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Nuevas estrategias integradas para reducir el uso y el impacto de los plaguicidas de las viñas y los olivos
El Centro de Desarrollo de Sensores, Instrumentación y Sistemas (CD6) de la UPC trabaja en el proyecto 3D Skin Tumor Analyzer, un nuevo dispositivo para detectar el cáncer de piel, con la capacidad de medir la forma 3D de una lesión cutánea y sus características morfológicas.
El cáncer de piel es una patología muy relevante desde un punto de vista social y económico, y es la enfermedad más común en las personas de raza blanca o caucásica. El primer paso del procedimiento clínico para el cuidado del cáncer de piel es el diagnóstico de la lesión. Los métodos estándar utilizados por los dermatólogos para diagnosticar el cáncer de piel son el examen a primera vista de la lesión siguiendo la regla ABCDE y la dermatoscopia. Sin embargo, debido a la complejidad del cáncer de piel, estos métodos aún fallan en un porcentaje significativo de casos, con una sensibilidad media del 74% en el diagnóstico de melanoma mediante el examen a primera vista ABCDE, y del 90% para la dermatoscopia.
El objetivo principal del proyecto es avanzar en un prototipo básico con la capacidad de medir la forma 3D de la lesión y caracterizar 13 parámetros morfológicos (asimetría, borde, color, diámetro, evolución, manchas, entre otros). El prototipo está patentado y se ha desarrollado un dispositivo básico que se ha probado clínicamente con resultados muy satisfactorios. El estudio clínico midió 600 lesiones cutáneas sospechosas en el Hospital Clínic y Provincial de Barcelona (España) y en el Hospital Universitario de Módena (Italia), y el prototipo básico de Analizador de cáncer de piel en 3D discriminó los melanomas con un 91% de fiabilidad, aportando a los doctores nuevos conocimientos sobre la forma tridimensional de la lesión como ningún otro dispositivo comercial puede hacer actualmente.
El proyecto cuenta con el apoyo de la Secretaría de Universidades e Investigación del Departamento de Empresa y Conocimiento de la Generalitat de Cataluña y de la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).
Hospitales 4.0 con una gestión más efectiva gracias a algoritmos machine learning
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El proyecto Hospitales 4.0 – Machine learning para una gestión más efectiva, en el que participa el Grupo MCIA de la Universitat Politècnica de Catalunya, tiene como principal objetivo la construcción de un digital twin que permitirá un sistema de gestión de equipos predictivo y correctivo.
BIOPHOCH: Fotónica y machine learning para el diagnóstico de enfermedades visuales, neurológicas y hematológicas
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Cardiovascular Scale y otros dispositivos de monitorización cardiovascular
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Una aplicación para ayudar al diagnóstico de lesiones del ligamento cruzado anterior de la rodilla
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