1.
UNIVERSIDAD TÉCNICA PARTICULAR DE LOJA
Isummit Loxa 2010
Elaborado por:
 Flor Cuenca
 Giomaira Medina
 Corina Ortiz
TEMÁTICA
PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES E INTELIGENCIA ARITIFICIAL
La IA y los retos de la minería de datos
Como sabemos los datos que diariamente se almacenan en diferentes repositorios son de gran utilidad
al momento de tomar decisiones es por ello que debemos recurrir a la Minería de datos que
conjuntamente con las técnicas apropiadas podemos analizar la información para la toma de decisiones,
además tanto la Inteligencia Artificial como la Minería de datos se han convertido en un componente
básico en los procesos de negocio.
Además las aplicaciones tecnológicas en las que los métodos de IA han demostrado con éxito que
pueden resolver problemas y se han desarrollado sistemas como:
1. Permitir al usuario preguntar a una base de datos en cualquier lenguaje.
2. Reconocer objetos de una escena por medio de aparatos de visión.
3. Generar palabras reconocibles como humanas desde textos computarizados.
4. Reconocer e interpretar un pequeño vocabulario de palabras humanas.
En la medicina en general la inteligencia artificial ayuda a los médicos a hacer diagnósticos, supervisar la
condición de los pacientes, administrar tratamientos y preparar estudios estadísticos, permitiendo la
obtención de óptimos resultados.
En cuanto a la minería de datos enfocado a la medicina podemos usarla para la recomendación de
tratamientos, predecir la efectividad de procedimientos quirúrgicos, exámenes médicos e identificar
patrones de comportamiento frente a nuevos medicamentos, logrando de esta manera obtener
métodos eficaces que ayuden al bienestar de los pacientes.

2.
Esta área es mucho más compleja que otras debido a las fuentes de información, ya que esta
información es redundante, enfocada al humano, multiatributos, incompleta y dependiente del tiempo.
INTRODUCCIÓN
El presente ensayo nos permite conocer los diversos conceptos y aplicaciones de IA y la minería de datos
enfocados en este caso al área de Medicina, y podemos darnos cuenta que ambas disciplinas se han
convertido en algo muy importante, tanto para la toma de decisiones como para el desarrollo de
aplicaciones, que facilitan el trabajo al ser humano, de esta manera dentro del área médica se ha
incrementado el número de pacientes que serán atendidos y a los cuales se les brindará una atención de
primera calidad, usando las tecnologías que existen en la actualidad, a su vez ofrecer tratamientos con
resultados óptimos para los mismos.
Para poder brindar estos tratamientos se ha basado en la recopilación de datos históricos almacenados
en bases de datos, llevando a cabo un proceso adecuado y realizando un análisis cuidadoso de cada uno
de ellos para así obtener resultados precisos y concisos.
Dentro de la minería de datos se requiere la utilización de herramientas las cuales nos permiten
recopilar y obtener datos estadísticos que facilitara la interpretación de los mismos.
Con la Inteligencia Artificial se ha logrado automatizar procesos en los cuales el ser humano es su
principal cabeza ya que gracias a toda la información que ha almacenado se puede programar máquinas
para obtener resultados que se asemejan a las decisiones que tomaría un ser humano, con esto
estaríamos dando un gran avance ya que se puede usar diferentes técnicas para la elaboración de los
mismos.
Es por ello que la IA en el campo de la medicina ha tenido grandes avances ya que se ha logrado crear
sistemas emuladores de ciertas tareas que los seres humanos hacen, y los cuales han tenido
estupendos resultados.
DESARROLLO
La IA es un campo amplio de investigación que trata de crear sistemas y máquinas que se comporten de
manera inteligente, los especialistas en este campo parten de la dificultad de que no existe una
definición precisa del concepto de inteligencia humana y de que tampoco se conoce con exactitud el
funcionamiento del cerebro humano.
La robótica y la informática son dos componentes esenciales de este sector tecnológico, que existe
desde hace más de cincuenta años.
En un principio la IA se centró en la solución de teoremas, fórmulas y problemas geométricos, pero
luego pasó a fijarse en los denominados problemas de sentido común.
