Modelos Analíticos para Datos Biomédicos de Alta Dimensión

¿Cómo lo hacemos?

Una vez definido el problema con el cliente y determinados los objetivos específicos, el procedimiento general de actuación pasa por las siguientes etapas:

1. Dimensionamiento de la información y toma de requerimientos.
2. Importación de las bases de datos y adecuación al entorno de trabajo – generalmente, R.
3. Análisis preliminar: detección de errores, duplicaciones, datos faltantes y datos atípicos. Consulta y modificación. Aplicación de transformaciones.
4. Clasificación del problema. Determinación de la técnica a emplear en función de objetivos y naturaleza de los datos.
5. Aplicación de los procedimientos y selección de modelos.
6. Informe final

El presupuesto depende de la dimensión y complejidad del proyecto.

¿Quienes somos?

Este servicio se presta desde la Facultad de Ciencias de la UNED. El equipo de trabajo está integrado por los siguientes profesores:

• Dr. Hilario Navarro Veguillas, UNED (Investigador Principal)
• Dr. Jorge Martín Arevalillo, UNED
• Dra. Paloma Maín Yaque, UCM

¿Con qué trabajamos?

Las herramientas que utilizamos son tan variadas como los problemas a resolver. La mayoría de los recursos que ofertamos se agrupan bajo la denominación general de “statistical machine learning” y pueden identificarse mediante la siguiente relación de claves:

• Análisis gráfico probabilístico: Estimación de redes
• Reducción de la dimensión: Extracción de componentes
• Detección de grupos: «Clustering»
• Modelización predictiva: Regresión y Clasificación
• Regularización y selección de variables: «Ridge», «Lasso» y «Elastic Net»

Casos de éxito

• Análisis de datos de expresión génica en colaboración con investigadores del INGEMM-IdiPAZ (Hospital Universitario La Paz)
• Proyectos con Biomedica Molecular Medicine S.L.  para el  análisis de distintos tipos de cáncer.

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