WP 2. Desarrollar, validar y evaluar el impacto de los algoritmos de riesgo en la prevención de enfermedades prevalentes

Coordinador

Juan Bellón

Grupo de Investigación SAMSERAP

RD21/0016/0012

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Grupos Participantes

  • Cardiocat. IP: Rafel Ramos (RD21/0001/0001)

  • GAIAP-Aragón. IP: Rosa Magallón (RD21/0001/0005)

  • GRAP-caIB. IP: Alfonso Leiva (RD21/0001/0009)

  • GIAPCyL. IP: Luis García (RD21/0001/0010)

  • Valencia. IP: Isabel Hurtado (RD21/0001/0006)

  • SAMSERAP. IP: Juan Bellon (RD21/0001/0012)

  • Sant Joan de Déu. IP: Enric Vicens (RD21/0001/0018)

  • Galicia. IP: Francisco Gude (RD21/0001/0022)

  • Alicante. IP: Francisco Gil (RD21/0001/0024)

  • Madrid. IP: Isabel del Cura (RD21/0001/0027)

  • ISCiii. IP: Joao Forjaz (RD21CIII/0003/0002)

Líneas de Investigación

Línea 1.
Desarrollar y evaluar la validación interna y externa de algoritmos de riesgo para predecir la incidencia de enfermedades prevalentes. Desarrollar y validar internamente nuevos algoritmos predictivos de riesgo, evaluar la incorporación de nuevos e innovadores factores de riesgo, así como recalibrar o validar externamente en diferentes poblaciones aquellos algoritmos predictivos de riesgo ya desarrollados

  • Tarea 1. Desarrollar y evaluar la validación interna y externa de algoritmos de riesgo para predecir la incidencia de trastornos mentales (depresión, ansiedad, psicosis y suicidio).

  • Tarea 2. Desarrollar y evaluar la validación interna y externa de algoritmos de riesgo para predecir la incidencia y la mortalidad de las enfermedades cardiovasculares.

  • Tarea 3. Desarrollar y evaluar la validación interna y externa de algoritmos de riesgo para predecir la incidencia de otras enfermedades prevalentes (diabetes, demencia y fracturas osteoporóticas).

Línea 2.
Desarrollar intervenciones personalizadas innovadoras basadas en algoritmos predictivos de riesgo para prevenir enfermedades prevalentes. Estas intervenciones personalizadas innovadoras integrarán algoritmos predictivos de riesgo en la toma de decisiones de los individuos y de los profesionales de la salud, así como sistemas de apoyo a la toma de decisiones y de seguimiento basados en las tecnologías de la información y la comunicación.

  • Tarea 1. Desarrollar intervenciones personalizadas innovadoras basadas en algoritmos predictivos de riesgo para prevenir los trastornos mentales (depresión, ansiedad, psicosis y suicidio).

  • Tarea 2. Desarrollar intervenciones personalizadas innovadoras basadas en algoritmos de riesgo predictivo para prevenir enfermedades cardiovasculares

  • Tarea 3. Desarrollar intervenciones personalizadas innovadoras basadas en algoritmos predictivos de riesgo para prevenir las fracturas osteoporóticas.

Línea 3.
Evaluar el impacto de los algoritmos predictivos de riesgo en la salud de las personas y la mejora de los servicios sanitarios.

  • Tarea 1. Evaluar el impacto de los algoritmos predictivos de riesgo de trastornos mentales en la salud de las personas y en la calidad de vida física y mental.

  • Tarea 2. Evaluar el impacto de los algoritmos predictivos de riesgo de enfermedades cardiovasculares en la salud de las personas y en la mejora de los servicios sanitarios

  • Tarea 3. Evaluar el impacto de los algoritmos de riesgo predictivo de las fracturas osteoporóticas en la salud de las personas y en la mejora de los servicios sanitarios.