CA | ES

Vicent Ribas | EURECAT

Cap de la línia de recerca en Analítica de Dades en Medicina a la Unitat de Digital Health

Vicent Ribas | EURECAT

Cap de la línia de recerca en Analítica de Dades en Medicina a la Unitat de Digital Health
@Vribasripoll | @Eurecat_news

Biografia

El Dr. Vicent Ribas Ripoll és cap de la línia de recerca en Analítica de Dades en Medicina a la Unitat de Digital Health d’Eurecat. És membre sènior de l’IEEE i també és el coordinador del grup de recerca en Data Analytics in Medine and Omics Integration de l’AGAUR. Ha sigut copresident del programa FET Open de la Comissió Europea. El Dr. Ribas és professor agregat per l’AQU i ha desenvolupat la seva tasca docent a la Universitat de Girona i la UPC. Va començar la seva carrera professional a Accenture on es va interessar en la IA i la seva aplicació en la salut. El Dr. Ribas també té una llarga experiència com a emprenedor i consultor en IA.

El Dr. Ribas ha centrat la seva recerca en l’estudi de la Sèpsia, malalties inflamatòries, modelització cardiovascular i Càncer. Va ser guardonat amb el premi al millor pòster científic al congrés internacional de la Society for Critical Care del 2012. És doctor en Intel·ligència Artificial, Màster en Enginyeria Matemàtica, Enginyer Superior de Telecomunicacions per la UPC i Màster en Enginyeria Elèctrica per la KTH d’Estocolm on va ser deixeble de Johan Torkel Håstad, premi Gödel de Matemàtiques i precursor de l’actual revolució en Deep Learning.

[PONÈNCIA] «L’adopció de la IA per a una medicina de precisió basada en el valor des de la perspectiva del pacient»

Actualment estem vivint una revolució provocada per la intel·ligència artificial i la ciència de dades. Els sistemes de recomanació, els assistents intel·ligents com Siri o Alexa i els motors de jocs capaços d’apallissar els millors jugadors del mòn de Go han entrat a la nostra vida diària per a quedar-s’hi. En aquest context de disrupció, l’entorn de la Salut i de la medicina també s’està beneficiant d’aquests avenços. La IA no només té un impacte en la presa de decisions clíniques sinó que, eventualment, pot arribar a canviar els processos assistencials.

A la nostra ponència, explicarem els factors que, en la nostra opinió, han provocat aquesta ‘revolució de les dades’ així com l’augment significatiu en la informació i dades disponibles dels últims anys. També farem un petit repàs del marc metodològic actual a partir del qual es desenvolupen la majoria de sistemes d’IA aplicats en l’àmbit de la salut. Per exemple, molta gent es pregunta per què funciona el Deep Learning?

Dins d’aquest marc conceptual, presentarem diferents projectes, que hem completat en els últims anys, i que hem separat en tres àmbits: social/poblacional, assistencial i de medicina de precisió. Pel primer àmbit presentarem el projecte Big Data per la prevenció d’epidèmies on hem estudiat la pandèmia de la COVID-19. En el segon àmbit presentarem com la IA pot ajudar en la detecció precoç del càncer de pulmó i el seu diagnòstic. Pel que fa a la medicina de precisió presentarem un estudi sobre la disfunció orgànica a partir de dades òmiques i el desenvolupament de nous tractaments personalitzats.

Finalment, també abordarem la problemàtica associada al desenvolupament d’aplicacions d’IA en salut. En particular, parlarem de la IA explicable per a millorar la transparència i traçabilitat de totes les decisions que es prenen de forma automàtica en un context clínic i de l’empoderament del pacient per a la seva participació en els processos de decisió sobre la seva salut, la gestió de les seves dades de salut i el seu posterior ús en el desenvolupament de sistemes basats en IA.

xpabcncongress.com