Un paradigma innovador
En la mayoría de los casos, cada especialista médico trata con un número limitado de pacientes y con un número de variables por paciente muy alto. Un componente de dificultad adicional es que las
historias clínicas no son completas, en el sentido que solo reflejan los datos relevantes en cada momento.
dLife supera dichas barreras ya que incluye un paradigma innovador que permite, rápidamente y sin necesidad de conocimientos matemáticos profundos, crear modelos matemáticos de patologías basados en las historias clínicas. Estos modelos ofrecen un nivel de precisión elevado incluso cuando el número de pacientes es bajo y la información de cada paciente es incompleta, escenario habitual, por otra parte.
Trabaja con niveles de incertidumbre
Modelar de forma automática los datos supone un cierto riesgo, principalmente determinado por el nivel de incertidumbre sobre los mismos.
dLife permite incorporar a su proceso de modelización el conocimiento de los especialistas médicos, basados en su propia experiencia, pasando ésta a ser modelizada de forma complementaria a lo que indican los datos procedentes de las historias clínicas. Y con datos incompletos, también.
Los datos procedentes de las historias clínicas, normalmente, son incompletos por diversos motivos, principalmente porque cada paciente es en sí mismo es diferente y por tanto se aborda de forma diferente.
Esto no supone ningún problema para dLife ya que mantiene su nivel de precisión predictiva incluso en esos escenarios donde cada médico ha informado las variables relevantes para ese paciente. Además, dLife ofrece la posibilidad de completar dicha información en función del resto de datos.
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