This official master degree is directed to professionals and workers of medical centers, biotechnologists, doctors or staff of calculation centers of hospitals that fulfill the profile of investigator that needs to improve their knowledge to properly analyze medical data. More specifically, the program is structured with the objective that the student: 1. Learns the acquisition process and storage of medical data. 2. Knows the legislation and the legal restrictions in medical data processing. 3. Acquires the research dynamic in the medical field and other experimental sciences. 4. Studies mechanisms of data analysis from the statistical and the data mining fields. 5. Is able to design problems of data mining. 6. Is able to understand the results of a methodological process of data analysis. 7. Is able to use software tools in order to make the knowledge extraction process automatic

1. MDMM
Minería de datos aplicada a la medicina
Si quieres, en La Salle puedes
Dr. Albert Fornells Herrera
Coordinador
afornells@salle.url.edu
http://www.salle.url.edu/~afornells
Skype: afornells.salle

2. Índice
Campus laSalle Barcelona
De dónde venimos, dónde estamos y a dónde vamos
Máster en minería de datos aplicada a la medicina
Ejemplos de proyectos
Becas
2

3. Campus laSalle Barcelona
• Campus con 5 edificios.
• 4000 estudiantes.
• Más de 100 años
formando profesionales
altamente cualificados.
Espíritu
emprendedor
Prestigio e Metodología
innovación diferencial
La Salle Technova Laboratorios e
Barcelona infraestructuras
Grupos de Carácter
investigación internacional
3

4. ¿El tiempo lo cura ‘todo’?
4

5. Ahora, ¿sabemos + o -?
Interpretación
Sabiduría
(Conocimiento + experiencia)
Identificación
Conocimiento
(Información + reglas)
Valor
Integración
Información
(Data + Contexto)
Manipulación
Datos
Volumen
5

6. Minería de datos
 La minería de datos es el proceso de extraer patrones ocultos y
establecer relaciones de grandes conjuntos de datos para
transformar los datos en conocimiento.
Producción
Análisis ¿Qué tipo de problemas
problema resuelve la minería de datos?
 Asociación: Buscar
relaciones entre variables.
 Clasificación: Asignar
Análisis categorías en grupos
Evaluación predefinidos.
datos
 Clustering: Agrupar los
datos en grupos sin saber la
clasificación previa.
 Regresión: Buscar una
Preproceso función que modele los datos.
Modelado
datos  ….
6

7. Objetivo
 El alumno disponga de recursos técnicos para extraer conocimiento
original, útil y de valor añadido de datos procedentes del campo de
las ciencias de la salud y otras ciencias experimentales.
 Al acabar el máster el alumno será capaz de:
Aplicar Utilizar
Diseñar y
Conocer la tipología de mecanismos de herramientas
abordar
los datos médicos análisis de de minería de
experimentos
datos datos
7

8. Perfiles entrada y salida
Perfil entrada Salida profesional
Centros de investigación
de ciencias de la salud
 Centros médicos
Centros de cálculo hospitalarios
 Biólogos y biotecnólogos
Servicios informáticos hospitalarios
 Centros de cálculo de hospitales
Programa de doctorado
 Ingenieros informáticos
Proyectos de las ciencias salud.
8

9. Elementos diferenciales
Único Experiencias & Enfoque práctico de
Networking los conocimientos
TFM en proyectos Apoyo de Grupos Carrera profesional
reales de investigación
9

10. Plan de estudios
• Gestión de bases de datos
• Minería de datos
médicas
• Herramientas de
• Procesamiento de imágenes
minería de datos
digitales
Datos Minería de
médicos datos
Experiencias Métodos de
& análisis • Análisis estadístico
Networking científicos de datos
• Divulgación científica • Análisis estadístico de
• Seminarios TIC y salud resultados
• Experiencias y networking • Visualización de datos
• Trabajo Final de Máster multidimensionales
10

11. Colaboradores
Consulta el portal web para conocer a los nuevos colaboradores
11

12. Calendario
 Créditos: 60 créditos ECTS.
 Duración: Octubre 2011 hasta el Julio 2012.
– Lunes a Jueves 18:30-21:30
– Semestre 1 (30 créditos)
– Semestre 2 (30 créditos)
 Impartición: Castellano.
 Formato: Presencial en el campus LaSalle Barcelona.
12

13. Cáncer de mama
 El cáncer de mama es la principal causa de muerte por cáncer en mujeres
entre 15-54 años
 Si su impacto puede reducirse con una detección precoz,
¿dónde está el problema?
– Los síntomas no suelen ser claramente visibles hasta etapas avanzadas.
– No existe un patrón objetivo de el porque ni el cuando ni sobre que quien.
 Las campañas de mamografías promovidas por las administraciones
tienen como objetivo detectar las anormalidades en las primeras fases.
– Aún así, no hay recursos suficientes fruto del elevado potencial número de pacientes.
 ¿Cómo podemos contribuir a ayudar a los expertos?
– Las herramientas de apoyo a la toma de decisiones son capaces de ofrecer soporte al
experto en su día a día.
– Proponemos el uso de herramientas para recuperar históricos de mamografías similares
a la actual que está diagnosticando el experto.
– ¿En qué les beneficia? Mamografías con anormalidades similares, posiblemente tendrán
evoluciones y diagnósticos similares.
13

