Conferencia de Directores y Decanos de Ingeniería Informática

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El CENIEH y la UBU colaboran en la integración de datos sobre la evolución humana en ARIADNEplus

Gonzalo Cuesta Marín, estudiante del Grado de Ingeniería Informática de la UBU, ha desarrollado una infraestructura software que permitirá publicar datos del Centro Nacional de Investigación sobre la Evolución Humana en esta plataforma europea. 

Las prácticas remuneradas en empresa, junto con el desarrollo de Trabajos Fin de Grado (TFG) de Ingeniería Informática posibilitan, entre otras cosas, la colaboración en proyectos europeos con grandes estructuras de investigación. Éste ha sido el caso de Gonzalo Cuesta Marín, estudiante del Grado de Ingeniería Informática de la Universidad de Burgos (UBU), que ha realizado su TFG dentro del marco del proyecto europeo ARIADNEplus donde participa el Centro Nacional de Investigación sobre la Evolución Humana (CENIEH).

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Fuente: Burgos Conecta

 

Dos prototipos de la UBU utilizan la inteligencia artificial para detectar y tratar enfermedades

Adrián Araniz ha desarrollado uno de los prototipos premiados por la UBU

La Universidad de Burgos ha desarrollado dos prototipos que utilizan la inteligencia artificial para la detección, diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Uno de ellos, denominado Parkinson Disease Detection de Adrián Arnaiz, dirigido por los doctores César Ignacio García-Osorio y José Francisco Díez Pastor, consiste en el Uso de biomarcadores extraídos de la voz para la detección de depresión y enfermedades neurodegenerativas, y el segundo tiene como objeto la realización de una aplicación de soporte a la comunicación con pacientes con parálisis cerebral. Ambos han sido los dos proyectos ganadores en la convocatoria ‘Prototipos’ que se entregarán este viernes y que están centrados en la aplicación de la inteligencia artificial a la salud.

El primero de los prototipos que tiene como objetivo la detección de depresión y enfermedades neurodegenerativas surge por la necesidad de paliar todas las dificultades derivadas de la diagnosis y monitorización de este deterioro cognitivo en la situación de la sanidad y estructura poblacional actual. La alta carga de consultas a los facultativos médicos, unido al envejecimiento de la población hará que en los próximos 15 años se dupliquen el número los pacientes de Parkinson, pasando de los 150000 actuales a 300000, según la Sociedad Nuclear Española.

Por ello se ha desarrollado una aplicación capaz de detectar la enfermedad del Parkinson a través de biomarcadores extraídos de la voz utilizando técnicas de minería de datos. Esta solución aportará una manera ágil y económica de predecir y monitorizar esta enfermedadreduciendo los costes y tiempos para la sanidad y ayudando a una detección temprana, además de ventajas adicionales como, por ejemplo, que se consigue un diagnóstico no invasivo del paciente (actualmente escáneres cerebrales o múltiples entrevistas).

Esta solución desarrollada por la Universidad de Burgos utiliza técnicas de Inteligencia Artificial y Minería de datos, con el objetivo de crear un modelo de aprendizaje automático lo más preciso posible en la detección de la enfermedad. En siguientes pasos, se desarrollará la funcionalidad de predecir en nivel de Parkinson en la escala unificada de Parkinson, UPDRS, con el fin de poder optimizar labores de monitorización de la enfermedad en pacientes ya diagnosticados.

Comunicación de pacientes con parálisis cerebral

En cuanto al segundo de los prototipos, se trata de una Aplicación de soporte a la comunicación con pacientes con parálisis cerebral, denominada AVC o Asistente Virtual para la Comunicación es un proyecto desarrollado entre la asociación de parálisis cerebral, APACE, y la Universidad de Burgos, en el que se ha desarrollado una herramienta para poder interpretar los sonidos de las personas gravemente afectadas, entendiendo así sus respuestas y emociones. El proyecto cuenta con 2 aplicaciones Android, una primera que permite recoger información sobre los pacientes sobre los que se va a hacer el estudio, esta información consta de un audio de la grabación del sonido emitido por el paciente y de unas opciones correspondientes a su estado actual (con información de la gente que lo rodea, de cómo ha comido, de su postura, enfermedades…). Sobre esta información se realizó una investigación para obtener un algoritmo capaz de entender estos sonidos. Por último, se desarrolló otra aplicación Android que realiza la funcionalidad objetivo, mostrar el significado de los sonidos que producen los pacientes.

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Fuente: Burgos Conecta
Evento 40 aniversario

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