radio uned: Aplicaciones de las redes bayesianas en economía y medicina


Hoy como casi todos los días me he puesto a escuchar las emisiones de Radio UNED en Radio 3 de Radio Nacional de España. Hoy tocaba una emisión de la Revista de Economía, Empresa y Turismo. No obstante el tema que han tratado está relacionado con la aplicación de las Redes Bayesianas en Economía (y Medicina) Estas redes forman parte de la llamada Inteligencia Artificial Probabilista, que junto con los métodos bioinspirados (conexionistas, computación evolutiva, etc.) y los simbólicos forman parte integral de la Inteligencia Artificial que doy en el Máster de la UNED.

Esta es la referencia de la emisión:

Programa: REVISTA DE ECONOMÍA, EMPRESA Y TURISMO

23/10/2008, de 06:00 a 07:00

Título: Aplicaciones de las redes bayesianas en economía y medicina

Contenido:

Los departamentos de la UNED de Inteligencia Artificial y Economía de la Empresa participan en el el proyecto multidisciplinar: “Redes de Análisis de Decisiones: un nuevo modelo gráfico probabilista para sistemas inteligentes de ayuda a la decisión. Representación, algoritmos y aplicaciones”. El grupo de la UNED está aplicando este modelo en medicina para el diagnóstico del cáncer y en economía, como asistente en la gestión de préstamos impagados.

Centro de investigación sobre sistemas inteligentes de ayuda a la decisión (CISIAD)

El proyecto sobre el que trata este programa es un proyecto multidisciplinar subvencionado por el Gobierno de España en el que participa la Universidad de Castilla La Mancha y la UNED. Esta es la referencia que he encontrado del mismo:

Redes de Análisis de Decisiones: Un nuevo modelo gráfico probabilista para sistemas inteligentes de ayuda a la decisión. Representación, algoritmos y aplicaciones.

(Decision Analysis Networks: a new probabilistic graphical model for intelligent decision-support systems. Representation, algorithms and applications)

Entidad financiadora: Ministerio de Educación y Ciencia
Referencia: TIN2006-11152
Entidades participantes: UNED, Univ. de Castilla-La Mancha
Duración: desde enero de 2007 hasta enero de 2010
Investigador responsable: Prof. Francisco J. Díez Vegas
Número de investigadores participantes: 12

El concepto fundamental es el modelo gráfico probabilista. Es un modelo que ayuda a tomar decisiones cuando intervienen muchas variables relacionadas entre sí. Estos modelos fueron desarrollados hace 25 años por matemáticos, economistas e ingenieros de conocimiento (parte aplicada de la Inteligencia Artificial) Entre los modelos más conocidos están las redes bayesianas y diagramas de influencia que permiten establecer en un grafo las relaciones de dependencia que existen entre las variables de un problema.

En España los modelos probabilistas fueron estudiados en el periodo 1997-2000 con los proyectos Elvira I y sobretodo Elvira II que tuvo como resultado un programa escrito en Java con aplicaciones docentes y en la genómica, la agricultura, el comercio electrónico y la medicina. Hoy en día hay muchas empresas interesadas en estas metodologías como las empresas de seguridad informática para producir antivirus. Esto da idea de la madurez de estos modelos.

El nuevo proyecto que se va a iniciar trata de diseñar un nuevo modelo gráfico probabilista llamado redes de análisis de decisiones. Los nuevos grafos van a contener nodos de variables aleatorias, decisiones y utilidades pero no van a requerir que las decisiones estén totalmente ordenadas (orden parcial o ausencia de orden) al contrario que las técnicas tradicionales.

Las aplicaciones en medicina en las que se están trabajando son el diagnóstico de los canceres de próstata, rinofaringe y pulmón y de enfermedades hepáticas, que han dado lugar a tres tesis. También permite clasificar los pacientes en lista se espera de cirugía de cataratas para priorizarlos en la lista de espera según la gravedad de su situación.

En cuanto a las aplicaciones en economía, las redes bayesianas se han utilizado en marketing, decisiones en capital-riesgo y definir carteras óptimas de inversión. La aplicación actual se aplica en la definición de un modelo que sirva para gestión de la recuperación de préstamos impagados. Las entidades financieras tienen que tomar decisiones de un préstamo que ha entrado en impago sin ejecutar directamente la hipoteca, facilitando en lo posible la devolución del pago al cliente. Aquí se va a aplicar el nuevo modelo incorporando la mejoras con nodos aleatorios formados por las variables que no controla la entidad financiera (por ejemplo la voluntad de pago del cliente), nodos de decisión con el abanico de decisiones que puede tomar en todo momento la entidad y nodos de utilidad con la repercusión económica de cada decisión. Analizando todos estos nodos la red permite tomar la mejor decisión.

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