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Informática Biomédica para el Descubrimiento de Nuevas Terapias y el Diagnóstico de Enfermedades

Objetivo
Descubrir en la literatura biomédica nuevas indicaciones terapéuticas de sustancias conocidas, con un programa de extracción de texto, así como aprender a diagnosticar enfermedades con una herramienta (software) de minería de datos (data mining).

Descripción de la Dinámica
Una presentación en formato PowerPoint que ampara una hora de instrucción en línea a través de Skype, correo electrónico y/o vía telefónica, para aclarar dudas y desarrollar talleres.

Temario

Módulo 1: La extracción de conocimiento y el LBD
1.1 El concepto de terapia inteligente
1.2 Introducción a la minería de datos y de texto (data/text mining)
1.3 Descubrimiento Basado en Literatura (LBD)
1.4 Evolución del LBD
1.5 Las dos fases del LBD: generación y prueba de hipótesis

Módulo 2: Informática Biomédica Aplicada
2.1 El modelo ABC de Swanson
2.2 Los Diagramas de Venn aplicados a la literatura biomédica
2.3 Taller No. 1: Recuperación de información y estrategias de búsqueda con PubMed en Medline
2.4 Estudio de un caso real. Hipótesis: “la prostatitis crónica puede ser tratada con Nitazoxanida”

Módulo 3: Extracción de texto con Arrowsmith
3.1 Introducción a Arrowsmith
3.2 Extracción de términos (text mining)
3.3 Estrategias de búsqueda
3.4 Generación de hipótesis
3.5 Prueba de hipótesis

Módulo 4: Minería de datos clínicos con WEKA
4.1 Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
4.2 Predicción, clasificación y descubrimiento de tendencias y patrones
4.3 Diagnóstico médico con minería de datos (data mining)
4.4 Taller No. 2: El educando aplicará tres métodos de aprendizaje de máquina para determinar el estado de salud de un paciente.
4.5 Taller No. 3: El participante descubrirá tendencias y patrones en agentes biomédicos (entre enzimas, genes, nutrientes, fármacos o enfermedades)

Costo: el importe especificado equivale a una hora de instrucción y está en pesos mexicanos (MXN)

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MXN 650.00

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