DAVID F. NETTLETON

El libro está dirigido a las personas que por razones profesionales o académicas tienen la necesidad de analizar datos de pacientes, con el motivo de realizar un diagnóstico o un pronóstico. Se explican en detalle las diversas tecnicas estadisticas y de aprendizaje automatizado para su aplicacion al analisis dedatos clinicos. Ademas, el libro describe de forma estructurada, una serie detecnicas adaptadas y enfoques originales, basandose en la experiencia y colaboraciones del autor en este campo. INDICE: Introduccion. Conceptos y tecnicas.La perspectiva difusa. El diagnostico y el pronostico clinico. El diagnosticodel sindrome de apnea del sueño. La representacion, comparacion y proceso dedatos de diferentes tipos. Tecnicas. Resumen de los aspectos claves en la adaptacion e implementacion de las tecnicas. Aplicacion de las tecnicas a casos reales. Pronostico de pacientes de la UCI-Hospital Parc Tauli de Sabadell... etc.

El libro está dirigido a las personas que por razones profesionales o académicas tienen la necesidad de analizar datos de pacientes, con el motivo de realizar un diagnóstico o un pronóstico. Se explican en detalle las diversas técnicas estadísticas y de aprendizaje automatizado para su aplicación al análisis de datos clínicos. Además, el libro describe de forma estructurada una serie de técnicas adaptadas y enfoques originales, basándose en la experiencia y colaboraciones del autor en este campo.El autor, David Nettleton, incorpora materia tanto de su experiencia práctica como de sus diversos proyectos de investigación, para enriquecer el contenido, el cual ofrece un enfoque original sobre la problemática del tema. En la segunda parte del libro, ejemplos prácticos derivados de proyectos reales en colaboración con tres hospitales en España, durante un periodo de 5 años, sirven para ilustrar los conceptos y técnicas explicadas en la primera parte.Prácticamente todos los métodos, técnicas e ideas que se presentan, por ejemplo "representación de datos", "relevancia y fiabilidad de los datos", y "agregación", pueden ser aprovechados tanto por un investigador o un estudiante de medicina, de informática clínica o de estadística, como por un empleado de un laboratorio clínico u hospital.El objetivo global del trabajo contempla el desarrollo y refinamiento de un conjunto de métodos y herramientas que se pueden aplicar a las diferentes fases en el proceso de "minería de datos clínicos". Una primera consideración ha sido cómo representar y procesar de forma conjunta a diferentes tipos de datos, por ejemplo, los tipos categórico, numérico y difuso, usando técnicas de agregación, amalgamación de variables y técnicas difusas.

Este libro está dirigido tanto a las personas sin formación en el análisis de datos comerciales como a las que ya se dedican a ello en mayor o menor grado, y buscan una referencia sencilla de todo el proceso y los temas vinculados. El autor incorpora materia tanto de sus mas de 20 años de experiencia empresarial como de sus diversos proyectos de investigación para enriquecer el contenido, el cual ofrece un enfoque original sobre la problemática del tema. En los apéndices, casos prácticos derivados de proyectos reales, sirven para ilustrar los conceptos y técnicas explicadas a lo largo del libro. Prácticamente todos los métodos, técnicas e ideas que se presentan, por ejemplo "calidad de datos", "data mart", "CLRM - gestión de la relación con los clientes", "diferentes fuentes de datos" y "búsqueda en Internet", pueden ser aprovechados tanto por el empresario de una micro-empresa o un profesional autónomo, como por una empresa mediana o grande. No es imprescindible disponer de un gran volumen de datos, y hay herramientas de análisis disponibles a un precio accesible a todos.