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Data Science

Responsable

Miguel Ángel Sicilia Urbán

Personal

Diego Cárdenas Cuadrado

Sergio Moreno Solera

Samuel Santos Benito

Contacto

Edificio Hospital. Planta -3 dcha

Responsable Unidad: msicilia(ELIMINAR)@uah.es

Servicios REDCap: redcap(ELIMINAR)@irycis.org 

Unidad creada en enero de 2021, como unidad tutelada por la Oficina de I+D+i de la Fundación para la Investigación Biomédica del Hospital Universitario Ramón y Cajal, órgano de gestión del IRYCIS, con la misión principal de extraer conocimiento a partir de información tanto estructurada como no estructurada, mediante el establecimiento de criterios homogéneos para el registro, digitalización y protección de datos clínicos para investigación en el IRYCIS, así como la gestión y explotación de esta información para establecer y consolidar una línea transversal de investigación relacionada con la minería de datos, la Inteligencia Artificial y la minería de procesos en el entorno del Big Data.

  • Equipamiento Software
    • Microsoft Power BI, mETABASE Y aPACHE sUPERSET
    • ProM/Disco (minería de procesos).
    • Stack de computación científica de Python
    • Stack de computación científica de R
    • Otras herramientas de ingeniería de datos
  • Destacables
  • Cartera de servicios

    SERVICIO

    		  

      Data Science

    		  

    Diseño y creación de aplicaciones de recogida de datos clínicos estandarizadas ad hoc (REDCap).

    Creación de herramientas de recogida de PREMs (Patient Reported Experience Measures) y PROMs (Patient Reported Outcome Measures) para móvil estandarizadas ad hoc (MyCap).

    Estandarización, armonización y subida de bases de datos ya existentes al entorno REDCap.

    Preprocesamiento de bases de datos (limpieza, integración, transformación y reducción)

    Explotación de la utilidad del dato médico mediante técnicas de visualización y Business Intelligence: creación de cuadros de mando interactivos.

    Programación de actualizaciones y comunicación entre herramientas de recogida de datos estandarizadas y cuadros de mando interactivos.

    Minería de datos en repositorios sanitarios dirigido a la creación de sistemas predictivos.

    Minería de procesos: descubrir, monitorizar y mejorar procesos reales extrayendo conocimiento  de registros de eventos disponibles.

    Elaboración de Sistemas de Soporte a la Decisión a partir de guías de práctica clínica.

    Capacidad docente

    Formación ad-hoc para distintos niveles:

    • Data Mining (RapidMiner),
    • Cuadros de mando interactivos (Power BI, otros).
    • Minería de procesos (ProM o Disco)
    • Analítica de datos (R, Python).
    • Recogida estandarizada de datos (REDCap).
    • Herramientas de ciencia e ingeniería de datos en general