La Fundación NeNe participa en un proyecto europeo liderado por investigadores de UCA e INiBICA, dos de ellos patronos de NeNe, para mejorar el pronóstico neurológico de bebés prematuros. En este proyecto, NeNe será la encargada de realizar difusión a las familias así como jornadas de formación en el área de neurología neonata en este Proyecto.
La Dra. Isabel Benavente-Fernández y el Dr. Simón Lubián-López, patronos de Nene, e Investigadores de la Universidad de Cádiz y el Instituto de Investigación e Innovación Biomédica de Cádiz (INiBICA) participan en un proyecto europeo para desarrollar herramientas de inteligencia artificial que mejoren el diagnóstico y predicción de las deficiencias motoras y cognitivas de los recién nacidos prematuros.
El trabajo, denominado PARENT (de su nombre en inglés Premature newborn motor and cognitive impairments: early diagnosis) se centra en el riesgo que supone el nacimiento prematuro para el desarrollo neurológico en la infancia y la adolescencia. Para llevarlo a cabo, se ha constituido un grupo de trabajo compuesto por científicos del grupo Daño Cerebral Perinatal de la unidad de Pediatría del Hospital de Puerta del Mar (vinculados al INiBICA) y de los grupos GOAL (Graphical Methods, Optimization, and Learning) y SIC (Sistemas Inteligentes de Computación) de la Universidad de Cádiz (UCA), que se suman a una red multidisciplinar con otros 10 grupos de investigación líderes en Europa.
En este contexto, PARENT aporta un enfoque multidisciplinar para desarrollar plataformas de diagnóstico y predicción centradas en los datos perinatales y de neuroimagen durante el periodo neonatal y el seguimiento posterior de las posibles deficiencias motoras y cognitivas que puedan presentar los recién nacidos prematuros. Se busca desarrollar una infraestructura abierta de software de diagnóstico de alteraciones en la maduración cerebral y de la lesión neurológica, al interrelacionar disciplinas de datos clínicos, recolección y procesamiento de datos de neuroimagen, biomarcadores, fusión de datos, aprendizaje automático aplicado a los datos clínicos y nuevos algoritmos de predicción.
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