Trabajan para implementar una plataforma software capaz de recibir datos heterogéneos sobre el estado de pacientes con Covid19
El grupo Minerva de la Universidad de Sevilla colabora en este proyecto internacional denominado ‘SENSING-AI’, con el que facilitar a los médicos de atención primaria el seguimiento de este tipo de pacientes con Covid. Los datos, que serán suministrados desde diferentes fuentes, serán procesados mediante algoritmos de inteligencia artificial, que permitirán extraer patrones para clasificar el riesgo potencial de cada paciente y la detección precoz de complicaciones fisiológicas o psicológicas.
Fuente: Universidad de Sevilla
El grupo Minerva, formado por investigadores del departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Sevilla, participan en un proyecto destinado a pacientes con Covid-19 crónico. El proyecto ‘SENSING-AI’, dirigido por la empresa estadounidense Adhera Health, pretende implementar una plataforma software capaz de recibir datos heterogéneos sobre el estado de los pacientes.
Imagen del proyecto internacional en el que trabaja la Universidad de Sevilla.
Los datos, que serán suministrados desde diferentes fuentes, serán procesados mediante algoritmos de inteligencia artificial, que permitirán extraer patrones para clasificar el riesgo potencial de cada paciente y la detección precoz de complicaciones fisiológicas o psicológicas. Del mismo modo, la detección precoz de complicaciones en pacientes vulnerables permitirá mejorar los tiempos de asistencia y, por tanto, el pronóstico.
El grupo Minerva participa en este proyecto a través de la Fundación Fidetia aportando su amplia experiencia en técnicas de análisis inteligente de datos. ‘SENSING-IA’ ha comenzado el pasado mes de mayo, y se espera que la empresa Adhera Health lo comercialice internacionalmente. La consecución de este proyecto conseguirá mejorar la calidad de vida de los pacientes por Covid-19. Aunque consideran que también puede ser fácilmente adaptable a otras enfermedades infecciosas crónicas o de larga duración.
Últimas publicaciones
Un equipo de investigación de la Universidad de Cádiz ha creado un sistema basado en aprendizaje profundo capaz de localizar y clasificar automáticamente anomalías en radiografías de tórax. Los resultados mejoran la precisión de otros métodos utilizados y lo validan como una herramienta con potencial para dar soporte a la evaluación precoz de patologías del pulmón.
El hallazgo permitirá ampliar el estudio microbiano de los ecosistemas fluviales a gran escala, incluso en zonas remotas. Evalúan la conservación por secado al aire y congelación que mantienen la información ecológica de los ciclos de nutrientes.
Sigue leyendo
La Fundación Descubre-Consejería de Universidad, Investigación e Innovación y la Universidad Pablo de Olavide organizan las I Jornadas de Ciencia Ciudadana de esta institución académica donde han presentado el proyecto ‘Andalucía + ciencia ciudadana’. La iniciativa contempla una línea económica que financiará 8 grupos participativos encaminados a mejorar el entorno a través de la ciencia, la tecnología y la innovación.
