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SIBILA: La computación de alto rendimiento y el aprendizaje automático interpretable unen sus esfuerzos hacia la medicina personalizada en una novedosa herramienta de toma de decisiones

El socio español UCAM ha depositado un preprint, que ha sido enviado a una revista, sobre la herramienta de aprendizaje automático que han estado desarrollando, SIBILA.

SIBILA se ha desarrollado con el objetivo de convertirse en una herramienta útil y potente para la toma de decisiones de los clínicos; de hecho, consiste en una herramienta de software (en la que se han implementado diversos modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo) que tiene como objetivo producir análisis y predicciones precisas sobre las terapias para pacientes individuales, entrando así en el complejo campo de la medicina personalizada. 

IBILA, a través de Machine Learning (ML) y High-Performance Computing (HCP), ya ha sido utilizado para tres casos de estudio diferentes que demostraron su eficiencia en problemas de clasificación y regresión y demostraron que esta herramienta puede ser adoptada en contextos médicos, utilizando datos reales.

Este servidor está abierto a todos los usuarios de forma gratuita en este enlace : sibila

SIBILA, junto con el proyecto REVERT, ya ha sido presentado durante la conferencia internacional CMMSE 2022 (Computational and Mathematical Methods in Science and Engineering) y durante la Computational Chemistry Gordon Research Conference celebrada en España en julio de 2022.

Haga clic aqui para ver el informe completo sobre SIBILA.

Fuente de Información:
Revert project.eu