RETO
Desarrollo de una herramienta basada en inteligencia artificial para la prevención, seguimiento y apoyo personalizado antes y durante el embarazo.
Situación actual:
Distintos estudios han podido evidenciar que existen varios factores que pueden influenciar tanto la reproducción como las complicaciones que pueden existir a lo largo del embarazo.
Tradicionalmente, se ha señalado la edad como el factor fundamentalmente causante de los mayores índices de infertilidad. Pero es evidente que existen otros factores. Factores nutricionales, de actividad física y factores ambientales juegan un papel tanto en el componente masculino como femenino de la fertilidad.
Detectar precozmente estos factores resulta esencial para actuar lo antes posible y prevenir estas complicaciones o mitigarlas. Es necesario plantearse nuevos enfoques multidisciplinarios y la utilización de nuevas fuentes de información y la tecnología para hacer un seguimiento más efectivo y dar un apoyo eficaz durante esta fase de la vida de las parejas o mujeres que deciden ser madres.
El número de herramientas para la monitorización, seguimiento y apoyo de las mujeres y parejas antes y después de la gestación haciendo uso de la inteligencia artificial son limitadas o inexistentes.
HITOS
- Desarrollo de la plataforma AMA para la recogida de: información clínica de forma sistemática de pacientes embarazadas así como de pacientes que se vayan a someter a ciclos de reproducción asistida ; de los datos monitorizados de actividad física, orina mediante tiras reactivas y cuestionarios de dieta y/o psicológicos mediante la app AMA; y de datos de fuentes abiertas, como datos ambientales y de contaminación en función de donde viven o trabajan.
- Análisis automático de imagen de tiras reactivas para introducir en la plataforma AMA.
- Implementación de métodos de machine learning, data mining, y/o Deep learning, para desarrollar modelos predictivos que determinen el riesgo de sufrir alguna de las complicaciones definidas con alertas basadas en conocimiento clínico para la prevención de complicaciones.
- Desarrollo de un sistema de soporte a la decisión móvil que integrará diferentes planes de cuidado en base al riesgo de las complicaciones definidas y a las alertas para dar un soporte a aquellas pacientes que lo necesiten.
- Creación de los cuadros de mando basados en técnicas avanzadas de analítica visual para clínicos con objeto de detectar aquellas personas vulnerables a sufrir algún tipo de complicación.
- Desarrollo de prototipos y validación técnica.
RESULTADOS ESPERADOS
Entidades colaboradoras
LIDERA
01 Grupo Init
PARTICIPA
02 Reproducción Bilbao
Centros de la RVCTI
03 Vicomtech
FINANCIACIÓN
Comisión Europea
CONTACTO
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