El proyecto de investigación ARTERiA (Intelligent Applications for the prevention and diagnosis of heart and Respiratory diseases from biomedical signals), financiado por el Gobierno de España, continúa consolidando sus hitos científicos y organizativos. En una reciente reunión de coordinación y seguimiento celebrada en el Campus de Gijón, el consorcio ha puesto de manifiesto la madurez de sus investigaciones en el análisis de señales biomédicas mediante la combinación de técnicas avanzadas de procesado de señal, inteligencia artificial (IA) y modelos de Quantum Machine Learning (QML).
Este proyecto, coordinado por la Universidad de Jaén (UJA) y liderado a través de los investigadores principales Sebastián García Galán y Francisco Jesús Cañadas Quesada, ambos del Departamento de Ingeniería de Telecomunicación en la Escuela Politécnica Superior de Linares (EPSL) y con la participación conjunta de la Universidad de Oviedo a través de sus investigadores principales, José Ranilla Pastor y Elías Fernández Combarro Álvarez, el proyecto mantiene su enfoque multidisciplinar integrando a expertos en ingeniería, tecnología y medicina para la mejora del diagnóstico clínico. Ambos equipos coordinados han evaluado los progresos realizados durante la primera mitad del proyecto en áreas críticas como la detección, clasificación y predicción de arritmias y valvulopatías. Durante las sesiones de trabajo, se presentaron avances significativos en la optimización de modelos QML aplicados a sistemas clásicos. Asimismo, el equipo ha avanzado en el procesado de señal e IA aplicado al ámbito de la espirometría y sonidos adventicios pulmonares para la evaluación del estado del sistema respiratorio, fundamentales para el seguimiento preventivo de pacientes. La calidad y el rigor de las investigaciones están avaladas por el sólido volumen de resultados ya difundidos en publicaciones Journal Citation Reports (JCR) de alto impacto y congresos internacionales de prestigio.
De cara a la segunda mitad del proyecto, los investigadores siguen con la planificación de tareas de integración destinadas a transformar el conocimiento científico consolidado en aplicaciones tecnológicas tangibles. El encuentro también sirvió para coordinar el trabajo futuro con la idea de ir materializando los esfuerzos científicos en herramientas que ayuden y complementen el diagnóstico emitido por un médico ya que la medicina del futuro cada vez está más cerca de nuestro día a día.
