• Investigadores do IIS Galicia Sur expoñen a evolución do traballo que permite estimar a estancia na UCI dos ingresados con COVID-19 en función das súas condicións particulares
• Esta investigación foi financiada pola axuda IN845D-2020/29 da Axencia Galega de Innovación (GAIN) e colaboran outras institucións como o centro tecnolóxico Gradiant e o Centro de Supercomputación de Galicia (CESGA)
Optimizar a xestión de recursos materiais e humanos nas UCI, grazas á obtención de datos que ofrezan unha estimación do tempo de ingreso nestes servizos de pacientes con COVID-19 en función da súa sintomatoloxía persoal, ou a predición de readmisión nas devanditas unidades de coidados intensivos de forma temperá son dúas dos resultados máis importantes que se poderían obter a teor dos resultados parciais obtidos por membros do Grupo de Investigación Cardiovascular do Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur e que expuxeron o pasado día 15 de decembro na xornada de presentación dos resultados actuais do proxecto: Desenvolvemento dun sistema de IA para a adecuación da intensidade asistencial de pacientes críticos de COVID-19 na UCI integrando técnicas de Machine e Deep Learning. IN845D-2020/29, liderado polo investigador do IISGS, César Veiga.
No acto de apertura do evento participou a a directora Científica do IIS Galicia Sur, Eva Poveda, quen destacou devandito proxecto como “un exemplo de traballo multidisciplinar que xorde por unha necesidade, como foron os efectos de presión e sobrecarga no ámbito asistencial derivados da pandemia do COVID-19”; as presentacións correron principalmente a cargo dos membros do Grupo de Investigación Cardiovascular do IISGS, César Veiga García (Físico, especialista en Electrónica e Computación), e o enxeñeiro José Antonio González Nóvoa.
El proyecto 
Visita nuestras redes sociales