Sistemas de Soporte al Diagnóstico y la Intervención
Código: 44027 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
|---|---|---|---|
| 4316624 Internet de las Cosas para Salud Digital / Internet of Things for E-Health | OT | 0 | 2 |
Contacto
- Nombre:
- Debora Gil Resina
- Correo electrónico:
- Debora.Gil@uab.cat
Uso de idiomas
- Lengua vehicular mayoritaria:
- inglés (eng)
Equipo docente
- Enric Martí Godia
- Aura Hernández Sabaté
Equipo docente externo a la UAB
- llorenç badiella
Prerequisitos
Knowledge of programming languages (prefearably C++, Python or Matlab) and good mathematical background is highly recommended
Objetivos y contextualización
An important area of application within IoT for digital health are the systems of support to the clinical decision making (diagnosis and intervention). To facilitate its use in the largest number of clinical centers, these systems are beginning to develop as a service in the cloud (Diagnosis as a service). This module provides the student with the necessary techniques through use cases.
A cloud diagnostic service requires a client application that allows the interactive visualization of large volumes of augmented multimodal data with clinically relevant information extracted using AI-specific techniques and processing Image in the cloud. AI techniques and image processing should be able to customize the models for each patient efficiently in order to have all the information in the same intelligent intervention room that allows the doctor to interact with the application without Alter the usual protocol. In addition, the clinical validation of the system requires the use of statistical techniques that allow to contemplate the variability between clinical experts and possible replicas in the experimental design
Competencias
- Analizar y modelar fenómenos con datos, gráficos e imágenes complejas en el contexto del Internet de las cosas (IoT) en el ámbito de la salud utilizando las técnicas propias de la probabilidad, estadística e inteligencia artificial.
- Aplicar las herramientas básicas de investigación en el ámbito del Internet de los Objetos en Salud.
- Aplicar las reglas éticas aplicables al sector de la salud.
- Comprender, analizar y evaluar teorías, resultados y desarrollos en el idioma de referencia (inglés), además de en la lengua materna (catalán y castellano), en el ámbito del Internet de los Objetos en Salud.
- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
- Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
- Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
Resultados de aprendizaje
- Aplicar las herramientas básicas de investigación en el ámbito del Internet de los Objetos en Salud.
- Comprender las consecuencias éticas del uso de los sistema de soporte al diagnóstico y la intervención.
- Comprender, analizar y evaluar teorías, resultados y desarrollos en el idioma de referencia (inglés), además de en la lengua materna (catalán y castellano), en el ámbito del Internet de los Objetos en Salud.
- Identificar las mejores metodologías que se pueden aplicar para la conceptualización, diseño, desarrollo y evaluación de una aplicación que requiera procesado de escáneres médicos y videos para la obtención de modelos personalizados del paciente.
- Identificar los problemas básicos que se deben resolver en computación gráfica, así como los algoritmos específicos más óptimos en un sistema de soporte a la toma de decisiones clínicas instalado en la sala de intervenciones.
- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
- Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
- Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
Contenido
• Interactive visualization devices and interfaces
• Animation and graphics techniques
• Virtual and augmented reality
• Definition of GroundTruth and variability between observers
• Multiple multifaceted replicas, random effects regression models
• CrowdSouring Techniques for data collection
• Modeling of the anatomy and physiology of the patient
• Advanced Medical Scanner processing techniques: 3d reconstruction methods, multimodal data integration
Metodología
We will follow a problem based methodology, so learning will we based on the solution of usage cases related to real applications in the field of Iot. Students will be provided with the basic materials and tools required to solve each usage case. Teachers will also give some explanations at some lectures in order that students can understand usage cases and the provided tools. The remainining lectures will focus on helping students to solve the proposed usage cases and extending explanations related to techniques.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Actividades
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Clases Magistrales | 50 | 2 | 2, 5, 4 |
| Tipo: Supervisadas | |||
| Sesiones Tutorizadas | 92 | 3,68 | 1, 2, 3, 5, 4, 7, 8, 6 |
Evaluación
Resolution of Usage Cases. Following a PBL methodology, students will solve some usage cases in groups and with the help of the teacher (who will take the role of expert) during the course.
Individual Tests. Students' capability to apply the techniques will be also evaluated individually.
Actividades de evaluación
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Individual Tests | 50 | 6 | 0,24 | 1, 2, 3, 5, 4, 7, 8, 6 |
| Reports | 50 | 2 | 0,08 | 1, 5, 4 |
Bibliografía
Paul Suetens, Fundamentals of medical imaging
Bui, Alex A.T., Taira, Ricky K. (Eds.), Medical Imagine Informatics
Bruce Eckel, Thinking in PYTHON (on line at http://www.bruceeckel.com).
Rao, C.R. (1973), Linear Statistical Inference and Its Applications - second ed, New York: John Wiley & Sons, Inc.
Hosmer, D.W, Jr and Lemeshow, S. (1989), Applied Logistic Regression - John Wiley & Sons, Inc.
A. Watt, , 3rd edition, , 2000. 3D Computer Graphics Addison-Wesley
P. Shirley, Fundamentals of Computer Graphics, 3rd ed., AK Peters, 2002
Software
Python, OpenGL, Visual C++