OBJETIVOS

O1. Diseño, desarrollo e implementación de un conjunto de herramientas orientadas a automatizar, en la medida de lo posible, la adquisición de conocimiento, a partir de los documentos textuales de las GPCs, para expresarlo en forma de GPC electrónica interpretable por ordenadores.
O2. Propuesta de un marco metodológico para el desarrollo de protocolos electrónicos a partir de GPCs electrónicas, bien sean las obtenidas como resultado del objetivo O1 o las obtenidas mediante un proceso de formalización manual con ayuda de expertos.
O3. Propuesta de un marco metodológico para la elaboración de PAs a partir de protocolos electrónicos y de otros recursos adicionales, como pueden ser los datos de tratamiento almacenados en bases de datos hospitalarias (ver O4).
O4. Construcción y uso de nuevos algoritmos de aprendizaje inductivo para la generación de conocimiento asistencial a partir de los datos de las actividades médicas recogidas en bases de datos hospitalarias, con el empleo de ontologías que aporten la componente semántica del dominio médico en el que se sitúa la guía.
O5. Empleo de los PAs para el apoyo al médico en la toma de decisiones y al gestor hospitalario en el control de la calidad mediante un sistema multi-agente (SMA) que interprete ese conocimiento dentro del contexto institucional en el que se desarrolla la actividad médica.
O6. Identificar, implementar y evaluar indicadores del nivel de adherencia de los profesionales sanitarios a los PAs multi-patología formalmente desarrollados en el contexto de un programa de atención y monitorización de pacientes crónicos.

OBJECTIVES
O1. Design and implementation of a tool set to automate, as far as possible, the knowledge acquisition from textual CPG documents (PN TIN: information management, semantic processing)
O2. Proposal of a methodological framework for the development of electronic protocols from electronic CPGs. (PN TIN: information management, modelling methodologies, software engineering, software
modelling techniques)
O3. Proposal of a methodological framework for the development of CPs from electronic protocols and other additional resources, such as the data stored in hospital databases. (PN TIN: concepts, methods
and highly modular, flexible and extensible languages to be adapted to specific domains or sectors –the medical domain in our case)
O4. Construction and utilisation of new inductive learning algorithms for the generation of healthcare knowledge from data of medical interventions stored in hospital databases, and using ontologies providing the semantics of the medical domain of the guideline. (PN TIN: intelligent systems, machine learning / ontologies)
O5. Utilisation of these knowledge structures or clinical pathways for decision support by medical professionals and quality control by hospital managers by means of a multi-agent system (MAS) that interprets this knowledge within the institutional context in which the medical activity is carried out. (PN TIN: intelligent systems, agent models / multi-agent architectures)
O6. Identification and evaluation of the adherence degree by healthcare professionals to multi-pathology CPs resulting from the technologies integrated in the project, applied to a programme for chronic patient care. (PN TIN: reliability and quality in software systems, quality management)