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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.
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.
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.
Madrid, 27.01.2021 Munideporte.com ha publicado en su edición del 27 de enero de 2021, el libro “Los genes de la alimentación y el deporte”, una investigación sobre cómo relacionar nutrición, salud y genética con la Leer más…
Madrid, 27.01.2021 El Instituto España se Mueve ha publicado en su edición del 27 de enero de 2021, el libro “Los genes de la alimentación y el deporte”, una investigación sobre cómo relacionar nutrición, salud Leer más…
Madrid, 20-01-2020 El profesor de la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y coordinador del proyecto GenObIA Antonio López Farré, ha sido entrevistado por la revista EL CULTURAL con motivo de Leer más…
Madrid, 25-11-2020- El día 25 de noviembre, el profesor de la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y coordinador del proyecto GenObIA, Antonio López Farré, ha sido entrevistado por el periódico Leer más…