dc.description.abstract | 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. | es |