Descripción del proyecto
EN ESTE SUBPROYECTO SE TOCAN PRACTICAMENTE TODOS LOS OBJETIVOS GENERALES CON INTERACCION DENTRO DE LOS MIEMBROS DISTIRBUIDOS EN DISTINTAS LOCALIZACIONES, PAMPLONA, CIUDAD REAL Y TOLEDO, COMO CON LOS INVESTIGADORES DEL OTRO SUBPROYECTO. EL HECHO DE QUE EL SUBGRUPO DE PAMPLONA SEA DE NUEVA CREACION NOS HA PERMITIDO CREAR NUEVOS FRENTES DE ESPECIAL INTERES, COMO ES LA MEDICINA PERSONALIZADA, PRINCIPALMENTE A TRAVES DE LA UNIDAD DE FARMACOMETRIA, QUE ES MUY PRODUCTIVA EN LA UNIVERSIDAD DE NAVARRA. EN PARTICULAR, SE ESTA TARBAJANDO CON MODELOS DE CRECIMIENTO DE TUMORES QUE FACILITAN EL AJUSTE DE UN TRATAMIENTO ESPECIFICO PARA CADA PACIENTE. ESTE SUBPROYECTO AFRONTA ESPECIALMENTE EL RETO 1 DE SALUD, CAMBIO DEMOGRAFICO Y BIENESTAR. NUEVAS LINEAS ABORDARAN LA APLICACION DE LAS HERRAMIENTOAS DE OED A LA LLAMADA CIENCIA DE LOS DATOS Y BIG DATA MEDIANTE ACTIVE LEARNING, ASI COMO EL DESARROLLO DE ALGORITMOS EFICIENTES EN LA REDUCCION DE LA DIMENSIONALIDAD, BASADOS EN TECNICAS DE OED. LA APERTURA MATEMATICA DE LAS LLAMADAS CAJAS NEGRAS COBRARA AQUI ESPECIAL RELEVANCIA. OTRA LINEA NOVEDOSA ES EL ESTUDIO DE MODELOS DE LAS NEUROCIENCIAS. LOS MODELOS DE IMPEDANCIA ELECTRICA SEGUIRAN PROPORCIONANDO UNA HERRAMIENTA APTA PARA SU APLICACION AL CAMPO BIOMEDICO. TODO ESTO DA AL PROYECTO UN MARCADO CARACTER INTERDISCIPLINAR QUE AFRONTA ALGUNOS RIESGOS, PERO SIEMPRE CON UN PLAN DE CONTINGENCIA.SE ABORADRAN TODOS LOS OBJETIVOS GENERALES DEL PROYECTO COORDINADO: I. DISEÑOS OPTIMOS PARA MODELOS BIOESTADISTICOS EN LOS CAMPOS DE LA TOXICOLOGIA, LA ECUACION DE ANTOINE, EL GRADO DE SORPRESA NEUROLOGICA O EL CRECIMIENTO TUMORAL. II. DISEÑOS OPTIMOS PARA MODELOS ESPECIALES. ESTE ES UN OBJETIVO MAS TEORICO ENFOCADO A SITUACIONES PARTICULARES COMO OBSERVACIONES CORRELACIONADAS, INFLUENCIA DE LA DISTRIBUCION DE PROBABILIDAD DE RESPUESTA, DISEÑOS PARA BONDAD DE AJUSTE Y DISCRIMINACION ENTRE MODELOS. III. DISEÑOS OPTIMOS PARA MODELOS DE IMPEDANCIA ELECTRICA. LAS SEÑALES DE ENTRADA PUEDEN DISEÑARSE PARA DESCRIBIR TANTO TEJIDOS BIOLOGICOS COMO PROCESOS DE CORROSION. IV. CIENCIA DE LOS DATOS. EL EQUIPO ESTA EXPLORANDO ESTA AREA CON EL LLAMADO ACTIVE LEARNING, ALGORITMOS EFICIENTES Y OPTIMIZACION, ASI COMO CON LA PRODUCCION DE SOFTWARE AMIGABLE. ES UN OBJETIVO TRANSVERSAL QUE CONFIERE AL PROYECTO EL CARACTER DE INTERDISCIPLINARIEDAD. LGORITMOS\MODELOS DE SUPERVIVENCIA\SOFTWARE\ROBUSTEZ\MODELOS FARMACOCINETICOS\MODELOS DE MEZCLA\IMPEDANCIA ELECTRICA\CIENCIA DE DATOS\OBSERVACIONES CORRELACIONADAS\MODELOS BIOESTADISTICOS