El campo de la salud digital está experimentado un crecimiento exponencial, con un enfoque cada vez mayor en la integración de datos y la creación de sistemas inteligentes que ayuden a los pacientes, médicos y proveedores de atención médica en la búsqueda de información y la toma de decisiones. La relación entre la web semántica y las bases de conocimiento, en este contexto, es un elemento esencial hacia la consecución de esta meta. Actualmente, se cuenta con trabajos que plantean la integración e implementan ambas tecnologías, pero no todos tienen como dominio o área de aplicación a la salud o se especializan en enfermedades crónicas no transmisibles (ENT) como la diabetes. Este proyecto se centra en la convergencia de dos poderosas tecnologías: la web semántica y las bases de conocimiento. Se implementa un microservicio bajo la especificación de Restful Web Service, mediante el desarrollo de un servicio de web semántica utilizando una base de conocimiento para apoyar el proceso de búsqueda semántica. Ambas tecnologías se integran de manera que exista una conexión mutua durante el procedimiento de consultas o búsqueda de información asociada a temas de salud, específicamente de diabetes. Para ello, nos apoyamos en herramientas como Visual Paradigm para el modelado de los datos, PostgreSQL y PgAdmin como herramientas de gestión y administración de la base de datos respectivamente, Pentaho Data Integration para el proceso de extracción, transformación y carga (ETL) de los datos, Protégé para la confección de la ontología y Python como lenguaje de programación para la implementación del servicio de web semántica, apoyado de Flask como framework de desarrollo.
La base de conocimiento es desarrollada a partir de un mercado de datos, donde su implementación está basada en el enfoque de Kimball. A través de la identificación de las tablas de hechos y dimensiones, se definieron los principales conceptos, clases o tópicos del dominio, que permitieron la construcción de la ontología. A partir de esta, se creó el grafo de conocimiento que guía el proceso de búsqueda tanto en la Web, mediante la técnica de Scraping, como en la base de conocimiento a través de consultas SPARQL. Para el servicio de web semántica se propone la arquitectura, sus componentes y el proceso de implementación de la misma. Las pruebas del prototipo con usuarios finales se realzaron mediante del cuestionario NASA-TLX (NASA Task Load Index ), para medir la carga de trabajo de la solución propuesta y el cuestionario de AttrakDiff para medir la percepción y usabilidad estética que los usuarios perciben al utilizar la aplicación. Estas pruebas arrojaron resultados positivos, ya que el producto resultó deseado por los usuarios y con una carga de trabajo no significativa.
Palabras clave: base de conocimiento, compañeros digitales, mercado de datos, diabetes, enfermedades crónicas no transmisibles (ENT), Restful Web Service, semántica..
Abstract
The field of digital health is experiencing exponential growth, with an increasing focus on data integration and the creation of intelligent systems that assist patients, doctors, and healthcare providers in searching for information and making decisions. The relationship between the semantic web and knowledge bases, in this context, is an essential element towards achieving this goal. However, while there are existing works that propose and implement the integration of both technologies, not all focus on or specialize in health or chronic non-communicable diseases (NCDs) such as diabetes. This project focuses on the convergence of two powerful technologies: the semantic web and knowledge bases. A microservice is implemented based on the Restful Web Service specification, through the development of a semantic web service utilizing a knowledge base to support the semantic search process. Both technologies are integrated to establish a mutual connection during the querying or information retrieval process related to health topics, specifically diabetes. To achieve this, we rely on tools such as Visual Paradigm for data modeling, PostgreSQL and PgAdmin for database management and administration respectively, Pentaho Data Integration for the process of data extraction, transformation, and loading (ETL), Protégé for ontology creation, and Python as the programming language for the implementation of the semantic web service, supported by Flask as the development framework.
The knowledge base is developed from a data marketplace, where its implementation is based on the Kimball approach. Through the identification of fact and dimension tables, the main concepts, classes, or topics of the domain were defined, which enabled the construction of the ontology. From it, we created the knowledge graph that guides the search process both on the web through the scraping technique and within the knowledge base through SPARQL queries. The architecture, components, and implementation process of the semantic web service are proposed in this research project. The tests of the prototype with end users were conducted using the NASA-TLX (NASA Task Load Index ) questionnaire to measure the workload of the proposed solution and the AttrakDiff questionnaire to assess the aesthetic perception and usability that users experience when using the application. These tests yielded positive results, as the product was found to be desirable by the users and with non-significant workload.
Keywords: Knowledge Base, Digital Companions, Data Mart, Diabetes, Non-communicable Chronic Diseases (NCDs), Restful Web Service, Semantic Web..
