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INVESTIGACIÓN ESPAÑOLA

El machine learning entra en juego en el proyecto GenObIA

El catedrático de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad Carlos III de Madrid, José Manuel Molina López, explica en ConSalud.es la función del centro académico en el proyecto GenObIA.

Fachada de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), entidad que participa como grupo de investigación en el proyecto GenObIA
Fachada de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), entidad que participa como grupo de investigación en el proyecto GenObIA

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23.05.2019 - 00:00

Extraer el conocimiento válido que permita relacionar determinados patrones a nivel genético con situaciones ligadas a la obesidad y sus trastornos derivados. Ese va a ser el objetivo de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), una de las entidades que participa como grupo de investigación en el proyecto GenObIA, estudio coordinado por el profesor Antonio López Farré y que está financiado tanto por la Unión Europea (UE) como por el Gobierno de la Comunidad de Madrid.

El catedrático de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial del centro académico, José Manuel Molina López, explica en ConSalud.es que esta extracción por parte de su departamento "implica diversas actividades concretas que forman parte del desarrollo del proyecto".

"La primera tarea de cualquier trabajo de extracción es analizar los datos almacenados desde un punto de vista estadístico para ver qué representan y qué tipo de distribución tienen"

La primera acción, explica el docente de la UC3M, es la construcción de la base de datos, "no en su desarrollo práctico sino en su concepción general", para que la información almacenada de las diferentes personas sea de utilidad en las tareas de extracción, "sea cuál sea la técnica a aplicar posteriormente".

En declaraciones a este diario, el profesor Molina López revela que el siguiente paso es un análisis en profundidad de los datos almacenados en el proyecto. "La primera tarea de cualquier trabajo de extracción es analizar los datos almacenados desde un punto de vista estadístico para ver qué representan y qué tipo de distribución tienen", subraya.

En último lugar se procede a la aplicación de técnicas de aprendizaje para extraer el conocimiento. "Utilizando lo que aprendemos en el paso anterior, se aplican las técnicas que mejor se adaptan y se intenta ir ajustando el objetivo buscado con el conocimiento que realmente puede extraerse", expone el representante de la Universidad Carlos III de Madrid.

LA CARLOS III, VOLCADA CON GENOBIA

Cuestionado por el número de profesionales que intervienen en el proyecto por parte de una de las universidades con mayor prestigio nacional e internacional, José Manuel Molina señala que, en la actualidad, trabajan en el proyecto dos catedráticos y un profesor titular.

Profesor Molina López, catedrático de la UC3M    El catedrático de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad Carlos III de Madrid, José Manuel Molina López

"Cuando las labores de análisis y de aplicación de las técnicas de aprendizaje se vuelvan intensivas en esfuerzo, aunaremos el trabajo de dos grupos de investigación del Departamento de Informática compuestos por más de 10 profesionales. Además, se espera contratar a una persona que esté haciendo el doctorado, centrada en extraer conocimiento de los datos que se almacenen en el proyecto GenObIA", anuncia el catedrático de la UC3M.

ESPECTATIVAS "MUY ELEVADAS"

Molina López afirma que las expectativas que tienen puestas en esta investigación son "muy elevadas". De este modo, los cuatro años del estudio se van a centrar en la creación, mediante inteligencia artificial, de un algoritmo predictivo para intentar identificar personas que van a tener sobrepeso u obesidad.

"Cuando las labores se vuelvan intensivas en esfuerzo, aunaremos el trabajo de dos grupos de investigación del Departamento de Informática compuestos por más de 10 profesionales"

Con la participación de la Universidad Carlos III de Madrid, continúa, "vamos a intentar que estos datos sean utilizables por técnicas de aprendizaje automático". "A partir de ahí, con los datos almacenados, esperamos poder aportar nuevas herramientas, extraídas de las bases de datos, para mejorar el tratamiento de la obesidad y sus patologías asociadas", concluye. 

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