Healthrecsys: Sistema recomendador para la salud

Cuando se habla de información de salud en Internet, inmediatamente se piensa en información procedente de colecciones dirigidas por profesionales y por otras entidades que están en continua colaboración y creación de contenido. Esta es la fuente más ortodoxa y fiable. Pero el comportamiento de los pacientes y sus familiares en relación al cuidado de su enfermedad está en continua transformación desde el nacimiento de Internet. Con una actitud mucho más proactiva, los usuarios suelen realizar búsquedas de información relativa a su salud en Internet, encontrando otras fuentes distintas a las propias de los profesionales sanitarios. Estas fuentes alternativas suponen un enorme volumen de datos que pueden incluir información incorrecta o desfasada por el avance de la investigación científica. Incluso pueden encontrarse contenidos generados con objetivos distintos a la propia salud, como ocurre por ejemplo en comunidades pro-anorexia, antivacuna, etc. Según el caso, el acceso a estas fuentes de información alternativas puede resultar contraproducente o incluso perniciosa. Precisamente uno de los principales problemas que están surgiendo en la comunidad médica es gestionar la información de salud que se genera en Internet. Las nuevas vías de comunicación incorporan un cambio en el modelo asistencial tal y como lo vemos a día de hoy. Este nuevo cambio de visión obliga a los profesionales de la salud a incrementar las observaciones y a convertirse en guías que permitan el acceso a información tratada y validada. La labor de generación de contenidos de salud desde distintas fuentes, así como el control y selección de la información fiable disponible, exige la formalización y validación de los contenidos de salud en Internet. Por tanto, es necesario abordar esta labor desde un punto de vista formal y riguroso. Para ello, un concepto esencial es el de “ontología”, que puede definirse como una especificación de un vocabulario de representación que consta de las definiciones de clases, relaciones, funciones y otros objetos de un determinado dominio. Modelando los contenidos en base a ontologías se puede identificar los contenidos más adecuados para un determinado paciente en base a su enfermedad, sus preferencias o sus características. Esta Tesis se basa pues en los llamados Sistemas de Recomendación en Salud, en particular en los que se basan en el contenido, ítem o artículo con información de salud que busca el paciente o sus familiares. Se estudia la forma en que estos sistemas analizan el contenido que recomiendan, la forma en recuperarlo y tratarlo, teniendo en cuenta la heterogeneidad de fuentes y formatos. En particular, se hace uso de ontologías como diccionarios de salud con información adicional. A partir de técnicas basadas en el procesado del lenguaje natural, podremos interpretar en distintos niveles un documento, y automatizar su comprensión morfológica, sintáctica y semántica. En resumen, el uso de ontologías del área de salud, junto con un procesado del lenguaje natural, permitirá obtener una recomendación personalizada de contenidos de salud, que será evaluada experimentalmente. Dado el uso creciente de vídeos como vehículo de difusión de información sobre salud, esta Tesis se centra en el desarrollo de un sistema recomendador de vídeos en salud. Partiendo de YoutubeTM como plataforma más popular, se recopilan vídeos de salud de distintos Canales y Playlists validados por la comunidad sanitaria, y se estudian los metadatos asociados a cada vídeo. Se extraen los términos de salud de los metadatos del título y descripción del vídeo, y estos términos se filtran a partir de la terminología clínica SNOMED-CT, y a partir de ellos se recomiendan enlaces relacionados de MedlinePlus como fuente fiable de enlaces de salud. Para aumentar el número de recomendaciones, y mejorar su calidad, se plantea el uso de ontologías sanitarias (Bioontology) y técnicas de procesado del lenguaje natural (cTAKES). Posteriormente, estos elementos se ponen a prueba en aplicaciones webs que suministran información de salud válida relacionada con los vídeos visualizados, y finalmente se lleva a cabo una evaluación de la precisión de estas recomendaciones