Los 3 procesos fundamentales de la inteligencia humana, que la inteligencia artificial busca imitar son:

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• Aprendizaje: Consiste en adquirir conocimientos e información, así como las reglas para su
aplicación, se debe tener en cuenta que la inteligencia exige un conocimiento previo y este fue
uno de los primeros hallazgos de la IA.
• Razonamiento: Se trata de emplear esas reglas y conocimientos para alcanzar conclusiones
aproximadas o definitivas.
• Autocorrección: Un ser dotado de IA debe por último, ser capaz de identificar sus propios
errores y desechar los conocimientos, conclusiones y formas de actuación que los conducen a
ellos.
Con respecto a las definiciones actuales de IA, se encuentran las de autores como Rich y Knight (1994) y
Stuart (1996), quienes la definen como la capacidad de las máquinas para realizar tareas ejecutadas por
seres humanos.
Nebendah (1988) y Delgado (1998), que la consideran como el campo de estudio que se centra en la
explicación y emulación de la conducta inteligente mediante procesos computacionales, basados en la
experiencia y el conocimiento continuo del ambiente y Lugar, Stubblefied (1993), quienes la
describieron como una rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la
conducta inteligente.
La Medicina ha ido asimilando la introducción de las computadoras para agilizar y mejorar los procesos
de apoyo médico, teniendo una gran influencia, la que sigue aumentando más cada día con la
introducción de la Inteligencia Artificial en la vigilancia del paciente con complejos equipos biomédicos,
la realización de procesamiento voluminoso de información para la toma de decisiones y muchas otras
aplicaciones.
Podemos decir entonces del surgimiento de la Informática Médica, que comprende una amplia gama de
cuestiones de la organización y del uso de la información biomédica.
Otros usos de las computadoras en este campo son las pruebas para detectar e identificar alteraciones,
la Tomografía Axial Computarizada (TAC), la Resonancia Magnética, el ultrasonido, análisis de
electrocardiogramas por computadoras, análisis de imágenes y muchos más.
La integración ha permitido extender la aplicación de las computadoras a los servicios administrativos y
de apoyo, la dirección, la investigación, el diagnóstico y el tratamiento, sin dejar de mencionar la
educación.
Es el diagnóstico, quizás, el más controvertido de los sectores de aplicación de las computadoras en la
medicina, por las implicaciones éticas que puede traer.
Se conoce que el diagnóstico médico es el arte de identificar una enfermedad por sus signos y síntomas,
la inserción de Sistemas Expertos para el diagnóstico ha planteado la interrogante: ¿Nos sustituirá la
computadora algún día?

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Uno de las desventajas de estos Sistemas Expertos en el diagnóstico es que no toman en cuenta que una
persona puede tener más de una enfermedad, que los síntomas pueden ser independientes, o que el
paciente puede estar fingiendo.
Si bien es cierto que la computadora tiene gran capacidad de cálculo, velocidad y exactitud, está claro
que una computadora no puede sustituir al médico, solo éste es capaz de razonar lógicamente y mezclar
la razón con la intensión, la ética, lo afectivo y la experiencia, algo que una máquina no puede hacer.
No puede mantener el aspecto más importante: la relación médico-paciente.
La Inteligencia Artificial en el campo de la medicina ha tenido gran apego ya que ha permitido dar
solución a problemas y de paso obtener aplicaciones, las cuales sirven de gran apoyo en el trabajo
médico, a continuación se nombran las siguientes:
 Asistente basado en casos para la clínica psiquiátrica. Bichindaritz.
 Sistema basado en casos para el procesamiento de imágenes de tomografía axial computarizada
y resonancia magnética, de tumores cerebrales. Macura.
 Sistema asistente para el manejo de pacientes en unidades de cuidados intensivos Prize.
 Asistente basado en casos para el diagnóstico y análisis del síndrome dismórfico. Evans.
 Sistema de razonamiento automatizado para el diagnóstico y pronóstico del cáncer de próstata
Bartels.
 Sistema para la evaluación inicial de pacientes con SIDA. Xu.