14. Proyecto HRIMAC
TIC2002-04160-C02-02
 Objetivo: Desarrollo de una herramienta de recuperación inteligente de
imágenes mamográficas por contenido
Digitalizar, segmentar y
Capturar mamografía Recuperar historiales Soporte al diagnóstico
extraer características
14

15. Melanoma
 Según la American Cancer Society, el melanoma es el cáncer de piel más
mortal (alrededor 22%).
– El melanoma aparece cuando los melanocitos se convierten en células cancerígenas.
Epidermis
Hypodermis
Dermis
 El principal factor de riesgo es la radiación solar, y la patología se ha
incrementado en los últimos años, fruto sobretodo, de los nuevos hábitos
de exposición solar
 Como el resto de cánceres, su diagnostico no es trivial y detectarlo en las
etapas iniciales es crucial para minimizar los impactos.
 ¿Cómo podemos ayudar a los expertos?
– Mediante herramientas que les ayuden a entender la enfermedad.
15

16. Cáncer de melanoma
TIN2006-15140-C03-03
 Objetivo: Utilizar técnicas de minería de datos para crear herramientas de
análisis que aporten un valor añadido a los expertos
x x x
x
x x x
x
x x x x
x
x x
x x x x
x x
x
x x x
x x
x
x
x
Caracterización de la Identificación Protocolos
enfermedad de pautas de actuación
16

17. Becas y ayudas
 Préstamos Renta Universidad para estudiantes de másters oficiales – Ministerio de
Educación
Préstamos para facilitar la financiación de las enseñanzas universitarias de máster
oficial y/o de doctorado que se impartan en España o las equivalentes en los países
del Espacio Europeo de Educación Superior, Estados Unidos de América y Canadá,
mediante una ayuda inicial así como, en su caso, facilitar una renta mensual a los
estudiantes que lo deseen.
 Programa de Prestamos Universitarios de Postgrado (PREPOST) - AGAUR
Pago de la matrícula del doctorado, máster o postgrado mediante un préstamo. De
manera opcional, existe la posibilidad de obtener una disposición mensual de
carácter compensatorio al estudio, durante el período que duren los estudios.
 www.beslasalle.net/financiacion Financiación a través de créditos (convenio con La
Caixa y Santander Central Hispano)
Ayudas oficiales del Ministerio y la Generalitat y los que se pueden
conseguir en La Salle a través de convenios con entitats bancàries.
17

18. Becas y ayudas
 Becas La Salle América Latina
Becas de colaboración para que alumnos latinoamericanos puedan cursar
presencialmente estudios de Máster en La Salle - Universidad Ramon Llull.
 Becas y Ayudas para postgrado en España de estudiantes iberoamericanos -
Fundación Carolina
 Becas para ciudadanos mejicanos para estudiar postgrados en el extranjero –
Conacyt (Méjico)
 Becas para Extranjeros para Estudios de Postgrado, Doctorado e Investigación en
Universidades españolas - Ministerio de Asuntos Exteriores y de Cooperación
(MAEC)
Becas del MAEC y de la Agencia Española de Cooperación Internacional para el
Desarrollo (AECID) para ciudadanos extranjeros de estudio en España.
 Becas para ciudadanos latinoamericanos para la realización de estudios en España
– ALBAN
 Becas de la Unión Europea para estudiantes de nacionalidad no europea, para la
realización de estudios en Europa - PLOTEUS
 Becas para estudios de máster en España - Fundación FORD (latinoamérica)
Becas para estudiantes estrangeros.
18

19. Becas y ayudas
 Becas predoctorales La Salle – Coordinación de Investigación La Salle
 Contratación a cargo de proyecto de investigación para estudiantes pre
doctorales- Grupos de Investigación La Salle
 Becas de Formación de Personal Investigador - MICINN
 Becas de Formación de Personal Universitario - Ministerio de Educación
 Becas y contratos predoctorales (Formación de Investigadores – FI) -
AGAUR
 Ayudas Torres Quevedo - MICIIN
 Ayudas a empresas para la contratación de personal investigador dentro
del programa Talento empresa (TEM-DGR 2009) - Modalidad A. AGAUR
 Developing Global Scientists and Engineers (International Research
Experiences for U.S. Students -IRES) - NSF
Becas para la etapa predoctoral.
19

20. Gracias por vuestra atención
Dr. Albert Fornells Herrera
Coordinador
afornells@salle.url.edu
http://users.salleurl.edu/~afornells
Skype: afornells.salle
Para más información
 Web del máster http://www.salle.url.edu/mdmm
 Health blog - http://blogs.salleurl.edu/health
20