Proyecto DeepHealth: Deep-learning y computación de altas prestaciones (HPC) para impulsar las aplicaciones biomédicas para la salud.

El cuidado de la salud es uno de los sectores clave de la economía global, haciendo que cualquier mejora en los sistemas sanitarios tengan un gran impacto sobre el estado del bienestar. Los sistemas sanitarios europeos, están generando grandes conjuntos de datos con información biomédica, en especial, imágenes que conforman una gran base de conocimiento inexplorada, ya que su valor viene determinado por las interpretaciones de los expertos.

Hoy en día, este proceso todavía se realiza de forma manual en la mayoría de los casos. El uso de la tecnología, como la tendencia actual a unir la computación de altas prestaciones (High Performance Computing, HPC) con las tecnologías de big data, así como la aplicación del deep learning (DL) y las técnicas de inteligencia artificial (AI) solucionan este problema y promueven soluciones innovadoras, hacia un sistema sanitario más eficaz, beneficiando tanto a la población como al uso de recursos públicos.

El proyecto DeepHealth, liderado por Jon Ander Gómer (Universidad Politécnica de Valencia, Solver ML)  y Monica Caballero  (Everis) como Director Técnico y Coordinadora de Proyecto respectivamente, financiado por el programa Horizonte 2020 de la Unión Europea, aborda necesidades reales del sistema sanitario con la intención de facilitar el trabajo diario al personal sanitario y a los expertos en IT en el uso de procesado de imágenes y el entrenamiento de modelos predictivos.

Open Access Government, ISSN 2516-3817 / October 2019 Páginas 418-419

Proyecto DeepHealth