 Sistema basado en casos que utiliza una red neuronal artificial para el diagnóstico del infarto
agudo de miocardio. Baxt y Skora.
 Sistema de RBC para el pronóstico de cardiopatías congénitas en recién nacidos. García Lorenzo
y Bello Pérez.
 Sistema basado en casos para el cálculo de la dosis de antibióticos en cuidados intensivos.
Heindi.
 Sistema de RBC para la detección de la enfermedad coronaria por escintigramas coronarios.
Haddad.
Los resultados de la inteligencia artificial han sido utilizados también para la elaboración de aplicaciones
de Enseñanza Asistida por Computadoras en medicina, un ejemplo representativo de este tipo de
sistemas es el GUIDON, un tutorial inteligente basado en el sistema experto MYCIN, cuyo objetivo es de
diagnosticar infecciones bacterianas en la sangre y sugerir el tratamiento adecuado.
MYCIN es un Sistema Experto para la realización de diagnósticos, iniciado pro Ed Feigenbaum y
posteriormente desarrollados por E.Shortliffe y sus colaboradores, donde su función es la de aconsejar a
los médicos en la investigación y determinación de diagnósticos en el campo de las enfermedades
infecciosas de la sangre.
El sistema MYCIN, al ser consultado por el médico, solicita primero datos generales sobre el paciente:
nombre, edad, síntomas, etc., donde conocida esta información por parte del sistema, el Sistema
Experto plantea conjeturas, donde para verificarlas comprueba primero la exactitud de las premisas de
la regla, mediante una búsqueda de enunciados correspondientes en la base de conocimientos, los
mismos pueden a su vez estar de nuevo en la parte de consulta de otra regla, también se lo realiza
mediante determinadas preguntas al usuario, haciendo preguntas del tipo:

5.
 ¿Se ha practicado en el paciente algún tipo de intervención quirúrgica?
Con las respuestas que recibe, el MYCIN verifica o rechaza las hipótesis planteadas. Una serie de test
ha demostrado que MYCIN trabaja igual de bien que un médico.
A raíz de este proyecto se han implementado muchos más sistemas como:
 PUFF: diagnostica enfermedades pulmonares.
 CADUCEUS: de la Universidad de Pittsburgh, para diagnosticar medicina interna.
 EMYCIN: (Essential Mycin) Shell construido en la Universidad de Stanford sobre la base
del MYCIN, sistema de expertos que realiza diagnóstico de enfermedades infecciosas a
la sangre. Posteriormente sobre el EMYCIN se construyeron otros sistemas expertos
como el PUFF (que diagnostica enfermedades pulmonares) y el SACON (Ingeniería
estructural).
 MED1: Este shell fue desarrollado en 1983 por F. Puppe en el marco de una tesis
doctoral en la Universidad de Kaiserlautern y llevado a la práctica posteriormente en
varios computadores. El lenguaje de programación sobre el que se basa, aunque no es
accesible desde el MED1, es Interlisp, es especialmente apropiado para sistema de
diagnóstico médico, debido al contexto de desarrollo, la interfaz del usuario no es en
absoluta tan cómoda como en otros Shell como el KEE y el S1, cuyo desarrollo fue
orientado hacia la explotación comercial, su principal ventaja del MED1, es su gran
flexibilidad en la manipulación de conocimientos difusos.
OTRAS APLICACIONES:
 CAEMF Dedicado al diagnóstico y seguimiento ante parto del estado materno-fetal.
 SUTIL Aborda el problema de la monitorización inteligente en una unidad de cuidados
coronarios y resuelve algunos problemas importantes relacionados con los sistemas
expertos en tiempo real.
 MEEDTOL Es una herramienta para el desarrollo de sistemas expertos que incluye un
procedimiento propio para la representación del conocimiento mediante "magnitudes
generalizadas", una especie de micro marcos.
 TAO-MEEDTOOL Sistema experto para eco cardiografía.
Como ejemplo de otros programas se encuentran, el programa Eliza, que simula el comportamiento de
un psiquiatra que hace preguntas a un paciente, y el programa Parry, que simula el comportamiento de
un paciente paranoico.
