GenObIA

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

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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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Premios y Reconocimientos

Reconocimientos: Nombramiento Catedrático Universidad Nombre: Antonio López Farré Facultad: Medicina Organismo: Universidad Complutense de Madrid Año de publicación: Febrero 2021

Premios y Reconocimientos

Premios: Premio de investigación UCM-Fundación Instituto Roche Nombre: José Ignacio Hidalgo y el grupo Absys Año de publicación: Diciembre 2020 Organismo: UCM- Fundación Instituto Roche de Investigación en Salud Digital Comentarios: El grupo Absys y Leer más…