CliDaPa: Un nuevo enfoque para el enriquecimiento de micro-arrays de ADN con datos clínicos

Hace no mucho tiempo los datos clínicos eran el único medio para diagnosticar distintos tipos de enfermedades en medicina. Con la aparición de los microarrays de ADN, los datos clínicos han perdido esta relevancia debido a la gran cantidad de información presente en los genes. Pero, ¿Por qué no utilizar toda la información disponible para mejorar la precisión de los diagnósticos? Si durante tanto tiempo los datos clínicos han realizado correctamente su función, quiere decir que son datos válidos, y que sólo es necesario saber utilizarlos para extraer la máxima información posible. En el algoritmo CliDaPa se ha desarrollado un sistema lo más genérico y automatizado posible, el cual realiza un algoritmo greedy que construye un árbol, particionando un conjunto de datos de entrada en subconjuntos de datos más pequeños según los datos clínicos, para posteriormente poder ser clasificados mediante técnicas de minería de datos.

El sistema CliDaPa está diseñado e implementado como Proyecto Fin de Carrera en la Ingeniería Superior en Informática de la Universidad Politénica de Madrid. Desarrollado en el Departamento de Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos de la Facultad de Informática de Madrid. Los autores del sistema son los siguientes: