Inforsalud 2003 - VI Congreso Nacional de Informática de la Salud
Simposio CYTED de Informática Médica y Telemedicina en Iberoamérica
La
extracción y generación de Conocimientos a partir de Datos.
Persona que viajará a la reunión de coordinación de Madrid:
Alfredo Rodríguez D.
Breve presentación:
Alfredo
Rodríguez Díaz (La Habana, 1960), es graduado en Licenciatura en Cibernética
Matemática de la Universidad de la Habana en 1983. Actualmente desarrolla
estudios de Master en Ciencias de la Computación en la Facultad de Matemática
y Computación en la Universidad de la Habana.
Ha
participado en proyectos de desarrollo de Aplicaciones de la Inteligencia
Artificial. Es coautor de dos libros sobre Sistemas Expertos. Es profesor
adjunto del Instituto Superior Politécnico “José A. Echevarría”.
Es miembro de las Sociedades Cubanas de Matemática y la de Informática Médica
CEDISAP. Centro de Desarrollo de la Informática para la Salud.
Es
la institución dentro del Sistema de Salud Cubano que se encarga del
desarrollo, distribución y control de aplicaciones y sistemas informáticos
para la gestión de los servicios de salud, la promoción, prevención y
atención médica a pacientes, las actividades higiénico
sanitarias, de vigilancia en salud y de control económico y de
servicios, utilizando la experiencia acumulada no sólo de sus
especialistas sino de los diferentes centros especializados que
pertenecen a los Grupo Informáticos para la Salud. Desarrolla además
proyectos de redes para las instituciones de salud, ediciones digitales,
multimedia y coordina el Grupo Nacional de Telemedicina.
Tiene
de conjunto con el Departamento de Automática y Computación de la
Facultad de Eléctrica del Instituto Superior Politécnico “José A.
Echevarría” un Laboratorio de Automatización de Procesos Biomédicos
en el que se desarrolla actualmente un Proyecto de Investigación Ramal
del MINSAP sobre Terapia Intensiva.
Autores:
Alfredo Rodríguez Díaz
Lisbet Paulovich Rodríguez
La extracción del conocimiento y búsqueda de relaciones presentes en Bases de Datos constituye uno de los problemas en los que se ha centrado la investigación en la Inteligencia Artificial por la importancia que reviste el uso de conocimientos para varios de sus campos como los Sistemas Expertos, los Sistemas de Razonamiento Basados en Casos, Sistemas de Procesamiento del Lenguaje Natural, entre otros y la complejidad de la construcción de las Bases de Conocimientos. Los algoritmos ALV constituyen una familia de algoritmos inductivos basados en la estrategia de trabajo del ID3, en realidad pueden verse como una generalización de este algoritmo. Ellos tienen en común la base de ejemplos con la que se trabaja, la filosofía de búsqueda secuencial basada en el algoritmo tipo greedy (goloso), sin embargo en los algoritmos ALV se eliminan algunas de las deficiencias de aquellos como, por ejemplo, la generación sólo de reglas exactas y la no admisión de ejemplos negativos o contradictorios. En los algoritmos ALV es posible definir una estrategia de aprendizaje, dada la existencia de varios criterios para la selección de la mejor variable en cada paso del algoritmo.
Publicaciones:
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De la Cruz, A.V., Valdés, J.J., Jocik, E., Balsa, J., Rodríguez, A. ARIES: Fundamentos y práctica de la construcción de Sistemas Expertos. V4.01., Editorial Academia, 269, pp, 1993.
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Rodríguez A., Valdés J.J., Hernández D., Peón K., Hita R., Sánchez R. “Algoritmhs for discovering relationships and Conjectures Analysis”. 11th ISPE/IEE/IFAC, International Conference on CAD/CAM, Robotics & Factories of the Future’95, pp 1120-1125, Universidad Tecnológica de Pereira, 1995.