Esta mañá tivo lugar a presentación oficial de resultados do proxecto AI-Vidda, unha iniciativa colaborativa e multidisciplinar que busca incrementar os anos de vida saudable en persoas maiores a través da intelixencia artificial e a biotecnoloxía. O acto celebrouse no Hospital Álvaro Cunqueiro de Vigo e congregou a todos os socios do consorcio galego, no que o Centro de Investigación en Tecnoloxías de Telecomunicación da Universidade de Vigo, atlanTTic, desenvolve un labor destacado no deseño e implementación de modelos avanzados de linguaxe natural.
O proxecto AI-Vidda está liderado por Geriarvi–DomusVi e conta coa colaboración de Balidea, ADOC, Big Formación, InnovaLabs e Hifas da Terra. Cada entidade achega a súa experiencia para o desenvolvemento de solucións tecnolóxicas e científicas que dean resposta a retos como o deterioro cognitivo, a soidade non desexada ou a perda de autonomía no envellecemento.
Medio cento de entidades de sete países traballando de maneira coordinada para conseguir, a través das tecnoloxías máis intelixentes, mellorar a seguridade das persoas e protexer a súa saúde. Nisto consiste DistriMuSe, Distributed multi-sensor systems for human safety and health, un ‘megaproxecto’ europeo dotado cun orzamento de 34,7 millóns de euros, dos que preto de 500.000 lle corresponden á Universidade de Vigo e, máis concretamente, a atlanTTic, o seu Centro de investigación en Tecnoloxías de Telecomunicación, desde onde participan nesta iniciativa 14 investigadores e investigadoras, dirixidos por Felipe Gil e Pablo Fondo, do Grupo de Tecnoloxías da Información.
O proxecto, coordinado polo Centro de Investigación Técnica VTT de Finlandia, busca incrementar a seguridade humana mellorando a detección da presenza e o comportamento humanos mediante sistemas multisensor e de aprendizaxe automática. Partindo do feito de que as actividades cotiás de calquera persoa están asistidas por unha variedade de dispositivos tecnolóxicos intelixentes, desde teléfonos móbiles, ata sensores de saúde pasando por aspiradores autónomos, robots industriais e coches cada vez máis autónomos, os socios do consorcio DistriMuSe destacan que a importancia de que a interacción con estes dispositivos sexa cada cada vez máis fluída, un aspecto que ofrece un gran potencial, pero que tamén expón a desafíos tecnolóxicos e trae consigo certos riscos.
Laura Docío y Carmen García-Mateo participan este 9 de mayo en la segunda reunión de seguimiento del proyecto MedPer_DC que tiene lugar en el Instituto de salud Carlos III de Madrid. MedPer_DC tiene como objectivo el desarrollo de modelos predictivos de deterioro cognitivo preclínico mediante técnicas genómicas, proteómicas, y de procesado de voz.
Más información en la web del proyecto Dendrite.
A Intelixencia Artificial (IA) debe ser tamén feminista. Baixo esta premisa, o Centro de Investigación en Tecnoloxías de Telecomunicación da Universidade de Vigo, atlanTTic, organizou este xoves unha nova xornada no marco do ciclo Conectando en Igualdade: a transformación do futuro tecnolóxico.
Este ciclo de actividades, que conta co apoio da Unidade de Igualdade e que continuará con próximas xornadas, ten como obxectivo concienciar á sociedade sobre a necesidade de que a tecnoloxía mude cara aspectos máis inclusivos, feministas e de diversidade. Trala primeira xornada dedicada ao ámbito aeroespacial, esta sesión xirou arredor da Intelixencia Artificial e contou coa participación de cinco mulleres expertas na materia.
Programa Conecta COVID IN852D 2021/20
Ayuda concedida al amparo de la resolución del 3 de diciembre de 2021 por la que se conceden las ayudas del programa Conecta COVID para proyectos de I+D+i relacionados con la COVID-19 que favorezcan la recuperación y la transición digital de las pymes gallegas, cofinanciadas por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) de la Unión Europea dentro del programa operativo FEDER Galicia 2014-2020 (código de procedimiento IN852D 2021/20). Las ayudas se han concedido como parte de la respuesta de la Unión Europea a la pandemia de COVID-19. Subvencionado por la Axencia Galega de Innovación. Financiado con cargo a fondos FEDER. El proyecto ha sido apoyado por la Vicepresidencia Segunda e Consellería de Economía, Empresa e Innovación.
Desde el inicio del proyecto COPERIA, con el apoyo de la Xunta de Galicia y la Axencia Galega de Innovación (GAIN) como parte de la respuesta europea a la pandemia de COVID-19 mediante una cofinanciación con fondos FEDER en el marco del eje REACT-UE, han pasado ya 18 meses en los que los diferentes socios del proyecto han trabajado en el despliegue de las herramientas de rehabilitación física y cognitiva y el entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial para la estratificación de pacientes y la detección de brotes.
