IMAM   24519
INSTITUTO DE MATERIALES DE MISIONES
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Selección de biomateriales para implantes dentales utilizando la minería de datos
Autor/es:
KUNA, HORACIO DANIEL; GANZ, NANCY BEATRIZ; ARES, ALICIA ESTHER
Lugar:
Ciudad Autónoma de Buenos Aires
Reunión:
Mesa redonda; 103a Reunión de la Asociación Física Argentina (AFA); 2018
Resumen:
Este trabajo de investigación permitió la creación de un registro digital (datasets) con datos reales de historias clínicas de pacientes que se han sometido al proceso quirúrgico de colocación de implantes dentales en las localidad más características de la provincia de Misiones. Se trabajó en conjunto con expertos en el área de Minería de Datos, Biomateriales, Especialista en Implantología y Rehabilitación Compleja, Especialista en Patología Bucal e Implantología Oral, as como en Estadística. El campo de la minería de datos ha tenido considerables avances en la aplicación y desarrollo de técnicas en el sector de la salud, pero los trabajos existentes que utilizan datasets de implantes dentales, no centran su atención al biomaterial (tratamiento de superficie), es por esto que este trabajo aborda el estudio de las características del implante dental. Se destaca la creación del datasets donde los datos se agrupan en 4 dimensiones: Datos del Paciente (referidos a los antecedentes y condiciones médicas de los pacientes); Datos del Implante (referidos a las características del implante); Datos de la Fase Quirúrgica (referidos al procesamiento de intervención quirúrgica y mejoramiento del lecho óseo del paciente); y Datos del Seguimiento Postoperatorio (referidos al resultado del proceso). Actualmente, este trabajo se encuentra en la parte tercera etapa de la metodología CRISP-DM, correspondiente a la preparación de los datos, para luego comenzarcon la fase de modelado. Conjuntamente, se está profundizando el estudio y adaptabilidad del algoritmo máquina de vector soporte (SVM) y sus variantes, esto en función de los trabajos citados que utilizan y recomiendan laaplicación de este método para datasets de este tipo. Asimismo, se tiene en cuenta el estudio de lógica difusa, más específicamente la aplicación de prototipos deformables borrosos.