# data[].attributes.body
A concise and descriptive title that reflects the main objective of the project.

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Clearly articulate the problem or research gap that this project aims to address.

# data[].attributes.body
Clearly state the research questions or hypotheses that your project will address.

# data[].attributes.body
Research Design: Describe the overall approach and design of the study.

Data Collection: Detail the data sources, collection methods, and tools you will use.

Data Analysis: Explain the methods and techniques you will use to analyze the collected data.

Tools and Technologies: List the software, hardware, and other technologies that will be utilized in the project.

# data[].attributes.body
Discuss the expected results and how they will contribute to the field of AI research. Explain the potential impact and applications of your findings.

# data[].attributes.body
Team Members: List the key team members, their roles, and their qualifications.

Collaborations: Mention any partnerships or collaborations with other institutions, organizations, or researchers.

# data[].attributes.body
Discuss any ethical issues related to the research, including data privacy, consent, and potential risks. Describe how these issues will be addressed.

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Sistema de alerta de prescripción farmacológica

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Sistema de alerta de prescripción farmacológica

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Se estima que entre el 2% y el 14% de las prescripciones médicas contienen errores significativos, tiene un impacto enorme en la salud de los pacientes, costo, eficiencia y determinantes farmacoeconómicos.

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¿Puede un sistema de PLN detectar errores significativos en la prescripción médica y recomendar cambios pertinentes?

H0: Un sistema de PLN puede detectar errores disminuyéndolos y auxiliando al profesional de salud.

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Integración con historias clínicas electrónicas para acceder a la información del paciente, incluyendo diagnósticos, alergias, medicamentos actuales y resultados de laboratorio.

Base de datos de medicamentos actualizada.

Algoritmos de PLN para analizar notas clínicas y extraer información relevante. Identificar patrones en los síntomas y diagnósticos del paciente. Comprender las instrucciones de dosificación escritas por el médico.

Motor de recomendaciones basado en IA: Evaluar la idoneidad del medicamento prescrito. Sugerir alternativas si se encuentran opciones más adecuadas. Optimizar la dosificación basándose en las características del paciente.

Interfaz de usuario: Dashboard para el médico con alertas y recomendaciones. Visualizaciones de interacciones medicamentosas y riesgos potenciales.

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Reducción en prescripciones incorrectas, interacciones farmacológicas, posología inadecuada, efectos adversos, etc.

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Ingeniero biomédico, ingeniero en sistemas, médico.

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Privacidad

Transparencia algorítmica

Equidad y prevención de sesgos

Autonomía y responsabilidad médica

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Análisis corporal para detección de ansiedad en la población estudiantil

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El 15% de niños entre 3 y 17 años tienen un desorden relacionado a voz, habla o lenguaje en el mundo

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Puede un modelo de reconocimiento de voz y patrones de gesticulación facial, ayudar en la terapia de lenguaje infantil?

H0: un grupo con el uso de este modelo presenta una mejora en términos de habla acompañado de un profesional con respecto a un grupo control

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Puede un sistema de Pose Landmark Detection (PLD) identificar patrones de conducta y movimiento cracterísticos de un sindrome de ansiedad

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Puede nuestro modelo contribuir en la mejoría del habla en una población infantil?

H0: un grupo que tenga el modelo acompañado de un profesional presenta mejoras con respecto al control

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Hasta un 70% de la población estudiantil juvenil puede estar atravesando por ansiedad, de ellas, un 20% podría experimentar al menos una crisis de ansiedad en su vida, y entre el 2% y el 3% puede presentar transtornos de panico