Inteligencia Artificial
Finalizado
Proyecto Autonómico

Proyectos de Investigación de Excelencia: Diseño de métodos constructivos en sistemas neurocomputacionales y aplicación a minería de datos en Oncología

Desarrollo de métodos constructivos innovadores para sistemas neurocomputacionales aplicados específicamente a la minería de datos en oncología, creando algoritmos especializados para el descubrimiento de patrones complejos en datos médicos oncológicos.

Universidad de Málaga
Instituciones
Investigadores en oncología, médicos especialistas, centros de investigación biomédica, pacientes oncológicos
Beneficiarios
142.800€
Financiamiento
2008 - 2012
Duración
Descripción del Proyecto

Este proyecto de investigación de excelencia se centra en el diseño y desarrollo de métodos constructivos avanzados para sistemas neurocomputacionales, con una aplicación específica en la minería de datos oncológicos. El objetivo principal es crear nuevas metodologías que permitan construir redes neuronales especializadas capaces de extraer conocimiento valioso de grandes volúmenes de datos médicos relacionados con el cáncer. El proyecto aborda tanto los aspectos teóricos del diseño de arquitecturas neuronales como su aplicación práctica en el descubrimiento de patrones diagnósticos, pronósticos y terapéuticos en oncología. Los métodos desarrollados contribuyen significativamente al avance de la medicina de precisión y la inteligencia artificial aplicada a la salud.

Problema Identificado

Limitaciones en los métodos tradicionales de construcción de redes neuronales para el análisis de datos médicos complejos en oncología

Solución Desarrollada

Desarrollo de métodos constructivos especializados que permiten crear sistemas neurocomputacionales optimizados para la minería de datos oncológicos

Resultados Clave

Nuevos algoritmos constructivos para redes neuronales especializadas en oncología

Metodología validada para minería de datos médicos con técnicas neurocomputacionales

Sistema de descubrimiento de patrones diagnósticos en datos oncológicos

Herramientas computacionales para análisis predictivo en cáncer

Transferencia de tecnología al sector sanitario y de investigación biomédica

Cronograma del Proyecto

Desarrollo de algoritmos constructivos base

Completado

Diseño de los algoritmos fundamentales para construcción de redes neuronales especializadas

2008-12-31

Implementación de métodos de minería de datos

Completado

Desarrollo de técnicas específicas para extracción de patrones en datos oncológicos

2009-12-15

Validación con datos clínicos

Completado

Validación de los métodos desarrollados con datasets reales de pacientes oncológicos

2010-10-30

Optimización y transferencia de resultados

Completado

Optimización de algoritmos y transferencia de tecnología a centros de investigación

2011-12-31

Financiación del Proyecto

Proyecto de Investigación de Excelencia financiado por la Junta de Andalucía en el marco del Plan Andaluz de Investigación, Desarrollo e Innovación (PAIDI)

Junta de Andalucía

Junta de Andalucía

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Equipo de Investigación
José María Jerez

José María Jerez

Investigador Principal

Redes Neuronales Constructivas, Minería de Datos Médicos, Inteligencia Computacional

Dr. Leonardo Franco

Dr. Leonardo Franco

Investigador Senior

Neurocomputación, Algoritmos de Aprendizaje, Sistemas Inteligentes

Dra. Nuria Ribelles

Dra. Nuria Ribelles

Investigadora Colaboradora

Oncología Médica, Análisis de Datos Clínicos, Medicina de Precisión

Dr. Francisco Veredas

Dr. Francisco Veredas

Investigador Postdoctoral

Algoritmos Evolutivos, Optimización, Sistemas Adaptativos

Instituciones Colaboradoras
Hospital Universitario Virgen de la Victoria
Centro de Investigaciones Médicas Aplicadas (CIMA)
Instituto de Investigación Biomédica de Málaga
Financiamiento
Monto Total
142.800€
Fuentes de Financiamiento
Junta de Andalucía - P08-TIC-04026
Tecnologías Utilizadas
Redes Neuronales Constructivas
Minería de Datos Médicos
Algoritmos de Aprendizaje Automático
Sistemas Neurocomputacionales
Análisis de Datos Oncológicos
Inteligencia Artificial en Medicina
Algoritmos Evolutivos
Acciones