Casi 1,4 millones para tres proyectos del Citic de inteligencia artificial en la detección de superbacterias, salud laboral y vigilancia tecnológica

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IMAGEN DE ARCHIVO DE UNA EMPRESA EN EL CITIC MARCOS MÍGUEZ

Las compañías Bahía Software, Ibersys Seguridad y Salud y Linknovate Science promueven las tres investigaciones

28 oct 2022 . Actualizado a las 17:59 h.

Tres proyectos en los que participa el Centro de Investigación TIC (Citic) de la Universidade da Coruña y el Inibic han sido seleccionados por la entidad Red.es del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital y  recibirán cerca de 1,4 millones de euros de financiación. Las tres propuestas para desarrollar algoritmos de predicción de superbacterias en hospitales, prevención de enfermedades profesionales y métodos inteligentes de minería de textos para mejoras en vigilancia tecnológica se basan en la aplicación de la inteligencia artificial  (IA) para optimizar procesos de impacto económico y social. Las empresas Bahía Software, Ibersys Seguridad y Salud y Linknovate Science impulsan las investigaciones contando con el Citic como socio tecnológico, centro en el que repercutirán, a través de esta convocatoria, cerca de 300.000 euros.

El proyecto denominado Gralenia se centrará en el problema que se registra en los hospitales a raíz de las resistencias antimicrobianas. Impulsado  por la compañía Bahía Software en colaboración con el Instituto de Investigación Biomédica de A Coruña (Inibic) del Chuac y la Universidad de Murcia, tendrá a Jesús Vilares Ferro y Carlos Gómez Rodríguez como investigadores principales. El objetivo del estudio es generar una plataforma de apoyo a las decisiones clínicas para hacer frente a las superbacterias. En el desarrollo se emplearán técnicas avanzadas de inteligencia artificial para analizar la información obtenida de los bancos de datos de los diversos servicios del hospital. El Citic se encargará del análisis automático de las historias clínicas y otros documentos en formato texto, empleando para ello técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Con esta iniciativa se busca  mejorar los procesos de gestión hospitalaria relacionados con las resistencias a los fármacos, ayudando a diseñar mejores estrategias para la prevención y la minimización de sus efectos, así como el coste en vidas y económico que acarrea. 

El proyecto Smart Pre2, centrado en IA aplicada a la predicción y prevención de enfermedades profesionales, es de la compañía Ibsersys Seguridad y Salud y cuenta con la colaboración de un equipo de investigadores del Citic liderado por José Luis Calvo Rolle y Óscar Fontenla Romero. Su objetivo general es la detección de posibles alteraciones de salud entre las plantillas de las empresas mediante el tratamiento de los datos disponibles en el historial de reconocimientos médicos y otra información del entorno. Para ello se desarrollarán herramientas de aprendizaje automático para el análisis de los datos médicos proporcionados por la empresa, y sistemas basados en conocimiento para dotar de capacidad diagnóstica y explicativa al sistema. Este tipo de técnicas, señalan desde la UDC, proporcionarán un valor añadido para una gestión más eficiente y la detección de posibles anomalías para los distintos puestos profesionales de diferentes empresas.

Además, la compañía Linknovate Science, con Javier Parapar López como investigador principal, llevarán a cabo un tercer proyecto para desarrollar métodos inteligentes de minería de textos para mejoras sustanciales de búsqueda en vigilancia tecnológica. El Citic señala que «dado el especial conocimiento en el procesado y minería de textos, sistemas de recuperación e información y definición de modelos de categorización usando representaciones densas de documentos, los investigadores participarán en las tareas asociadas a la clasificación automática de patentes y a la extracción y estructuración inteligente de información». Además, el equipo del centro tecnológico no solo colaborará a definir modelos formales para las diferentes tareas, sino también en el diseño de métodos de evaluación y validación.