[6] E.Mangia, O.Denis, M.E.Llorente, J.Besso, 
A.Sigura, B. Drozdowicz, A.Hadad. “Proceso 
iterativo de diseño del modelo 
multidimensional de soporte a datos clínicos de 
pacientes diabéticos”. Ventana Informática. 
Universidad de Manizales.2015.ISSN 0123-
9678 
 
257


Evolución del modelo multidimensional en un datawarehouse para pacientes diabéticos

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Evolución del modelo multidimensional en un datawarehouse para pacientes diabéticos

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