Ambos tienen una gran capacidad de convencimiento, sin embargo no tienen idea de lo que dicen, se
limitan a reconocer palabras claves dentro de la frase tecleada por la persona, y tomando en cuenta
algunas reglas sintácticas definidas con anterioridad, generan una respuesta adecuada.
Como se puede apreciar existen muchas aplicaciones que resultan útiles dentro del campo de la
medicina y que con ayuda de la Inteligencia Artificial se pueden lograr mejores resultados, la IA como
disciplina científica se trata con distintas connotaciones: ciencia sobre la inteligencia, la investigación de
modelos computacionales con conductas inteligentes (percepción, cognición y acción), la disciplina
sobre el diseño y análisis de los sistemas inteligentes o la rama de la ingeniería relacionada con la
automatización o mecanización de las tareas que requieren de la inteligencia.

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Entre estas últimas, se encuentran el diagnóstico de enfermedades, el descubrimiento de leyes
científicas, la composición poética y musical, la enseñanza de la medicina y muchas más.
Es por ello que cada día irán surgiendo más avances que ayuden a la toma de decisiones y de alguna
manera facilitar procesos que son difíciles de hacerlos manualmente.
Minería de Datos
En la actual sociedad de la información, donde cada día a día se multiplica la cantidad de datos
almacenados casi de forma exponencial, la minería de datos es una herramienta fundamental para
analizarlos y explotarlos de forma eficaz para los objetivos de cualquier organización.
La minería de datos se define como el análisis y descubrimiento de conocimiento a partir de datos; es
el conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, con el objetivo de
encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un
determinado contexto.
Permite comprender el contenido de un repositorio de datos; con este fin, hace uso de prácticas
estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la Inteligencia Artificial y a las
redes neuronales.
De forma general, los datos son la materia prima bruta; y en el momento que el usuario les atribuye
algún significado especial pasan a convertirse en información.
Ventajas de la minería de datos:
 Ahorra grandes cantidades de dinero a una empresa y abre nuevas oportunidades de negocios.
 Contribuye a la toma de decisiones tácticas y estratégicas.
 Proporciona poder de decisión a los usuarios del negocio, y es capaz de medir las acciones y
resultados de la mejor forma.
 Genera modelos descriptivos: permite a empresas, explorar y comprender los datos e identificar
patrones, relaciones y dependencias que impactan en los resultados finales.
 Genera modelos predictivos: permite que relaciones no descubiertas a través del proceso de la
data mining sean expresadas como reglas de negocio.
Los datos sin procesar necesarios para tomar decisiones bien fundamentadas se almacenan en diversas
ubicaciones y formatos. Durante años las organizaciones han recopilado datos de las operaciones que se
realizan diariamente mediante sus sistemas de procesamiento de transacciones en línea.
Además los datos almacenados en sistemas OLTP (Procesamiento Transaccional en línea) son
inconsistentes y están en constante cambio. Las bases de datos contienen las transacciones actuales
necesarias para operar la empresa, incluyendo errores, entradas duplicadas y transacciones invertidas,
que obstaculizan el trabajo de un analista de empresas que requiere datos estables.
Almacenes de datos: Es una técnica para consolidar y administrar datos desde varias fuentes con el
propósito de responder preguntas de negocios y tomar decisiones.

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El proceso de Data Warehousing debe proveer: la información correcta, a la persona indicada, en el
formato adecuado, y en el tiempo preciso.
Un almacén guarda datos históricos que se extrajeron de sistemas operacionales y de fuentes de datos
externas; por lo general se inician como bases de datos muy grandes que contienen gran cantidad de
registros de datos. La información antigua que ya no se necesita se elimina del almacén de datos.
Objetivos del almacén de datos
 Proveer una visión única de los clientes en toda la empresa.
 Mejorar el tiempo de espera que insumen los informes habituales.
 Predecir compras de productos y aumentar la productividad.
 Mejorar la capacidad de respuesta a problemas comerciales.
Las herramientas para depurar datos pueden reunir datos de muchas fuentes en una base de datos,
automatizar la recopilación y verificación de datos, eliminar los datos no deseados y mantener los datos
en un sistema de administración de base de datos.
