El premio Ada Byron de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Deusto, en su edición XI, ya tiene ganadoras. La categoría senior ha recaído en la madrileña Patricia Horcajada Cortés, experta en el diseño de nuevos materiales multifuncionales para su aplicación en energía, salud y medioambiente, ha en la categoría senior. Por su parte, la categoría menor de 35 años ha sido para la burgalesa Alba González Álvarez, pionera en desarrollar implantes personalizados en 3D. El jurado ha resaltado de ambas profesionales su sobresaliente contribución a la innovación y al progreso tecnológico.

Patricia Horcajada Cortés, responsable de la Unidad de Materiales Porosos Avanzados de IMDEA Energía, es una destacada científica en el área de Ciencia de Materiales. Su actividad, altamente multidisciplinar, se centra en el diseño y síntesis de nuevos materiales porosos para su aplicación en campos estratégicos. Ha sido pionera aplicando las estructuras tipo MOF en liberación de fármacos, desintoxicación oral o agricultura. Con una amplia red de colaboraciones, ha realizado más de 70 nuevas estructuras MOF y es una reconocida investigadora internacional.

Por su parte, la vencedora del premio joven, Alba González Álvarez, es doctora en Ingeniería Biomédica y creadora de Xcure Surgical, una start up que crea implantes personalizados e instrumentación quirúrgica a medida para pacientes que requieren reconstrucciones óseas complejas del cuerpo humano. Con más de una década de experiencia académica, industrial y hospitalaria en I+D+I de producto sanitario, es pionera en la implementación clínica de la tecnología 3D en el entorno hospitalario para pacientes con casos clínicos complejos.

Noticia completa: Estrategia.net

Foto: Universidad de Deusto

Investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla (US), del Hospital Virgen del Rocío y del Virgen Macarena han desarrollado una «innovadora» investigación que utiliza Inteligencia Artificial (IA) para predecir efectos secundarios en pacientes de cáncer de pulmón. El estudio supone un «destacado avance» en la personalización de los tratamientos oncológicos, ayudará a predecir complicaciones y facilitará a los oncólogos la toma de decisiones para minimizar los riesgos asociados a los tratamientos.

El trabajo acaba de recibir el Premio de la Cátedra Universitat de Barcelona-Atrys de Radioterapia Personalizada, que ha sido entregado a Kiko Núñez, investigador de la US que lidera la investigación, durante el XXII Congreso de la Asociación Española de Oncología Radioterápica (SEOR) celebrado en Oviedo, tal como ha informado la US en una nota de prensa.

El trabajo acaba de recibir el Premio de la Cátedra Universitat de Barcelona-Atrys de Radioterapia Personalizada, que ha sido entregado a Kiko Núñez, investigador de la US que lidera la investigación, durante el XXII Congreso de la Asociación Española de Oncología Radioterápica (SEOR) celebrado en Oviedo, tal como ha informado la US en una nota de prensa.

El estudio, titulado ‘A Benchmark of Machine Learning Approaches to Predict Radiation-Induced Toxicity in Lung Cancer Patients’, se basa en un análisis de datos reales de 875 pacientes con cáncer de pulmón, empleando modelos de machine learning, para predecir seis tipos de efectos secundarios a la radioterapia, como la esofagitis aguda o la disnea crónica.

Este trabajo, publicado en la prestigiosa revista Clinical and Translational Radiation Oncology, ha sido desarrollado en la Unidad de Gestión Clínica (UGC) de Oncología Radioterápica del Hospital Universitario Virgen del Rocío, en colaboración con la Unidad de Innovación y Análisis de Datos del Hospital Universitario Virgen Macarena y el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Sevilla.

Noticia completa y fotografía: ABC