
DATOS BÁSICOS
- Salud
IVACE
Big Data e Inteligencia Artificial para optimización del sistema de salud
IVACE
El presente proyecto tiene como objetivo principal profundizar en la investigación de técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial, principalmente Machine Learning (aprendizaje automático) y Deep Learning, para la mejora de las técnicas de diagnóstico y pronóstico de enfermedades crónicas y del cáncer. Al mismo tiempo, estas tecnologías posibilitarán la optimización de procesos para reducir tiempos y costes asistenciales contribuyendo así a la sostenibilidad de los sistemas sanitarios en Europa. En el proyecto se combinan conjuntos de datos procedentes de diversas fuentes que permitan construir modelos predictivos como sistema de soporte a la decisión clínica y hospitalaria. Las fuentes de datos que se toman como base son, entre otras: la Historia clínica, Información genómica, Imágenes médicas, farmacia, hábitos de vida, etc.
El proyecto está orientado a optimizar la gestión de enfermedades a través de la investigación en técnicas software basadas en Machine Learning con el propósito de servir de ayuda al personal clínico en el proceso de toma de decisiones, haciendo posible un mejor diagnóstico y un pronóstico de enfermedades y un tratamiento más personalizado y eficaz de los pacientes.
El presente proyecto tiene como objetivo principal profundizar en la investigación de técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial, principalmente Machine Learning (aprendizaje automático) y Deep Learning, para la mejora de las técnicas de diagnóstico y pronóstico de enfermedades crónicas y del cáncer. Al mismo tiempo, estas tecnologías posibilitarán la optimización de procesos para reducir tiempos y costes asistenciales contribuyendo así a la sostenibilidad de los sistemas sanitarios en Europa. En el proyecto se combinan conjuntos de datos procedentes de diversas fuentes que permitan construir modelos predictivos como sistema de soporte a la decisión clínica y hospitalaria. Las fuentes de datos que se toman como base son, entre otras: la Historia clínica, Información genómica, Imágenes médicas, farmacia, hábitos de vida, etc.
El proyecto está orientado a optimizar la gestión de enfermedades a través de la investigación en técnicas software basadas en Machine Learning con el propósito de servir de ayuda al personal clínico en el proceso de toma de decisiones, haciendo posible un mejor diagnóstico y un pronóstico de enfermedades y un tratamiento más personalizado y eficaz de los pacientes.