El Centro de Supercomputación de Extremadura participó recientemente en la VI Jornada Científica del Instituto Universitario de Investigación Biosanitaria de Extremadura (INUBE), celebrada en la ciudad de Badajoz. En el marco de este evento, varios investigadores de COMPUTAEX fueron galardonados en los Premios a las Mejores Comunicaciones Científicas en Ciencias Biomédicas o de la Salud, alzándose con los dos galardones establecidos en esta categoría.
En primer lugar, D.ª. Alicia Paredes fue distinguida con el Premio a la Mejor Comunicación Oral por su trabajo titulado «Subgrupos clínicos en insuficiencia cardíaca: Inteligencia Artificial y espectroscopía de RMN en la caracterización del perfil cardiorrenal-metabólico». En él se propone un modelo de estratificación clínica basado en técnicas de inteligencia artificial y análisis metabolómico mediante resonancia magnética nuclear. El estudio identifica un subgrupo de pacientes con insuficiencia cardíaca avanzada caracterizado por disbiosis intestinal, estrés oxidativo y deterioro renal, lo que refuerza el valor de estas herramientas para avanzar hacia una atención sanitaria más personalizada.
Por su parte, D. Jorge Maese recibió el Premio a la Mejor Comunicación Póster por el trabajo «Reproducibilidad y valor pronóstico de subgrupos clínicos en insuficiencia cardíaca«, que evalúa la capacidad de reproducir subgrupos clínicos previamente identificados mediante Inteligencia Artificial en una cohorte de pacientes mayores con insuficiencia cardíaca, demostrando su asociación significativa con la mortalidad al año y validando su utilidad para realizar pronósticos.
Ambos trabajos fueron desarrollados bajo la dirección científica del Dr. Juan Antonio Rico, Director General de COMPUTAEX, y del Dr. Javier Corral, responsable de proyectos y comunicación del Centro, en colaboración con investigadores del grupo Grimex de la Unidad de Investigación del Área de Salud Don Benito-Villanueva. Además, durante las jornadas se presentó también el trabajo «Algoritmos de aprendizaje automático para la predicción de reingresos hospitalarios a 30 días en pacientes con insuficiencia cardíaca”. En él se aplican y comparan diferentes algoritmos de aprendizaje automático para anticipar reingresos hospitalarios a corto plazo, mostrando un rendimiento superior al de los métodos estadísticos tradicionales y destacando su potencial para optimizar la toma de decisiones clínicas y la gestión de recursos sanitarios.
Los investigadores premiados participan en el “Plan Complementario de Biotecnología Aplicada a la Salud”, enmarcado en el PERTE para la Salud de Vanguardia. Esta iniciativa está cofinanciada por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades mediante fondos europeos NextGenerationEU, el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia (PRTR-C17.I1) y la Consejería de Educación, Ciencia y Formación Profesional de la Junta de Extremadura.
