Política de Cookies

El sitio web de la Universidad de Cádiz utiliza cookies propias y de terceros para realizar análisis de uso y medición del tráfico, así como permitir el correcto funcionamiento en redes sociales, y de este modo poder mejorar su experiencia de navegación.

Si desea configurar las cookies, pulse el botón Personalizar Cookies. También puede acceder a la configuración de cookies en cualquier momento desde el enlace correspondiente en el pie de página.

Para obtener más información sobre las cookies puede consultar la Política de cookies del sitio web de la Universidad de Cádiz.

Personalización de Cookies

El sitio web de la Universidad de Cádiz utiliza cookies propias y de terceros para realizar análisis de uso y medición del tráfico, así como permitir el correcto funcionamiento en redes sociales, y de este modo poder mejorar su experiencia de navegación.

Para obtener más información sobre las cookies puede consultar la Política de cookies del sitio web de la Universidad de Cádiz. También puede acceder a la configuración de cookies en cualquier momento desde el enlace correspondiente en el pie de página.

A continuación podrá configurar las cookies del sitio web según su finalidad:

  • Análisis estadístico

    En este sitio se utilizan cookies de terceros (Google Analytics) que permiten cuantificar el número de usuarios de forma anónima (nunca se obtendrán datos personales que permitan identificar al usuario) y así poder analizar la utilización que hacen los usuarios del nuestro servicio, a fin de mejorar la experiencia de navegación y ofrecer nuestros contenidos de manera óptima.

  • Redes sociales

    En este sitio web se utilizan cookies de terceros que permiten el correcto funcionamiento de algunas redes sociales (principalmente Youtube y Twitter) sin utilizar ningún dato personal del usuario.

UniversidaddeCádiz
Sistema de soporte a la decisión clínica para la diagnosis, clasificación, y predicción de la evolución de pacientes con silicosis por piedra artificial PEOPLE

UniversidaddeCádiz

Sistema de soporte a la decisión clínica para la diagnosis, clasificación, y predicción de la evolución de pacientes con silicosis por piedra artificial PEOPLE
  1. Inicio
  2. Objetivos

Objetivos

Actualizada 12 de enero de 2023
Publicada 12 de enero de 2023

Pueden identificarse cuatro grandes objetivos científicos y tecnológicos en PEOPLE que dan forma a los paquetes de trabajo que componen el programa de investigación:

  • Objetivo General 1. Diseñar con los profesionales sanitarios herramientas de apoyo a la decisión clínica basadas en IA explicable que mejoren la atención al paciente con SPA mediante la integración de la información de pruebas diagnósticas, y hacerlo considerando aspectos de investigación e innovación.
  • Objetivo General 2.  Desarrollar herramientas de anotación de imágenes médicas y un protocolo común de anotación con un formato compatible que garantice la interoperabilidad con los protocolos de imagen y comunicación para potenciar la colaboración intercentro y con expertos internacionales.
  • Objetivo General 3. Diseñar, entrenar y validar un sistema de soporte a la decisión clínica explicable basado en IA para diagnosticar, clasificar y realizar una predicción de la progresión de la silicosis por piedra artificial, empleando un formato de datos común y estable.
  • Objetivo General 4. Evaluar el sistema de soporte a la decisión clínica desarrollado considerando aspectos de innovación, usabilidad, eficacia y potencial para impactar en las guías clínicas.
Imprimir