El éxito de las actividades de Data Mining se relaciona directamente con la calidad de los datos; muchas
veces resulta necesario pre-procesar los datos, antes de derivarlos al modelo de análisis. El pre-proceso
puede incluir transformaciones, reducciones o combinaciones de los datos; y la semántica de los datos
debe ayudar para seleccionar una conveniente representación, dado que influye directamente sobre la
calidad del modelo de datos.
El proceso se compone de cuatro etapas principales:
Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la
orientación del especialista en data mining (minería de datos).
Preprocesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y
la transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por
ciento del tiempo total de un proyecto de data mining.
Determinación del modelo. Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se
lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. Según los
objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden utilizarse algoritmos desarrollados en
diferentes áreas de la Inteligencia Artificial.
Análisis de los resultados. Verifica si los resultados obtenidos son coherentes y los compara con los
obtenidos por los análisis estadísticos y de visualización gráfica. El cliente determina si son novedosos y
si le aportan un nuevo conocimiento que le permita considerar sus decisiones.
Características:

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 La información obtenida a través de la minería de datos ayuda a los usuarios a elegir cursos de
acción y a definir estrategias competitivas.
 Se puede examinar gran cantidad de datos y encontrar patrones difíciles de identificar a simple
vista.
 El proceso de búsqueda puede ser realizado por herramientas que automáticamente buscan
patrones porque así están programadas y despliegan los tópicos más importantes.
Debido a que los hospitales, clínicas manejan una gran cantidad de información de sus pacientes, la
minería de datos le aporta una gran ayuda para la toma de decisiones respecto a diversos métodos que
se pueden aplicar y que beneficien a los pacientes; a su vez les permite incrementar el número de
pacientes debido al éxito que tuvo algún tratamiento en un paciente. De esta manera la minería de
datos aplicado a la medicina permite realizar:
 Identificación de terapias médicas satisfactorias para diferentes enfermedades.
 Asociación de síntomas y clasificación diferencial de patologías.
 Estudio de factores (genéticos, precedentes, hábitos, alimenticios, etc.) de riesgo/salud en
distintas patologías.
 Segmentación de pacientes para una atención más inteligente según su grupo.
 Predicciones temporales de los centros asistenciales para el mejor uso de recursos, consultas,
salas y habitaciones.
 Estudios epidemiológicos, análisis de rendimientos de campañas de información, prevención,
sustitución de fármacos, etc.
Recomendaciones
Se debe tener en cuenta que el uso de la tecnología es para buscar el bien común y no solo para buscar
lucro a través de ella, ya que allí perdería el valor de investigación que se le ha dado.
El ser humano debe tener en cuenta que es la pieza clave para construir cada día a la innovación sea
cual sea el área donde se quiera aplicar IA o la minería de Datos.
La minería de datos nos debe servir para la toma de decisiones pero también se debe tener en cuenta
otros factores que también influyen.
El procesamiento digital de imágenes es de gran ayuda para investigación acerca de fenómenos que
acechan a nuestro planeta, además para descubrir nuevas constelaciones, estrellas, etc.
Conclusiones
La consistencia de la información obtenida es muy importante ya que de esto depende una correcta
toma de decisiones en un determinado contexto.
La minería de datos ayuda a tener una visión más completa y detallada de una determinada área,
permitiendo la búsqueda de datos relevantes de las operaciones que se realizan a diario.

9.
Dentro del área de la medicina se puede identificar posibles tratamientos que han resultado efectivos
los cuales han sido resultado de un previo análisis, y en base a esto se lograra resultados óptimos.
La IA ha tenido un gran impacto en la medicina ya que gracias a ella se han podido realizar sistemas que
han ayudado a obtener excelentes resultados dentro de este campo.
Tanto la IA como la Minería de Datos son muy útiles en la toma de decisiones de acuerdo a la
información que se ha recolectado.
La IA han ayudado a la creación de sistemas que emulan el comportamiento de un ser humano en una x
situación y con el cual podemos emitir un diagnostico confiable.
La evolución tecnológica ha sido muy importante en los últimos años y en ella, la Inteligencia Artificial
es una de las disciplinas con mayor impacto, sus sistemas virtuales permiten predecir la dinámica tanto
del estado sano como patológico de un individuo y encontrar soluciones a los problemas virtuales que se
planteen.
