GRIMEX abre la línea de investigación en Inteligencia artificial
En el continuo avance de la ciencia médica no solo se descubren o inventan nuevas técnicas diagnósticas o tratamientos más eficaces; también se encuentran nuevas formas de análisis que permitan conocer más en profundidad las causas de las enfermedades.
En la medicina clínica, desde hace décadas, se ha optado a la hora de analizar los resultados que se obtienen de los estudios clínicos realizados con seres humanos por el método probabilístico. Este tipo de análisis busca, no solo la conocida frase “estadísticamente significativo”, sino la fuerza de asociación que existe entre la variable estudiada observada y el evento que se estudia.

Es posible que en los próximos años y de forma progresiva este tipo de análisis “tradicional” pueda sufrir modificaciones con la llegada de los “datos masivos” y las posibilidades de análisis que ofrece la Inteligencia Artificial ya sea por los métodos del “machine learning” o el “Deep learning”.
El Grimex, desde la Unidad de Investigación de Villanueva de la Serena, ha abierto una línea de investigación a fin de comparar los resultados obtenidos con la estadística tradicional (regresión logística, riesgos proporcionales de Cox) con las nuevas técnicas de inteligencia artificial.
Recientemente el físico Jorge Maese Calvo ha realizado y finalizado su Máster en Ingeniería Biomédica comparando los resultados obtenidos en el estudio INCAex (Insuficiencia Cardiaca en Extremadura) entre ambas técnicas. En esta primera aproximación, utilizando redes neuronales sencillas, ya observamos una mejora en la sensibilidad con respecto a los métodos estadísticos tradicionales, lo que nos indica que es probable que los resultados tengan un margen de mejora en su interpretación en un futuro no lejano.

A fin de profundizar en esta línea hemos abierto diferentes frentes de acción, como la visita a Computaex, a fin de establecer vínculos de colaboración en un futuro próximo.
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GRIMEX abre la línea de investigación en Inteligencia artificial
En el continuo avance de la ciencia médica no solo se descubren o inventan nuevas técnicas diagnósticas o tratamientos más eficaces; también se encuentran nuevas formas de análisis que permitan conocer más en profundidad las causas de las enfermedades.
En la medicina clínica, desde hace décadas, se ha optado a la hora de analizar los resultados que se obtienen de los estudios clínicos realizados con seres humanos por el método probabilístico. Este tipo de análisis busca, no solo la conocida frase “estadísticamente significativo”, sino la fuerza de asociación que existe entre la variable estudiada observada y el evento que se estudia.

Es posible que en los próximos años y de forma progresiva este tipo de análisis “tradicional” pueda sufrir modificaciones con la llegada de los “datos masivos” y las posibilidades de análisis que ofrece la Inteligencia Artificial ya sea por los métodos del “machine learning” o el “Deep learning”.
El Grimex, desde la Unidad de Investigación de Villanueva de la Serena, ha abierto una línea de investigación a fin de comparar los resultados obtenidos con la estadística tradicional (regresión logística, riesgos proporcionales de Cox) con las nuevas técnicas de inteligencia artificial.
Recientemente el físico Jorge Maese Calvo ha realizado y finalizado su Máster en Ingeniería Biomédica comparando los resultados obtenidos en el estudio INCAex (Insuficiencia Cardiaca en Extremadura) entre ambas técnicas. En esta primera aproximación, utilizando redes neuronales sencillas, ya observamos una mejora en la sensibilidad con respecto a los métodos estadísticos tradicionales, lo que nos indica que es probable que los resultados tengan un margen de mejora en su interpretación en un futuro no lejano.

A fin de profundizar en esta línea hemos abierto diferentes frentes de acción, como la visita a Computaex, a fin de establecer vínculos de colaboración en un futuro próximo.