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Santamaria LpAutor o CoautorGarcia GlAutor o CoautorZanin MAutor o CoautorRuíz EmAutor o CoautorRodríguez-González AAutor o Coautor

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17 de febrero de 2022
Publicaciones
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Conferencia Publicada
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A meta-path-based prediction method for disease comorbidities

Publicado en: Proceedings of the IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems. 2021-June 219-224 - 2021-01-01 2021-June(), DOI: 10.1109/CBMS52027.2021.00022

Autores:

del Valle, EPG; Santamaría, LP; García, GL; Zanin, M; Ruiz, EM; Rodríguez-González, A
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Afiliaciones

CSIC UIB, Inst Fis Interdisciplinar & Sistemas Complejos IF, Campus UIB, Palma De Mallorca, Spain - Autor o Coautor
CSIC-UIB - Instituto de Fisica Interdisciplinar y Sistemas Complejos (IFISC) - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Ctr Tecnol Biomed, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, ETS Ingn Infonnat, Ctr Tecnol Biomed, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, ETS Ingn Informat, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
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Resumen

The simultaneous presence of diseases worsens the prognosis of patients and makes their treatment difficult. Identifying the co-occurrence of diseases is key to improving the situation of patients and designing effective therapeutic strategies. On the one hand, the increasing availability of clinical information opens new ways to unveil hidden relationships between diseases. On the other hand, heterogeneous information networks have been used in recent years to discover novel knowledge from disease data, including symptoms, genes or drugs. The use of meta-paths allows the complex semantics of the relationships between the different types of nodes to be included in heterogeneous networks. In this study, we propose a system to predict disease comorbidities through the use of meta-paths in a heterogeneous network of diseases and symptoms, built from textual sources of public access. The results obtained improve those of similar studies based on biological data, and the predictions calculated for diabetes and Crohn's disease are supported by medical literature. Both the used data and the obtained prediction model are publicly accessible.
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Palabras clave

graph structure learningheterogeneous disease networksmedical text miningmeta pathsDisease comorbidityGraph structure learningHeterogeneous disease networksInflammatory-bowel-diseaseMedical text miningMeta-paths

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Proceedings of the IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems, Q3 Agencia Scopus (SJR), su enfoque regional y su especialización en Computer Science Applications, le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-05:

  • Scopus: 3
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-05:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 1 (PlumX).
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Del Valle EPG) y Último Autor (GARCÍA DEL VALLE, EDUARDO PANTALEÓN).

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Del Valle EPG.

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Objetivos del proyecto

El presente estudio persigue los siguientes objetivos: analizar la coocurrencia de enfermedades para mejorar el pronóstico y tratamiento de pacientes; evaluar la utilidad de la información clínica disponible para descubrir relaciones ocultas entre enfermedades; desarrollar un sistema de predicción de comorbilidades mediante meta-paths en redes heterogéneas de enfermedades y síntomas construidas a partir de fuentes textuales públicas; comparar los resultados obtenidos con estudios previos basados en datos biológicos; y validar las predicciones para diabetes y enfermedad de Crohn mediante evidencia médica. Además, se busca garantizar la accesibilidad pública tanto de los datos utilizados como del modelo predictivo generado.
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Resultados más relevantes

El estudio presenta un método basado en meta-paths para predecir comorbilidades de enfermedades mediante una red heterogénea de enfermedades y síntomas construida a partir de fuentes textuales públicas. Los resultados más relevantes son: la mejora en la predicción de comorbilidades respecto a estudios similares basados en datos biológicos; la validación de las predicciones para diabetes y enfermedad de Crohn mediante literatura médica; la incorporación de la semántica compleja de relaciones entre nodos mediante meta-paths; y la disponibilidad pública tanto de los datos empleados como del modelo predictivo desarrollado. Estos hallazgos contribuyen a la identificación precisa de co-ocurrencias patológicas.
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