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APRENDIZAJE AUTOMATICO Y SUS APLICACIONES EN LA REHABILITACION DIGITAL PARA PRED...

APRENDIZAJE AUTOMATICO Y SUS APLICACIONES EN LA REHABILITACION DIGITAL PARA PREDECIR RESULTADOS TERAPEUTICOS EN PACIENTES CON SINDROME POST COVID19 CON DETERIORO COGNITIVO EL OBJETIVO DEL PROYECTO ES OBTENER MODELOS QUE SEAN CAPACES DE ESTIMAR EL EFECTO DE DIFERENTES METODOS DE REHABILITACION EN PACIENTES CON POST-COVID19. ESTE OBJETIVO SE OBTENDRA POR LA COMBINACION DE LAS DIFERENTES MEDIDAS QUE SE... ver más

01/01/2021

UPC

69K€

Presupuesto del proyecto: 69K€

Líder del proyecto

Universidad Politécnica de Cataluña No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 9

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UPC

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Líder del proyecto

Universidad Politécnica de Cataluña No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 9

Presupuesto del proyecto 69K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL OBJETIVO DEL PROYECTO ES OBTENER MODELOS QUE SEAN CAPACES DE ESTIMAR EL EFECTO DE DIFERENTES METODOS DE REHABILITACION EN PACIENTES CON POST-COVID19. ESTE OBJETIVO SE OBTENDRA POR LA COMBINACION DE LAS DIFERENTES MEDIDAS QUE SE RECOGERAN DE LOS PARTICIPANTES EN EL ESTUDIO CLINICO. ESTOS DATOS CORRESPONDENA DIFERENTES MODALIDADES QUE PROVEERAN PERSPECTIVAS DIFERENTES Y COMPLEMENTARIAS.PARA OBTENER INFORMACION ADECUADA, SE DESARROLLARAN DIFERENTES METODOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO PARA EXTRAER Y GENERAR ATRIBUTOS QUE MEJOREN LA PRECISION DE LOS MODELOS DE PREDICCION. DIFFERENTES METODOS DEL AREA DE APRENDIZAJE PROFUNDO (POR EJEMPLO AUTOCODIFICADORES, APRENDIZAJE AUTO SUPERVISADO) SE DESARROLLARAN PARA ESTE PROPOSITO.LA LIMITACION DEL TAMAÑO DE MUESTRA EN ENSAYOS CLINICOS SUPONE UN PROBLEMA QUE AFECTA A LA CERTEZA DE LAS PREDICCIONES DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO. SE PUEDEN USAR DIFFERENTES APROXIMACIONES PARA INCREMENTAR EL TAMAÑO DE MUESTRA GENERANDO EJEMPLOS PLAUSIBLES QUE PUEDEN USARSE EN EL DESARROLLO DE LOS MODELOS. PARA OBTENER ESTAS MUESTRAS METODOS GENERATIVOS DE APRENDIZAJE PROFUNDO (MODELOS DE FLUJO, MODELOS AUTOREGRESIVOS, AUTO CODIFICADORES VARIACIONALES, REDES ADVERSARIAS GENERATIVAS) SERAN DESARROLLADOS USANDO LOS DATOS MULTIMODALES DEL ENSAYO CLINICO. EL RESULTADO ESPERADO ES LA MEJORA EN LA PRECISION Y EN LA REDUCCION EN LA INCERTIDUMBRE DE LOS MODELOS PREDICTIVOS.

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