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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.
El pasado 10 de noviembre de 2020, en el marco del Curso de casos clínicos con pacientes de Diabetes Mellitus y riesgo cardiovascular de la Sociedad de Endocrinología, Nutrición y Diabetes de la Comunidad de Leer más…
El profesor de la Facultad de Medicina de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y coordinador del proyecto GenObIA, Dr. Antonio López Farré, fue entrevistado por ConSalud, con motivo de la reciente publicación de su nuevo libro titulado ‘La Leer más…
La medicina predictiva nos permite anticiparnos a las enfermedades, para adoptar los mejores tratamientos y también para valorar el riesgo en personas sanas, de un mal envejecimiento. Este libro hace un repaso sobre los últimos Leer más…
Entrevista en ConSalud.es a las nutricionistas del Aula de Innovación Tecnológica y Clínica Aplicada de la Universidad Complutense de Madrid, Gala Freixer y Khaoula Zekri, sobre los objetivos de su actividad en el proyecto GenObIA.CM Leer más…
El Dr. José Sabán Ruiz fundador de la Unidad de Endotelio del Hospital Ramón y Cajal; responsable de la Unidad Anti-Aging y Salud Cardiometabólica del Centro Médico d-Médical y premio Dr. Gómez Ulla a la Leer más…
El Catedrático de Arquitectura y Tecnología de Computadores de la Facultad de Informática de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), Ignacio Hidalgo, comparte la publicación titulada “Short and Medium Term Blood Glucose Prediction Using Multi-objective Grammatical Leer más…