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Proyecto MIDAS II PDF Print E-mail
Proyecto financiado por el Ministerio de Economía y Competividad con el identificador y título: TIN2011-24312, y titulado: MODELADO DE AMBIENTES MARCADOS Y DESARROLLO DE HERRAMIENTAS PARA INTERACCIONES NFC SENSIBLES AL CONTEXTO (MIDAS-II)
La finalidad de la investigación planificada en este proyecto es el llevar a cabo estudios, proponer modelos y desarrollar herramientas para el fortalecimiento y avance de la tecnología NFC, proponiendo un marco de conocimiento para el diseño, modelado y desarrollo de escenarios inteligentes con los que el usuario interacciona de forma personalizada y desarrollando un conjunto de productos que, soportando los modelos propuestos, permitan la construcción de estos escenarios, su despliegue, la localización y aprovisionamiento de los servicios NFC ofrecidos por los objetos bajo diferentes contextos de interacción.
El modelado de un marco de conocimiento basado en la representación y definición de escenarios complejos mediante la representación relacionada de servicios, reglas, recursos y dispositivos es el fundamento de nuestra hipótesis. La representación de los objetos del escenario como proveedores de múltiples y reusables servicios cuyo aprovisionamiento, transparente al usuario, es guiado por reglas que tienen en cuenta el contexto de interacción y tecnológico y que hacen uso de los recursos disponibles en los dispositivos que intervienen, permitirá generar una base de conocimiento que permita la construcción de escenarios complejos en los que NFC es el iniciador de la interacción es a través de NFC.
Nuestra propuesta se basa en que en un escenario los objetos aumentados (pasivos y activos) están relacionados entre si, ofreciendo múltiples servicios adaptados a los diferentes contextos de interacción, definiendo para ello un modelo generalizado que posibilite el diseño y construcción de diferentes tipos de escenarios, el posterior despliegue de las aplicaciones y la gestión de los diferentes tipos de interacciones que se producen entre el usuario y el escenario.
Propondremos una solución mediante la cual en las interacciones NFC se capture de forma transparente la información y conocimiento a través de los propios servicios y para el procesamiento de esta información para la adaptación de los servicios, posibilitando el razonamiento necesario para esta adaptación del contexto sea fácilmente representado mediante reglas que se construyan tanto en el modelado del escenario y sus objetos, como por el conocimiento capturado.
Desarrollaremos una herramienta front-end “neutra” adapable a cualquier entorno, escenario y contexto, que permita dirigir la interacción NFC a partir de las definiciones lógicas del escenario, y un entorno de diseño, desarrollo, despliegue y explotación de los escenarios basado en las definciones, modelos y herramientas propuestas.
Y, por tanto, propondremos una entorno de desarrollo, ontologías, modelos y herramientas que den soporte a nuevas y más complejas aplicaciones NFC.
 
Proyecto DiMEx PDF Print E-mail
Diágnostico Médico Experto (DiMEx)

 

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Abada Servicios Desarrollo, como coordinador del consorcio formado por MaatG, IDN Servicios Integrales y la Universidad de Córdoba, presenta al Plan Avanza 2 2011, Subprograma Avanza Competitividad (I+D+i), punto e) Salud y Bienestar Social, el proyecto denominado Diagnóstico Médico Experto (DiMEx). Número de referencia TSI-020100-2011-47.

 

Hoy en día, nos encontramos ante una situación en la que, debido a la celeridad y al incremento de los avances médicos, al aumento de la población y a la escasez de recursos, los profesionales de la sanidad han de manejar gran cantidad de información y hacer frente a un volumen de datos muy elevado. Esto tiene repercusión en la experiencia de los pacientes cuando acuden al servicio médico, ya que al aumentar el tiempo que los médicos necesitan, aumentan las listas de esperas, lo que da lugar a un deterioro de la calidad del servicio sanitario.

 

El informe de la Comisión Europea “eHealth for Safety” indica que el problema no es sólo de España, sino que se extiende al servicio sanitario europeo. Este informe destaca el uso de la minería de datos para mejorar la seguridad del paciente, sistemas de ontología y taxonomía y la aplicación de simulaciones y modelos de predicción de diferentes situaciones y comportamientos médicos. De esta manera, el enorme volumen de datos podría ser útil para la búsqueda de patrones de comportamiento que ayuden en el diagnóstico de ciertas enfermedades.

