GenObIA

Genética e Inteligencia Artificial al Servicio de la Prevención de la Obesidad

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El objetivo principal del proyecto GenObIA-CM es generar mediante inteligencia artificial (Machine ­Learning) algoritmos para predecir a partir de datos obtenidos de cuestionarios homologados sobre factores ambientales (socioeconómicos, culturales, de hábitos nutricionales y de grado y tipo de actividad física) riesgo de sufrir sobrepeso/obesidad y sus comorbilidades. Además, el proyecto tiene como segundo objetivo, analizar que añade en la sensibilidad de identificación de algoritmos la inclusión de análisis genéticos relacionados con la capacidad de realizar ejercicio físico y el metabolismo de los diferentes nutrientes de la dieta.

Objetivos

Los objetivos principales de GenObIA son los siguientes
Predicción de riesgo de padecer obesidad

Predicción de riesgo de padecer obesidad

Aplicando últimas tecnologías de Machine Learning

Creación de un algoritmo predictivo del riesgo de sufrir sobrepeso/obesidad mediante la tecnología de inteligencia artificial (Machine Learning), basado en datos sociodemográficos, ambientales y conductuales de los individuos.

Predicción de riesgos asociados a la obesidad

Predicción de riesgos asociados a la obesidad

Aplicando últimas tecnologías de Machine Learning

Creación de un algoritmo predictivo del riesgo de padecer comorbilidades asociadas a la obesidad/sobrepeso, mediante la tecnología de inteligencia artificial (Machine Learning), basado en datos sociodemográficos, ambientales, conductuales de los individuos y la presencia/ausencia de comorbilidades.

Analisis genético de polimorfismos

Analisis genético de polimorfismos

Aplicando últimas tecnologías de Machine Learning

Analizar mediante Machine Learning la aportación que pueda tener el análisis genético de polimorfismos relacionados con nutrigenética y polimorfismos relacionados con la capacidad de actividad física sobre la especificidad y sensibilidad de los algoritmos predictivos de obesidad/sobrepeso y del riesgo de comorbilidades asociadas.

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