Un estudio, llevado a cabo por investigadores de la UAL, tiene como objetivo evaluar los parámetros significativamente relacionados con el cálculo de la potencia de la lente implantada y determinar la importancia de diferentes variables biométricas mediante técnicas de machine learning tipo random forest.

La Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática ha organizado las jornadas ‘Mirada 2024 Medicina Innovadora y Resiliente Mejoradas con IA contra el Cáncer’ para indagar en las influencias ambientales, directrices políticas o hábitos de vida que tienen un impacto significativo en el número de casos de cáncer. El objetivo final es crear una plataforma que permita a distintos hospitales compartir sus datos con los que dar soluciones a problemas oncológicos.

Un equipo científico de Estados Unidos ha logrado imitar los mecanismos naturales que regulan la expresión de genes, utilizando secuencias de ADN diseñadas con inteligencia artificial. Este avance promete superar uno de los mayores obstáculos en las terapias génicas: la activación precisa de genes sin afectar a otros tejidos. El trabajo ha sido publicado en el último número la revista Nature.

Un modelo de inteligencia artificial permite predecir cuántas noches se quedarán los vehículos en la Alpujarra Granadina al monitorizar las matrículas de los coches.

El estudio, liderado por el Instituto de Microelectrónica de Sevilla y la Estación Biológica de Doñana, plantea optimizar las cámaras trampa que facilitan la detección de fauna en zonas donde apenas existen infraestructuras de comunicaciones. Los investigadores han comprobado que además de reducir el trabajo manual de revisión de imágenes, el nuevo sistema permitiría la localización en tiempo real.

La investigación, realizada por un equipo multidisciplinar de la Universidad de Sevilla y los hospitales Virgen del Rocío y Virgen Macarena, ha recibido el Premio de la Cátedra Universitat de Barcelona-Atrys, por suponer un destacado avance en la personalización de los tratamientos oncológicos, que permitirá predecir complicaciones y minimizar los riesgos en los pacientes. 

El nuevo trabajo de investigadores del CSIC permite la aplicación masiva de estos métodos de IA de aprendizaje profundo para entender estas moléculas en organismos menos estudiados, identificar nuevas funciones de genes y explorar qué proteínas pueden ser de interés biomédico y biotecnológico con mayor precisión. El estudio, publicado en la revista Nuc Acids Red Genomics and Bioinformatics, sienta las bases del uso de la IA en otras aplicaciones.

Investigadores de la Universidad de Granada, expertos en sistemas conversacionales y tecnologías del habla y del procesamiento del lenguaje, desarrollan una herramienta de enorme utilidad para combatir la desinformación y las fake news.

#CienciaDirecta

Un equipo de investigación de la Universidad de Sevilla ha diseñado una herramienta que identifica hasta siete tipos de enfermedades dermatológicas. Ésta podría servir como apoyo a la toma de decisiones clínicas en el ámbito sanitario y para la detección precoz en zonas aisladas y sin acceso a centros médicos cercanos.

En la Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 participan cuatro universidades referentes en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en España como son la Universidad de Jaén, las de País Vasco, Santiago de Compostela y Alicante, junto a otras instituciones como el Centro de Supercomputación de Barcelona (BSC), la RAE o el Instituto Cervantes, entre otras.

Tras más de tres años de trabajo, el Grupo Operativo Predic I llega a su fin. Este consorcio, conformado por la Universidad de Jaén, Cetemet, Citoliva, Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía y Nutesca, ha desarrollado un sistema para predecir con antelación, -justo al cierre de la campaña de recolección anterior-, la cantidad de la próxima cosecha en olivos de los municipios de Jaén, Córdoba y Granada.

La tecnología, que incluye diagnóstico por imagen e inteligencia artificial, clasifica la calidad de los embriones con más rapidez y el doble de precisión que los expertos humanos que usaban microscopía tradicional. La herramienta, bautizada como METAPHOR y probada en ratones, pretende aumentar la probabilidad de éxito en procesos de fecundación artificial.