Loading...

NOTICIAS

A la vanguardia

El ITBA participa de SPIDEP, un proyecto interdisciplinario de inteligencia artificial que se desarrolla en España. ¿El fin? Adelantar el diagnóstico de pacientes hospitalizados.

El Dr. Ing. Miguel Aguirre –Director del Departamento de Ingeniería Electrónica- y el Ing. Nicolás Magliola –docente del ITBA- participaron en la última reunión de SPIDEP, proyecto centrado en la generación de un sistema de inteligencia artificial para predecir o detectar en forma temprana enfermedades infecciosas en pacientes de edad avanzada. El encuentro se realizó del 13 al 17 de abril en la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alcalá.

La iniciativa, financiada por el programa internacional ERANET-LAT, cuenta con la participación de investigadores de España, Argentina, República Dominicana, Rumania, Noruega y Panamá. La tarea principal del ITBA fue desarrollar – en conjunto con la empresa APEXAR, creada por graduados de la Universidad- un equipo que pudiera medir ciertos parámetros vitales de los pacientes, en forma inalámbrica, y transmitirlos de manera online para ser procesados en un servidor de la nube y aprovechar así una gran potencia de cálculo distribuida. Las expectativas fueron superadas: se desarrolló un equipo con características únicas, no existente en el mercado actual, y con un costo bajo que permite su utilización en países de muy bajos recursos.

“Comenzamos a trabajar en SPIDEP a mediados de 2017. En esta última reunión presentamos el primer prototipo, fue muy bien recibido por el personal médico de los institutos asociados al proyecto. Estos avances son resultado de varias visitas a clínicas y hospitales en España, trabajando en colaboración con médicos y enfermeras. Debimos identificar los problemas principales de uso y las condiciones óptimas para la aplicación de las nuevas tecnologías”, subrayó el Director del Departamento de Ingeniería Electrónica.

Se prevé que el sistema se presente oficialmente a fines de este año o a principios del próximo, con la expectativa de generar un antes y un después en la manera de diagnosticar a los pacientes.