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aI4HealthyAging

Inteligencia Artificial para un envejecimiento saludable

iniciativa ai4healthyaging
La iniciativa aI4HealthyAging

AI4HealthyAging es un proyecto dirigido a detectar precozmente las enfermedades derivadas del envejecimiento a través de la Inteligencia Artificial. Su ejecución se realiza a través de un consorcio público-privado formado por 15 entidades y cuenta con una dotación de 12,5 millones de euros, cuya financiación se enmarca dentro del programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial 2021

iniciativa ai4healthyaging
La iniciativa aI4HealthyAging

AI4HealthyAging es un proyecto dirigido a detectar precozmente las enfermedades derivadas del envejecimiento a través de la Inteligencia Artificial. Su ejecución se realiza a través de un consorcio público-privado formado por 15 entidades y cuenta con una dotación de 12,5 millones de euros, cuya financiación se enmarca dentro del programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial 2021

12 M€
Financiación
9
Paquetes de trabajo
15
Entidades Públicas y Privadas
4
Años de ejecución

Nuestros proyectos

01

ia confiable por diseno
1
IA confiable por diseño
Definición de un modelo de cumplimiento normativo y de una metodología para la evaluación ética de la tecnología desarrollada en el proyecto y su aplicación a los diferentes casos de uso que se incluyen en el proyecto.
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02

1
Insuficiencia cardíaca e ictus
El diseño y desarrollo de un sistema inteligente de apoyo a la toma de decisiones para pacientes ancianos con FEPH e ictus es un gran desafío, ya que presentan una carga de comorbilidad acumulativa y un manejo clínico complejo.
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03

zapatos inteligentes
1
Sarcopenia
El objetivo es brindar a la población de la tercera edad de wearables inteligentes y, en especial, de un wearable en el calzado. Estos wearables extraerán parámetros sobre la marcha, siendo capaces de recoger información sobre los patrones de ésta.
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04

sueno
1
Sueño
El objetivo es investigar sobre el uso de la inteligencia artificial para realizar una a detección precoz e intervención rápida del deterioro cognitivo leve, demencia y alzheimer en base a medidas de la actividad cerebral durante el sueño.
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05

parkinson
1
Parkinson
Construcción de modelos de IA que sean capaces de: clasificar automáticamente a los pacientes en la etapa clínica correcta de grado de gravedad, predecir la evolución de la motricidad específica del sujeto a lo largo del tiempo, proporcionar resultados explicables para uso clínico.
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06

electroencefalograma
1
Salud mental y declive cognitivo
El objetivo es el desarrollo de soluciones basadas en IA y en datos electrofisiológicos de EEG que permitan el diagnóstico del deterioro cognitivo que aparecen en estados tempranos de diversas enfermedades como la demencia, el Alzheimer (EA) u otras enfermedades neurodegenerativas para efectuar intervenciones de carácter preventivo.
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07

canceres prevalentes tercera edad datos clinicos
1
Cánceres prevalentes en la tercera edad
Se utilizarán las bases de datos disponibles del sistema de salud de Aragón, que se pueden incorporar a la plataforma BIGAN de gestión de datos clínicos para investigación en nuestra región, entre otros.
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08

hipoacusia
1
Deterioro asociado a hipoacusia
Se implementará en primer plataforma de recogida de datos de investigación y una base de datos multimodal que permita adquirir e integrar datos de distintas fuentes para la determinación de las principales variables predictoras del deterioro cognitivo en hipoacusia.
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09

IA enfocada en las personas
1
AI fiable, sostenibles y centrada en las personas
Métodos de explicabilidad para los modelos de la plataforma. Esta novedad es transversal a toda la plataforma, ya que la inclusión de métodos de explicabilidad (XAI) en los modelos ayuda a incrementar la confianza en éstos y a la comprensión de la
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El Consorcio

El consorcio, liderado por Capgemini Engineering, está formado por diversos organismos y entidades representantes del sector industrial y sanitario, incluyendo a:

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