Inteligencia Artificial para medicina y salud digital
La integración de la IA y el Machine Learning en la medicina y la salud digital no solo mejora las capacidades humanas, sino que también enriquece las habilidades de supervivencia de las personas y mejora la salud en general. Además, sirve de apoyo inestimable en los procesos de toma de decisiones de la medicina forense.
Los investigadores del DaSCI trabajan en varios proyectos relacionados con el diagnóstico precoz y el tratamiento personalizado de enfermedades mentales, el reconocimiento en tiempo real de las actividades de las personas mayores y la identificación humana basada en el esqueleto en medicina forense. Los objetivos finales son mejorar los resultados de los pacientes y los ancianos y proporcionar al mismo tiempo herramientas de identificación fiables.
Líneas de investigación actuales del DaSCI:
- IA para el diagnóstico precoz, la evolución de las enfermedades, la evaluación de riesgos y el tratamiento personalizado. El objetivo es preservar el bienestar a lo largo de toda la vida previniendo las enfermedades en una fase temprana. Los investigadores planean ampliar sus técnicas de neuroimagen basadas en IA para analizar una amplia gama de afecciones mentales y físicas, incluidas enfermedades cerebrales como el Alzheimer y el Parkinson. Tienen especial interés en desarrollar herramientas personalizadas de gestión del cáncer y un asistente de IA para predecir la mortalidad y los resultados de los reingresos en las UCI españolas. Además, buscan diseñar nuevos algoritmos de ML explicables para diagnosticar la resistencia a los antibióticos.
- IA para el reconocimiento avanzado en tiempo real de las actividades de las personas mayores. El envejecimiento de la población plantea retos y se necesitan sistemas de monitorización para evaluar la calidad de vida de los ancianos y detectar la dependencia de forma precoz. Los investigadores planean validar sus arquitecturas inteligentes a mayor escala y perfeccionar las técnicas de IA para mejorar la eficacia y precisión de la monitorización.
- IA para la identificación humana en medicina forense. En medicina forense, la IA puede ayudar a identificar a personas desaparecidas y apoyar las investigaciones criminales. Esta línea de investigación incluye mejorar la admisibilidad judicial de las pruebas analizadas por IA mediante algoritmos explicables y fiables, y mejorar la fiabilidad y eficacia de las técnicas de identificación y ampliar sus enfoques para identificar a personas vivas.
Investigadores relacionados:
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Alcalá Fernández, Jesús | jalcala@decsai.ugBGBo_K2sr.es | – | |
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Alcalá Fernández, Rafael | alcala@decsaiT9lzLIPB_Zfr.ugr.es | – | |
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Álvarez Illán, Ignacio | illan@HKvQ5hugr.es | – | |
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Ávila Jiménez, José Luis | jlavila@uco.hmbNgXawxoes | – | |
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Bermejo Nievas, Enrique | enrique.bermejo@decsai.u_ZrUA_wc7WnJgr.es | – | |
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Castillo Valdivieso, Pedro A. | pacv@ugrURoAhy5.es | – | |
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Cordón García, Óscar | ocordon@dG5j7Fjecsai.ugr.es | – | |
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Damas Arroyo, Sergio | sdamas@p6Amv1Rmo5ugr.es | – | |
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Espinilla Estévez, Macarena | mestevez9GZ1oQi7DP@ujaen.es | – | |
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Górriz Sáez, Juan Manuel | gorriz@K_yMJxYJVugr.es | Doctor | |
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Jiménez Mesa, Carmen | carmenj@ugq0JUYMbb11r.es | Aplicaciones Tecnológicas DaSCI | Doctor - Otros |
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Martínez Murcia, Francisco Jesús | fjesusmartinez@ugr.vdcXz9es | – | |
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Mesejo Santiago, Pablo | pmesejo@NJx@0LT2_ugr.es | Ciencia de Datos y Big Data DaSCI | Doctor |
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Ortíz García, Andrés | aortiz@ic.umouz2qpEDka.es | – | |
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Ramírez Pérez de Inestrosa, Javier | javierrp@3s1fdUugr.es | – | |
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Romero Zaliz, Rocío | rocioklI0ZTcHFycM@ugr.es | – | |
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Salas González, Diego | dsalas@ugr.axCF49es | – | |
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Val Muñoz, Coral del | delval@decsai.V1kHyZnPyH.ugr.es | – | |
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Villar Castro, Pedro | pvillarc@ugw@EKQS5r.es | – | |
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Zwir, Igor | igorzwir@ugHf9ja@b9gr.es | – | |