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Proyectos de investigación

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Inteligencia artificial y machine learning en enfermedades humanas

XIX Concurso Nacional para la adjudicación de Ayudas a la Investigación en Ciencias de la Vida y de la Materia

Enfermedades raras

Investigador Principal: Pablo Lapunzina Badía

Centro de investigación o Institución: INGEMM-Hospital Universitario La Paz-CIBERER. Madrid

Sinopsis

Los objetivos de este trabajo son los de proveer información primaria de los signos, síntomas y hallazgos de cada una de las más de 20,000 enfermedades humanas y los efectos adversos de los más de 12,000 medicamentos y compuestos farmacéuticos para tratamientos humanos, integrarlos en una base de datos de libre acceso, priorizarlos por edad de aparición (en 7 niveles) y por frecuencia (en 4 niveles), con el objeto de: 1) proveer a los sistemas sanitarios de cualquier parte del mundo de información primaria de calidad sobre todas las enfermedades humanas, sus signos, síntomas y hallazgos (bioquímicos, radiológicos, otros) para que puedan ser utilizados como ayuda diagnóstica en cualquier acto médico y 2) ofrecer a los sistemas informáticos inteligentes de big data (a través de inteligencia artificial y machine learning) herramientas para el procesamiento de información clínica en formato codificado que sea capaz de ser reconocido por los sistemas computarizados y que pueda ser de utilidad en el análisis de los estudios exómicos y genómicos de alto rendimiento.

El proyecto está dividido en 3 fases metodológicas bien diferenciadas. La primera parte se compone de los algoritmos y motores de búsqueda tendientes a la captación y preparación de la información que debe ser revisada y curada. La segunda fase es la incorporación de toda la información obtenida en una herramienta web donde pueda ser curada por los expertos. La tercera fase es el diseño y puesta en marcha de una herramienta de ayuda al diagnóstico en formato web.

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