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PID2019-107768RA-I00

Financiado

NUEVAS TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y ANALISIS VISUAL PARA CARACTERIZAR FA...

NUEVAS TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y ANALISIS VISUAL PARA CARACTERIZAR FACTORES DE RIESGO ASOCIADOS A BACTERIAS MULTIRRESISTENTES LOS ULTIMOS DESARROLLOS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL ESTAN TENIENDO UN IMPACTO POSITIVO EN EL AMBITO DE MEDICINA, TENIENDO EN CUENTA QUE LA PRESENCIA DE BACTERIAS MULTIRRESISTENTES (BMR) A VARIOS ANTIBIOTICOS HA ALCANZADO NIVELES AL... ver más

01/01/2019

URJC

106K€

Presupuesto del proyecto: 106K€

Líder del proyecto

Universidad Rey Juan Carlos No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1102

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01

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Participantes

URJC

Lider

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Líder del proyecto

Universidad Rey Juan Carlos

Total investigadores 1102

Presupuesto del proyecto 106K€

Descripción del proyecto LOS ULTIMOS DESARROLLOS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL ESTAN TENIENDO UN IMPACTO POSITIVO EN EL AMBITO DE MEDICINA, TENIENDO EN CUENTA QUE LA PRESENCIA DE BACTERIAS MULTIRRESISTENTES (BMR) A VARIOS ANTIBIOTICOS HA ALCANZADO NIVELES ALARMANTES, PARECE RAZONABLE INVESTIGAR EN EL DESARROLLO DE MODELOS PREDICTIVOS Y DE VISUALIZACION QUE IDENTIFIQUEN EL RIESGO DE QUE UN PACIENTE INGRESADO EN LA UNIDAD DE CUIDADOS INTENSIVOS VAYA A SER (O YA SEA) PORTADOR DE UNA BMR, DESDE UN PUNTO DE VISTA CLINICO SE SABE QUE EN LA APARICION DE BMR INFLUYEN FACTORES DE DIVERSA INDOLE: INTRINSECOS AL PACIENTE, COMO POR EJEMPLO LA EDAD O LA DIABETES; EXTRINSECOS AL PACIENTE, COMO EL USO DE SONDAS, CATETERES O VENTILACION MECANICA; Y DEL ENTORNO, COMO EL USO DE ANTIBIOTICOS EN LA UCI EN UN INTERVALO DE TIEMPO, LOS DATOS RELATIVOS A DICHOS FACTORES SE RECOPILAN EN LA HISTORIA CLINICA ELECTRONICA Y SE CARACTERIZAN POR SER HETEROGENEOS, DISPERSOS Y DE ALTA DIMENSIONALIDAD, ADEMAS, PRESENTAN UNA DIFICULTAD AÑADIDA, LOS DATOS SE RECOPILAN SIMULTANEAMENTE DE MULTIPLES FUENTES A LO LARGO DEL TIEMPO, QUE SE REPRESENTAN COMO SERIES TEMPORALES MULTIVARIABLE DE DISTINTA DURACION, ESTAS CARACTERISTICAS IMPIDEN LA APLICACION DIRECTA DE LOS METODOS CLASICOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y VISUALIZACION, SIENDO NECESARIO EL DESARROLLO DE NUEVOS METODOS QUE TENGAN EN CUENTA DICHAS CARACTERISTICAS,EL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES PROFUNDIZAR EN EL DISEÑO Y ADAPTACION DE MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO Y VISUALIZACION PARA DESCUBRIR PATRONES CLINICAMENTE RELEVANTES EN LA PREDICCION DE BMR A PARTIR DE DATOS DE LA EHR, EL DESARROLLO Y APLICACION DE METODOS NOVEDOSOS PARA LA DETECCION TEMPRANA DE EVENTOS ADVERSOS, PODRIA CONLLEVAR A LA IDENTIFICACION DE LOS FACTORES DE RIESGO QUE INFLUYEN EN LA APARICION DE DICHAS BMR, A FIN DE APLICAR MEDIDAS DE PREVENCION Y DE AISLAMIENTO DIRIGIDO, DIFICULTANDO LA PROPAGACION DE ESTAS BACTERIAS, DISMINUYENDO LOS COSTES Y, SOBRE TODO, MEJORANDO LA SALUD DE LA POBLACION, FIN ULTIMO DE LA ASISTENCIA SANITARIA Y DE LOS SISTEMAS DE SALUD, LA EJECUCION DEL PROYECTO PERMITIRA AVANZAR EN UNA LINEA DE INVESTIGACION CUYO IMPACTO CIENTIFICO-TECNICO, SOCIAL Y ECONOMICO ES DE GRAN RELEVANCIA PARA LA SOCIEDAD ACTUAL, DEBIDO AL CARACTER MULTIDISCIPLINAR DE AAVIS-BMR, Y PARA ALCANZAR CON EXITO LOS OBJETIVOS DEL PROYECTO, EL GRUPO ESTA FORMADO POR PROFESIONALES TANTO DEL AMBITO TECNICO COMO CLINICO, ASI COMO POR INVESTIGADORES INTERNACIONALES DE RECONOCIDO PRESTIGIO, APRENDIZAJE AUTOMATICO\METODOS NUCLEO\APRENDIZAJE PROFUNDO\VISUALIZACION\BUSQUEDA DE PATRONES\PREDICCION\SELECCION DE CARACTERISTICAS\FACTORES DE RIESGO\RESISTENCIA A LOS ANTIBIOTICOS\BACTERIAS MULTIRRESISTENTES

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