Producción Académica UCC

Descubrimiento de información y minería de datos para la toma de decisiones en Biotecnología

Fernández, Elmer Andrés y Valenti, Nicolás (2008) Descubrimiento de información y minería de datos para la toma de decisiones en Biotecnología. [Proyecto de investigación]

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Resumen

En la actualidad la información es uno de los elementos de mayor valor agregado, más cuando es expresión novedosa y útil que permite acelerar el proceso de toma de decisiones o aumentar el conocimiento sobre determinados elementos. Los volúmenes de información que se generan en forma permanente (por ej. en el ámbito hospitalario, experimento genómicos, epidimeológicos, etc.) están creciendo considerablemente. El análisis y procesos diagnósticos exitosos implican la utilización de un número cada vez mayor de variables a asociar. Por otra parte, el formato digital está reemplazando cada vez más el papel en todos los ambientes, desde el empresarial hasta el de salud, pasando indudablemente por el de los experimentos científicos, particularmente los experimentos genéticos. Estos procesos de recolección o generación de información producen volúmenes tales que superan las capacidades humanas para analizarlas. Esta limitación se debe a varios factores, entre los que podemos mencionar, la disponibilidad en tiempo y la incapacidad de relacionar grandes volúmenes con eventos y una gran cantidad de variables. Entonces ¿Qué hacer con toda la información disponible? ¿Cómo extraer conocimiento de dicha información? El Descubrimiento de Información en Bases de Datos (DIBD) y las técnicas de Minería de Datos (MD) (entre las que podemos mencionar aquellas provenientes del campo de la Inteligencia Artificial, tales como los modelos Neuronales Artificiales) son metodologías asociadas, tendientes a resolver los problemas de la extracción de información novel y útil sobre un conjunto de datos y/o señales biomédicas. Este proyecto trata sobre el desarrollo y aplicación de metodologías de análisis de datos para el descubrimiento de información en bases de datos biológicas y biomédicas, tendientes a mejorar y/o desarrollar nuevas técnicas de diagnóstico, como también para el análisis de señales e información biomédica.

Tipo de documento: Proyecto
Información adicional: Inicio del proyecto: año 2005.
Palabras clave: Bioingeniería. Datos. Bioinformática. Biotecnología. Inteligencia artificial.
Temas: Q Ciencia > QH Historia Natural > QH301 Biología
T Tecnología > T Tecnología (General)
Unidad Académica: Universidad Católica de Córdoba > Facultad de Ingeniería
URI: http://pa.bibdigital.uccor.edu.ar/id/eprint/571

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