In.pulse

proyectos

En 2019, In.Pulse ha promovido 3 proyectos de innovación con la industria.

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Se sabe a nivel del cerebro que estados emocionales positivos favorecen el aprendizaje y la memoria a largo plazo. También hay una corriente para el rediseño de las aulas que favorezcan el aprendizaje gracias a entornos más agradables para el niño.

No obstante, no hay estudios aplicados reales que cuantifiquen dichos beneficios. El objetivo de este proyecto es cuantificar el impacto que supone en el desarrollo educativo de un niño el ambiente, entorno y relaciones sociales en el que se desarrolla las actividades de aprendizaje.

En concreto, se pretende ver el impacto en el nivel de comprensión oral individual y la resolución de problemas en función de las relaciones sociales dentro de un colectivo en un entorno y ambiente determinado.

Investigador externo:
Manuel Cebrián de Fundación Instituto de la Inteligencia Libre

Instituto tecnológico colaborador:
Instituto de Biomecánica de Valencia

Entidad colaboradora:
Fundación Instituto de la Inteligencia Libre

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El objetivo de este proyecto es completar un protocolo combinado de imagen de resonancia magnética (MRI) cerebral con otras fuentes de datos ómicos para mejorar diagnóstico y pronóstico de enfermedades neurológicas y psiquiátricas.

Para ello se crearán y aplicarán técnicas de big data y aprendizaje automático. El resultado será evaluado y validado en un entorno clínico real con el fin de integrarlo en la práctica clínica habitual. 

El objetivo de esta anualidad es realizar por primera vez un análisis retrospectivo en pacientes humanos con el fin de evaluar, validar y mejorar las técnicas analíticas probadas en animales, para posteriormente, incluir datos de microbiota en dicho análisis.

Investigador externo:
David Moratal de Universitat Politècnica de València

Jefe de servicio de investigación:
Dr. Antonio Martínez Lorente de Hospital Vega Baja de Orihuela

Instituto tecnológico colaborador:
ITI – Investigate to Innovate

Entidad colaboradora:
Ribera Salud Grupo

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El objetivo es desarrollar una herramienta (usando métodos de aprendizaje automático) para mejorar la calidad asistencial de pacientes oncológicos en estadio IV.

En concreto, se pretende determinar con la mayor fiabilidad y antelación posible que el paciente ha entrado en fase agónica.

Los primeros datos serán de pacientes oncológicos en estadio IV que están ingresados en la planta de cuidados paliativos del hospital de la Vega Baja de Orihuela.

Estos pacientes no reciben ya tratamiento oncológico, pero si pasan por tratamientos/pruebas médicas (ej.: transfusiones de sangre, TACs) que son innecesarios en caso de tener la certeza de que el paciente ha entrado en fase de  gonía, donde el principal objetivo es reducir las incomodidades y el sufrimiento del paciente.

Investigador externo:
Dra. Ana Myriam Seva Llor de Hospital Vega Baja de Orihuela

Instituto tecnológico colaborador:
Instituto de Biomecánica de Valencia

Entidad colaboradora:
Hospital Vega Baja de Orihuela

contacto

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03550, Sant Joan d’Alacant, Alicante (España)