Una aproximación multi-criterio para la selección automática de ontologías biomédicas utilizando conocimiento colectivo

Resumo

A día de hoy, las ontologías se consideran una herramienta importante para estructurar y reutilizar la gran cantidad de información existente, especialmente en dominios como la biomedicina, en los que la adecuada organización y tratamiento de la información son aspectos críticos. En estos dominios, el número de ontologías disponibles ha crecido muy rápidamente durante los últimos años. Este hecho, que es muy positivo, pues permite un manejo más eficiente (o inteligente) de la información, plantea un nuevo problema: ¿qué ontología utilizar para una tarea determinada? Reutilizar las ontologías existentes en lugar de crear ontologías nuevas es una práctica deseable. Construir una ontología desde cero es una tarea muy compleja y que requiere mucho tiempo y recursos humanos especializados. Además, para asegurar una adecuada interoperabilidad, es necesario evitar la existencia de múltiples ontologías que representan el mismo conocimiento. Sin embargo, a causa del creciente número, complejidad y variedad de ontologías existentes, formadas en muchos casos por miles de conceptos y relaciones entre ellos, elegir la ontología u ontologías para reutilizar en un problema de anotación semántica o para diseñar una aplicación específica es una tarea difícil. Debido a esto, el desarrollo de aproximaciones y herramientas que faciliten la selección de la mejor ontología u ontologías a utilizar en un contexto determinado, se está convirtiendo en una prioridad para los investigadores. Los criterios a tener en cuenta para seleccionar una ontología para una tarea son muchos: el número de conceptos y relaciones que contiene, la ubicación de los conceptos en la ontología, el lenguaje en el que se encuentra representada, etc. Sin embargo, es necesario elegir los criterios más relevantes y combinarlos de forma precisa, para hacer posible la obtención de buenos resultados en un período de tiempo razonable y sin necesidad de intervención de un experto. En este trabajo, se propone una aproximación para la selección automática de ontologías biomédicas, que se basa en medir la adecuación de una ontología a un contexto determinado de acuerdo a tres criterios: (1) El grado en que la ontología cubre el contexto. (2) La riqueza semántica de la ontología en el contexto. (3) La popularidad de la ontología en la comunidad biomédica. Para validar la aproximación, se ha implementado un prototipo de sistema de selección de ontologías en el dominio biomédico, que se ha evaluado en varios escenarios habituales de reutilización de ontologías en biomedicina.