La utilización adecuada de la técnica, y en particular la Computación, está llamada a proveer al ser
humano de nuevos y más amplios espacios de libertad para su desarrollo íntegro y libre de ataduras
tecnológicas.
El valor del adelanto dela tecnología sea un médico o no, puede ser juzgado solamente por su
contribución a mejorar la vida de cada ser humano.
Las soluciones virtuales encontradas podrán aplicarse a la solución de problemas de salud reales, y
cerrar así el ciclo de conocimiento desde lo real a lo virtual para predecir realidad futura.
Aporte personal
La IA como la minería de datos son muy importantes y su aplicación en las diferentes ramas ha tenido u
éxito rotundo, en especial en las ciencias de la Medicina ya que ha permitido crear sistemas que
colaboran al desarrollo de la misma, de igual forma la minería de datos el análisis de información
histórica nos permite analizarla para de allí tomar decisiones o si se da el caso la creación de nuevos
tratamientos, diagnósticos, etc, en nuestra sociedad se hacen grandes esfuerzos para brindar un servicio
de salud con alta calidad, pero no se invierte en tecnología lo que sería un punto a nuestra contra ya que
no podemos competir con países desarrollados que buscan siempre estar en vanguardia.
Además debemos tener en cuenta que el uso de la tecnología en la Medicina nos debe servir para
buscar el bien común y de ayudar a los demás no solo verlo como un objeto de lucro o de hacer dinero
ya que allí se perdería el sentido de usar la tecnología para el desarrollo de la sociedad.
La minería de datos es de gran importancia para las organizaciones, ya que se puede convertir los datos
extraídos de diversas fuentes en información y esta a su vez en conocimiento, lo cual permite una
correcta toma de decisiones que van en beneficio de la organización.

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Además antes de poder realizar un análisis, es necesario determinar de qué fuentes se va a obtener los
datos, estás pueden ser internas o externas a la organización, por lo cual es preciso que todos los datos
recopilados estén en un solo formato, que sean precisos y confiables para de esta manera llegar a un
correcto análisis y en base a estos resultados tomar decisiones adecuadas y responder a las inquietudes
que surgen dentro de la organización, a su vez mejorar la forma de administrarla.
Bibliografía.
García RF. La informática médica en Cuba. Disponible en:
http://www.cpicmha.sld.cu/hab/vol6_2_00/hab070200.htm [Consultado: 31 de enero del 2011].
La investigación en informática médica en nuestros centros de educación médica superior. Disponible en:
http://www.cecam.sld.cu/pages/rcim/revista_5/editorial_5.htm [Consultado: 31 de enero del 2011].
UNIVERSIDAD ALAS PERUANAS" FACULTAD DE INGENIERÍA DE SISTEMAS E INFORMÁTICA CURSO: INFORMES
TÉCNICOS TEMA: "INTELIGENCIA ARTIFICIAL" PROFESOR: ING. OSCAR MUJICA RUÍZ.2005
Langton CG, Shimohara K (eds.). Artificial life. Cambridge: The MIT Press; 1997.
Sinnexus Business Intelligence + Informatica Estrategica (2010). Datamining (Minería de datos).
Disponible en http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamining.aspx
José Hernández Orallo. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación. Minería de Datos.
Disponible en http://users.dsic.upv.es/~jorallo/cursoDWDM/dwdm-III-1.pdf
http://www.youtube.com/watch?v=nKT5VmDvFuw (video de IA y medicina)
FACENA FACENA - UNNE. Data Mining. Disponibel en:
http://www.google.com/url?sa=t&source=web&cd=5&ved=0CDYQFjAE&url=http%3A%2F%2Fexa.unne.
edu.ar%2Fdepar%2Fareas%2Finformatica%2FSistemasOperativos%2FSDataMining.pdf&rct=j&q=mineria
%20de%20datos%20teleprocesos&ei=Bi9MTaObNoXagAf05sHmDw&usg=AFQjCNG2u4JDiFEfVq3QEtVv
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