Resumen

Presentamos un sistema de apoyo a la toma de decisiones terapéuticas basado en datos y en técnicas del campo de los sistemas de recomendación. Se proponen dos métodos de recomendación de terapias: el recomendador colaborativo y el recomendador basado en datos demográficos. Ambos algoritmos pretenden predecir la respuesta individual a distintas opciones terapéuticas utilizando diversos datos de pacientes y recomendar la terapia que se supone que proporciona el mejor resultado para un paciente y un momento concretos, es decir, la consulta. Los métodos propuestos se evalúan utilizando una base de datos clínica que incorpora pacientes que padecen la enfermedad cutánea autoinmune psoriasis. El Recomendador Colaborativo demuestra generar mejores predicciones de resultados y calidad de recomendación. Sin embargo, debido a la escasez de datos, este método no puede proporcionar recomendaciones para toda la base de datos. Por el contrario, el Recomendador basado en datos demográficos obtiene peores resultados de media, pero abarca más consultas. En consecuencia, ambos métodos se benefician de una combinación en un sistema de recomendación global.

• Materias:Algoritmos de aprendizaje Transductores de ultrasonido Ingeniería de atención Estudio biomecánico Ortesis progresivas estáticas
• Subjects:Learning algorithms Ultrasound transducers Care engineering Biomechanical study Static progressive orthoses
• Palabras claves:métodos, Recomendador Colaborativo, enfermedad cutánea autoinmune psoriasis, mejores predicciones de resultados, diferentes opciones terapéuticas, datos diversos de pacientes, sistema general de recomendación, apoyo a la decisión terapéutica, Demográfico, Recomendador
• Keywords:methods, Collaborative Recommender, autoimmune skin disease psoriasis, better outcome predictions, different therapy options, diverse patient data, overall recommender system, therapy decision support, Demographic, Recommender