La Medicina es un dominio en el que la Informática desempeña un papel cada vez más relevante. En el ámbito médico surgen infinidad de datos, en particular, relacionados con los pacientes atendidos, que puede ser interesante analizar en busca de conocimiento oculto. Dichos datos pueden abarcar desde los resultados de una analítica, hasta registros de un electroencefalograma, pasando por imágenes obtenidas con algún método de radiodiagnóstico.
Exploraciones como el electroencefalograma o el electrocardiograma generan series de tiempo iconográficas que no son sencillas de analizar. Dichas series contienen fragmentos de especial interés para los expertos, denominados eventos. La localización automática de esos eventos y su posterior análisis ha despertado el interés de varios investigadores de Udima que, en los últimos años, han propuesto un marco para la extracción de conocimiento en series temporales médicas que contienen eventos interesantes para los médicos. Entre dichos investigadores se encuentran el prof. Juan Alfonso Lara (cuya tesis doctoral supuso el comienzo de esta investigación) y el prof. David Lizcano.
Las investigaciones realizadas han dado sus frutos en forma de resultados, que muy pronto, bajo el título de «A General Framework for Time Series Data Mining based on Event Analysis«, verán la luz en forma de artículo científico publicado por la prestigiosa revista Journal of Biomedical Informatics. Se da la circunstancia de que esa revista está dirigida por Edward («Ted») H. Shortliffe, creador, a principios de la década de 1970, de MYCIN, uno de los primeros sistemas expertos desarrollados.
Los resultados obtenidos permitirán crear modelos de referencia de pacientes, que podrán ser integrados como parte de sistemas de apoyo a la decisión en medicina, especialmente en lo que se refiere al diagnóstico de patologías que tienen reflejo en las series temporales iconográficas analizadas.