 

El principal objetivo del proyecto es explotar parte del gran volumen de datos médicos existentes en los sistemas sanitarios, a través de un Sistema de Soporte a Decisiones Clínicas (CDSS, del inglés Clinical Decision Support System) enfocado al diagnóstico temprano de enfermedades oncológicas de la rama linfática y hematológica. El sistema, será una herramienta de apoyo para el personal médico (nunca un sustituto), que trabajará a través de un Motor de Inferencia que correlacionará datos empleando técnicas de Inteligencia Artificial, simulación y modelos de cálculo matemáticos. Los datos en los que se apoyará para realizar estas tareas de diagnóstico temprano, serán obtenidos de los propios sistemas médicos (HIS) de los centros hospitalarios, a través de datos de los pacientes de los mismos, tanto a través de sus historias clínicas (HCE), como de información facilitada por ellos mismos (hábitos, entorno, etc).

 

Desde un punto de vista sanitario, el proyecto cubre necesidades latentes actualmente en el entorno hospitalario, ofreciendo soluciones a problemas que se encuentran los médicos en su labor diaria. El personal sanitario debe tener en cuenta tal cantidad de información que, sumada al gran número de pacientes que tienen adjudicados y a los continuos avances de la medicina, hacen prácticamente imposible la retención y el manejo de tal enormidad de datos. Por estas razones, a veces el diagnóstico prematuro es realmente complicado, ralentizando la emisión del mismo. En este punto entra en acción DiMEx, ofreciendo apoyo al médico en el diagnóstico, liberándole de tener que recordar o buscar manualmente multitud de datos, mejorando el trato con el paciente y evitando olvidos que pueden desembocar en un diagnóstico incorrecto. Es decir, con DiMEx se conseguirá una notable mejora en la calidad de la Sanidad Pública, uno de los servicios de uso colectivo más importantes y de primera necesidad para todo el conjunto de la sociedad, y uno de los objetivos sociales de mayor prioridad para el Estado.

 
OGGI Project PDF Print E-mail
ONCOGUÍA GENERAL INTELIGENTE

 

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Se estima que actualmente se diagnostican en España unos 162.000 casos de cáncer al año. Es por eso que la búsqueda de soluciones, para disminuir su frecuencia y gravedad y para mejorar la calidad de vida de los enfermos que lo padecen, constituye una prioridad para el sistema sanitario y una de las preocupaciones sociales más importantes. Entre las diferentes soluciones implantadas a nivel nacional, para el diagnóstico, tratamiento y seguimiento del cáncer se utilizan las oncoguías (Guías de Práctica Clínica en Cáncer). Las oncoguías se constituyen como la herramienta que utilizan los profesionales sanitarios para alcanzar la equidad terapéutica, y están basadas en el estado del conocimiento científico, la revisión de la experiencia internacional y el aporte de los expertos de la comunidad profesional y sanitaria de España. El objetivo de las oncoguías es promover la gestión de procesos como estrategia orientada a lograr una mejora de la calidad asistencial y a satisfacer las necesidades de los pacientes que sufren este problema de salud.
 
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MIDAS Project PDF Print E-mail
A FRAME OF NFC RESOURCES FOR THE DEVELOPMENT OF UBIQUITOUS APPLICATIONS IN INTELIGENT AMBIENTS
  

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The aim of the MIDAS Project, supported by the Ministry of Science and Innovation (TIN2009-07814), is to carry out some studies and develop new tools for the strength and move forward of this NFC technology, proposing new models for the user interaction with the environment and building tools to support them and allow the set up of intelligent environments adapted to the different applications and user characteristics.
 
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OMEGA Project PDF Print E-mail

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Graphs processing is a challenge in the most areas of sciences (biology, engineering and humanities) since graphs allow us to represent and, later, to process several types of data structures and relations. Nevertheless, the analysis of the information related to these problems, represented by means of graphs, becomes less useful when there exists a high volume of information or it is necessary to extract a variety of possible relations, similarities, etc., of the graphs stored in large databases.
 
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