Los resultados más importantes durante estos nueve meses han sido los siguientes:
1. Aprobación definitiva de los ensayos clínicos del proyecto COPERIA: DICOPERIA (DIagnóstico diferencial de COvid PERsistente por medio de Inteligencia Artificial), COPERIA-REHAB (Rehabilitación física y respiratoria para pacientes con COVID Persistente) y COPERIA-COG (Programa de rehabilitación cognitiva online para pacientes con COVID Persistente).
2. Comienzo de los ensayos clínicos en octubre de 2022, con 7 meses de retraso frente a la fecha prevista inicialmente. Los ensayos han sido completados satisfactoriamente antes de la finalización del proyecto. Los resultados de los ensayos están siendo analizados por los profesionales clínicos participantes en COPERIA con el fin de determinar si las propuestas de rehabilitación física y cognitiva han conseguido una mejora significativa en el estado de los pacientes en comparación con su estado al iniciar el ensayo.
3. Finalización del desarrollo de la plataforma COPERIA y despliegue en los servicios en la nube de Amazon (AWS), que alojará el nodo central de la plataforma. Asimismo, se han desarrollado aplicaciones móviles (iOS y Android) para que los pacientes puedan conectarse desde cualquier lugar y realizar los ejercicios de rehabilitación física o cognitiva pautados. La aplicación cuenta también con mecanismos de comunicación entre pacientes y personal clínico y una serie de contenidos de salud para empoderamiento de pacientes. La plataforma contiene un módulo de analítica de datos que permitirá analizar los eventos registrados usando técnicas basadas en Business Intelligence (BI), minería de datos e Inteligencia Artificial (IA).
4. Desarrollo de algoritmos IA para la predicción de que un paciente desarrolle COVID persistente tras una infección por SARS-CoV 2 a partir del análisis de un conjunto de variables clínicas que se extraen del paciente de la forma menos intrusiva posible. Estas señales permiten realizar el análisis de un conjunto factores tales como: estrés, ansiedad, fatiga, sueño, factores cardiacos, factores psicológicos… ya que estos se han evidenciado como síntomas que presentan pacientes con COVID persistente. Las variables más interesantes para la detección del COVID persistente han sido las señales de voz, variabilidad cardiaca y conductividad dérmica (sudoración), obteniendo resultados prometedores en la discriminación de pacientes que pueden sufrir esta enfermedad con un alto grado de certeza.
5. Desarrollo de algoritmos IA para la detección de brotes incapacitantes tras la realización de esfuerzos significativos para el paciente. Mediante el seguimiento de los pacientes durante sus sesiones de rehabilitación física se está generando un algoritmo que trate de predecir, mediante el esfuerzo realizado y las variables tomadas al paciente durante la realización del ejercicio, si éste tiene una probabilidad alta de desarrollar un brote incapacitante en el futuro.
6. Contenidos para empoderamiento de paciente. Con la colaboración de los profesionales clínicos de la FBGS, Bahía Software e Imaxin|Software han desarrollado una serie de contenidos de salud en base a guías clínicas actualizadas y validadas científicamente. Los consejos se dividen en recomendaciones generales de salud, higiene del sueño, nutrición, dieta y tratamiento del estrés del paciente mediante terapia cognitiva basada en mindfulness.
7. Desarrollo de módulos de rehabilitación física: Se ha desarrollado un protocolo de rehabilitación online por parte de 10 Mets S.L. a través de la plataforma COPERIA supervisado por profesionales de rehabilitación física de 8 semanas de duración. Las sesiones contienen tareas de trabajo respiratorio, cardiovascular, de fuerza y de flexibilidad. Los programas están completamente adaptados a las capacidades del paciente y se realizan en continua comunicación con éste y sus facultativos.
8. Desarrollo de módulos de rehabilitación cognitiva: Entre las consecuencias de la COVID persistente se incluye un aumento de síntomas neurológicos como fatiga muscular, vértigo, insomnio, confusión, etc. Por ello, en Imaxin|Software se ha desarrollado un programa de rehabilitación cognitiva basado en serious games con temáticas entretenidas que permiten recuperar las habilidades cognitivas perdidas por los pacientes del ensayo a través de mecánicas y temáticas entretenidas que motiven al paciente en el proceso.
Video de presentación del proyecto SignaMed
Signamed está financiado por la FECYT como un proyecto de ciencia ciudadana, para elaboar un diccionario de términos médicos bilingüe en Lengua de Signos Española con la colaboración de sus usuarios.
Proyecto desarrollado en el centro de investigación AtlanTTic de la Universidad de Vigo en colaboración con el grupo GRADES y la FAXPG con el objetivo de divulgar la tecnología actual de reconocimiento automático de lengua de signos.
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