BIGSALUD

Los objetivos del proyecto se articulan en el contexto de la aplicabilidad de las técnicas procedentes de Machine Learning al sector salud, que han demostrado su eficacia en otros ámbitos como la biometría, el reconocimiento de texto manuscrito, la traducción automática, etc. Por otra parte, se trata de enmarcarlo en un entorno de Big Data Analytics que, por naturaleza, permite tanto almacenamiento robusto como computaciones masivas, todo ello de forma ágil, elástica y escalable.

Los objetivos del proyecto se centran en los siguientes ejes:

· Metodología de adaptación de datos sanitarios. Definir un flujo de trabajo común entre equipos médicos y analistas de datos para intercambiar, entender y transformar los datos sanitarios (imágenes médicas, información genómica, información clínica, etc.) de manera adecuada para su análisis con técnicas Machine Learning.

· Análisis de datos sanitarios mediante técnicas de Machine Learning utilizando herramientas Big Data.

Desarrollar y aplicar técnicas de Machine Learning en un entorno Big Data para producir modelos predictivos a partir de datos sanitarios con el fin de emitir diagnósticos o pronósticos que ayuden a los especialistas en su toma de decisiones.

· Herramienta de ayuda en Diagnosis y Prognosis

Diseñar y desarrollar un servicio web multi-plataforma donde el personal clínico pueda introducir los datos de un paciente en un sistema basado en Inteligencia Artificial, para obtener una predicción (diagnosis o prognosis) en tiempo real.