7ª EDICIÓN DEL LABORATORIO DE IDEAS DEL CIBERSAM

El CIBERSAM desarrolla un coach virtual para mejorar la calidad de vida de los mayores

JANO.ES · 13 junio 2019

Investigadores del CIBER de Salud Mental (CIBERSAM) desarrollan un prototipo de Virtual Coach (VC) para ayudar a las personas mayores a mejorar y mantener su calidad de vida, a través de la promoción de hábitos saludables y una guía de consejos referidos a la alimentación, ejercicio físico, relaciones sociales y ocio. Se trata de uno de los 31 nuevos estudios que se dan a conocer en el marco de la 7ª edición del Laboratorio de Ideas CIBERSAM, que reúne durante las jornadas de hoy y el viernes en el Ilustre Colegio Oficial de Médicos de Oviedo a jóvenes investigadores en Salud Mental, y que se centrará en el lema  Inteligencia Artificial en ciencias de la Vida: ¿qué podemos esperar?.

En este evento, jóvenes investigadores del grupo de Ana González-Pinto en la Fundación Vasca de Innovación e Investigación Sanitarias, presentarán su prototipo de coach virtual, validado en 180 personas mayores de 65 años en España, Francia y Noruega, que funciona en dispositivos electrónicos en los que se muestra un avatar que mantiene una conversación natural con el participante y es capaz de aprender mediante diferentes estrategias de Machine Learning. Los investigadores evaluarán la eficacia en el bienestar físico, cognitivo, mental y social del usuario a través del Empathic con medidas pre-post, y sus aplicaciones podrán ser extrapolables en un futuro a otros ámbitos de la salud.

Asimismo, estas técnicas de aprendizaje automático centrarán también la idea que presentará un grupo de jóvenes investigadores del grupo del Hospital Clinic de Barcelona liderados por Eduard Vieta, director científico del CIBERSAM, que se han centrado en obtener un algoritmo de diagnóstico para el trastorno bipolar mediante Machine Learning.  Gracias al estudio Bipogent se dispone de multitud de datos clínicos y neurocognitivos, así como muestras de ADN y neuroimagen de una cohorte compuesta con 300 pacientes con trastorno  bipolar y 300 controles sanos.

Mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, los datos disponibles se usarán para generar un algoritmo de decisión diagnóstica que permita esclarecer de forma temprana la presencia de trastorno bipolar en pacientes que sufran un primer episodio psicótico.