A case-based prognosis system for disabilities of neurological origin

Resumen

En aquesta tesi ens centrem en les discapacitats d’origen neurològic. Segons l'OMS, les malalties d'origen neurològic són una de les principals causes de càrrega de malaltia al món. En aquesta tesi es fan servir dues poblacions de pacients: les persones que pateixen lesions medul·lars (LM) i les persones que pateixen dany cerebral adquirit (DCA). Ambdós conjunts de dades han estat proporcionats amablement per l'Institut Guttmann. Més específicament, treballem en quatre dominis de predicció per als pacients amb discapacitats neurològiques: funcions emocionals i urinàries de persones amb LM, i funcions emocionals i executives de persones amb DCA. En la rehabilitació de les persones que pateixen de malalties neurològiques, hi ha dues etapes bàsiques: intrahospitalària i extrahospitalària. En la fase intrahospitalària (aguda), els pacients que han patit una lesió traumàtica o no traumàtica resten a l'hospital en procés de rehabilitació. Generalment, després de romandre uns pocs mesos a l'hospital, tornen a casa i comença la fase extrahospitalària. A partir d’aquest moment, els pacients van un cop l'any a l'hospital de rehabilitació per fer una avaluació integral periòdica, i és llavors quan han de complimentar diversos qüestionaris (depenent de la malaltia que pateixen) amb l'objectiu de mesurar la independència funcional i les variables psicològiques i socials. Aquest estudi es centra en la fase extrahospitalària o fase crònica. Aquesta tesi contribueix a la millora de l'estat de l’art dels sistemes de salut en: la falta d'interoperabilitat, la capacitat limitada per a l'anàlisi temporal o poblacional, la capacitat limitada per al pronòstic, i la capacitat limitada per integrar la informació depenent del temps. En particular, en relació amb la interoperabilitat, aquesta tesi proposa un nou sistema de traducció automàtica a les normes internacionals promogudes per l'OMS i una nova ontologia. En quant a la capacitat per a l'anàlisi temporal o de la població, aquesta tesi proporciona un sistema de seguiment amb tècniques de visualització noves, que permet una millor comprensió de l'evolució d'atributs clínics en individus i poblacions. Més específicament, ens dóna una representació gràfica dels estats i la seva evolució, que permet comparar fàcilment les característiques d'un individu amb les de tota la població. Pel que fa al pronòstic, en aquesta tesi s'ha utilitzat el raonament basat en casos (RBC), una tècnica d'intel·ligència artificial que es fonamenta en la solució de situacions noves, aprenent de situacions similars anteriors ja resoltes. A diferència del nostre sistema de seguiment, en els sistemes de pronòstic basats en RBC el pacient objectiu està relacionat amb un petit grup de pacients similars (en lloc de tota la població dels pacients). Aquesta tesi dissenya i desenvolupa un pronòstic basat en casos utilitzant abstraccions temporals (CAPTA), un sistema de pronòstic amb un nou mètode de raonament basat en casos amb resultats prometedors. Finalment, pel que fa al temps, CAPTA integra la naturalesa temporal d'atributs clínics a través d'abstraccions temporals. CAPTA s’avalua i s'aplica experimentalment en quatre dominis de predicció per als pacients amb discapacitats neurològiques.