Los resultados de Disc4All han sido publicados en la plataforma Cordis de la UE, dedicada a la investigación e innovación, a través de un artículo específicamente dedicado a este tema
Crean técnicas con inteligencia artificial para tratar el dolor lumbar

Crean técnicas con inteligencia artificial para tratar el dolor lumbar –. Un consorcio de investigación europeo, liderado por la española Universidad Pompeu Fabra (UPF), generó unas técnicas innovadoras con inteligencia artificial (IA) para tratar la degeneración de la columna vertebral, que es una de las principales causas del dolor lumbar.

El proyecto europeo Disc4All, liderado por el investigador de la UPF Jérôme Noailly. Generó herramientas basadas en IA y simulación por ordenador para identificar y tratar la degeneración vertebral.

Jérôme Noailly es jefe del área de investigación de Biomecánica y Mecanobiología (BMMB) de la Unidad BCN MedTech del Departamento de Ingeniería de la UPF.

Las nuevas técnicas creadas por el mencionado consorcio europeo son pioneras a nivel internacional y pueden constituir un apoyo clínico fundamental para identificar las causas de la degeneración de las vértebras, una de las principales causas del dolor lumbar.

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El proyecto, que empezó en noviembre de 2020 y acaba de finalizar. Fue apoyado por la Comisión Europea, a través de la Innovative Training Network (ITN) de las Acciones Marie Sklodowska-Curie (MSCA).

Noailly explica que los modelos computacionales y de IA que diseñaron pueden contribuir a hacer diagnósticos más precisos que los que se realizan con las actuales observaciones clínicas.

El proyecto fue impulsado por un consorcio europeo liderado por la UPF y formado por centros de investigación y empresas tecnológicas y médicas de ocho países. Con expertos en informática y datos, biología experimental y computacional, bioinformática, biomecánica y medicina.

En total, se coordinaron 15 proyectos de doctorado que, juntos, permitieron esta integración y convergencia excepcional de disciplinas.

EO// con información de: El Aragüeño