Ciencia e Ingeniería de Datos Biomédica
El grupo de Ciencia e Ingeniería de Datos Biomédica tiene como objetivo la investigación y aplicación de métodos computacionales a todo tipo de problemas en contextos biomédicos, especialmente centrado en la Inteligencia Artificial (IA), abarcando cualquiera de las técnicas de aprendizaje automático, así como cualquier tipología de datos, desde imágenes a lenguaje natural. El grupo tiene un enfoque transversal, buscando la colaboración activa con el resto de los grupos del Instituto y otros actores externos, y trabajando con una implicación directa con la Unidad de Ciencia de Datos (UDS) para facilitar la transferencia de los resultados a la práctica clínica y a la innovación en productos y servicios.
Responsables del grupo
Miguel Ángel Sicilia Urbán
Alberto Nogales Moyano
+34-918856640
Investigadores/as principales
- Marçal Mora Cantallops
- Juan José de Lucio Fernández
- María Elena García Barriocanal
Personal colaborador
- Salvador Sánchez Alonso
- Ángel Luis del Rey Mejias
- Diego Cárdenas Cuadrado
- Samuel Santos Benito
- Hilario Gómez Moreno
- Fernando Cruz Roldán
- Manuel Blanco Velasco
- María Mercedes Rodríguez García
- Lino González García
- Antonello Conelli
- David Santamaría Santamaría
Responsables del grupo
Miguel Ángel Sicilia Urbán
Alberto Nogales Moyano
+34-918856640
Investigadores/as principales
- Marçal Mora Cantallops
- Juan José de Lucio Fernández
- María Elena García Barriocanal
Personal colaborador
- Salvador Sánchez Alonso
- Ángel Luis del Rey Mejias
- Diego Cárdenas Cuadrado
- Samuel Santos Benito
- Hilario Gómez Moreno
- Fernando Cruz Roldán
- Manuel Blanco Velasco
- María Mercedes Rodríguez García
- Lino González García
- Antonello Conelli
- David Santamaría Santamaría
Objetivos estratégicos
- Desarrollar y aplicar métodos y técnicas de ciencia de datos a problemas y retos de la investigación biomédica.
- Aplicar técnicas y métodos nuevos o existentes de Inteligencia Artificial (IA) a problemas y datos biomédicos, sobre la base de los resultados de la investigación biomédica.
- Aplicar y desarrollar técnicas de procesamiento de datos complejos y grandes volúmenes de datos biomédicos, incluyendo la analítica o el aprendizaje automático con preservación de la privacidad.
- Diseñar y evaluar la integración, interoperabilidad y gestión de la calidad de datos biomédicos aplicando técnicas de ingeniería de datos.
- Evaluar e incorporar en el diseño de los sistemas y modelos el enfoque de la IA confiable (Trustworthy AI) de acuerdo a las mejores prácticas y la regulación europea.
Líneas de investigación
- Diseño y desarrollo de modelos y sistemas de inteligencia artificial en biomedicina, abarcando todos los dominios, tipos de datos y técnicas.
- Uso de métodos computacionales y de simulación aplicados a la biomedicina.
- Tratamiento de datos biomédicos e ingeniería de datos en biomedicina.
- Herramientas tecnológicas y métodos innovadores en recogida de datos, visualización y sistemas de ayuda a la toma de decisiones.
Localización
Hospital Universitario Ramón y Cajal
Unidad de Data Science
Planta -3 Dcha.
Palabras clave
Ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, métodos computacionales, trustworthy AI, big data