jueves, 5 de noviembre de 2026
O obxectivo do proxecto é buscar solucións TIC máis eficientes no estudo de trastornos do soño, unha problemática que afecta, hoxe en día, a máis de catro millóns de persoas en España, segundo datos da Sociedade Española de Neuroloxía.
A iniciativa, coordinada polos equipos de Eduardo Mosqueira Rey e Diego Álvarez Estévez do CITIC no marco da convocatoria de Proxectos de Xeración de Coñecemento 2023, financiado polo Ministerio de Ciencia, Innovación e Universidades, a Axencia Estatal de Investigación e polo Fondo Europeo de Desenvolvemento Rexional (FEDER), está dirixida a mellorar a análise dos rexistros médicos do soño mediante o uso de diversos algoritmos de aprendizaxe automática de nova xeración, baseados en mecanismos de auto-atención , a colaboración de expertos humanos no proceso de aprendizaxe e a inclusión da computación cuántica. A través destes, segundo explica Mosqueira, preténdese desenvolver solucións máis eficientes e explicables para o diagnóstico de trastornos do soño.
A colaboración co CESGA, engade o investigador, consiste en utilizar o modelo cuántico de predición de series temporais desenvolvido polo CESGA, adaptalo para o tipo de sinais que usamos nós na medicina do soño, e adecualo debidamente para realizar tarefas de clasificación de fases do soño e detección de diferentes eventos de relevancia para o diagnóstico. O modelo adaptado utilizaríase con datos reais da medicina do soño dos que dispoñemos e probaríase tanto nos simuladores cuánticos como no computador cuántico real que están instalados no CESGA.
Acelerar o diagnóstico para unha maior eficiencia clínica
Os trastornos do soño afectan a gran parte da poboación. Segundo a estatística que manexa a Sociedade Española de Neuroloxía, máis de catro millóns de persoas no noso país, e máis en detalle, o 48% da poboación adulta e o 25% da infantil, non ten un soño de calidade. Os procedementos de diagnóstico asociados á revisión manual da proba polisomnográfica estándar (PSG) son complexos e custosos, o que fai que os centros clínicos ter dificultades para satisfacer a crecente demanda destes exames.
A análise de PSG asistido por computadora ofrece claras vantaxes en termos de importantes aforros de tempo e custos xerais asociados ao diagnóstico. Con todo, as solucións propostas ata o de agora limítanse a realizacións parciais, ad hoc e presentan problemas de xeneralización. As técnicas de intelixencia artificial de aprendizaxe profunda de primeira xeración como redes convolucionais (CNNs) ou recorrentes (RNNs) son apropiadas para a detección e clasificación dun só obxecto (por exemplo, imaxes), pero non son óptimos nas situacións máis complexas que requiren a identificación de múltiples obxectos individuais. Ademais, compórtanse como caixas negras, o que repercute negativamente na súa aceptabilidade por parte do clínico, impedindo un aproveitamento responsable das súas decisións.
Neste escenario, o proxecto NEXT-GEN-SOMNUS do CITIC da UDC persegue investigar a aplicabilidade das técnicas de aprendizaxe automática de próxima xeración ao problema da análise de rexistros médicos de soño que superen as limitacións dos modelos de primeira xeración. Por iso, tal e como expón Mosqueira Rey: propoñen mellorar a eficiencia dos algoritmos expondo a integración de mecanismos novos de auto-atención para tratar de obter mellores resultados na detección e clasificación de eventos. Doutra banda , incluír técnicas human-in-the-loop para tentar incluír coñecemento experto humano nos devanditos algoritmos, que permitan mellorar tanto o seu rendemento como as súas capacidades de explicabilidad . E, ademais, incluír tarefas de aprendizaxe automática-cuántica facendo uso de procesos como a superposición, a interferencia e o entrelazamiento que permitan levar aos algoritmos de aprendizaxe automática a outro nivel e maximizar así as vantaxes destas ferramentas TIC para o diagnóstico, estudo e seguimento clínico posterior dos trastornos do soño.
Sobre o CITIC
O CITIC é un centro de investigación que potencia o avance e a excelencia en I +D+i aplicada ás TIC, creado en 2008 pola Universidade da Coruña. A actividade científica do centro estrutúrase en catro áreas de investigación principais: Intelixencia artificial; Ciencia e Enxeñería de Datos; Computación de Altas Prestacións; e Servizos e Redes Intelixentes, e unha área de investigación transversal a todas elas: a de Ciberseguridade.
O CITIC está acreditado como Centro Excelente e membro da Rede CIGUS para o período 2024-2027. A acreditación, estruturación e mellora do CITIC está cofinanciada pola Xunta de Galicia e nun 60% pola Unión Europea no marco do Programa Operativo FEDER Galicia 2021-2027, co obxectivo temático de promover unha Europa máis intelixente: transformación económica innovadora.
O avance do último informe climatolóxico elaborado por MeteoGalicia indica que a Comunidade rexistrou un mes de outubro cálido e moi seco. Foi un período anómalo, xa que as altas presións foron moito máis frecuentes do que cabería agardar nesta época. De feito, só chegaron tres frontes desde o Atlántico que, ademais, tiveron pouca actividade. Neste contexto, as temperaturas estiveron por riba dos valores climatolóxicos e as precipitacións acumuladas foron moi inferiores ao que cabería agardar. Máis polo miúdo, a media das temperaturas foi superior ao habitual neste mes, sobre todo no caso das máximas, debido ao predominio de situacións anticiclónicas que achegaban aire cálido desde o sur. De feito, destacan os altos rexistros acadados entre os días 9 e 15.
A Xunta de Galicia puxo en marcha a campaña de inmunización fronte á gripe e a COVID, que este ano incorpora como principais novidades a extensión da vacina antigripal de alta carga ás persoas de 65 a 69 anos e a ampliación do proxecto piloto de vacinación nos colexios a 75 centros educativos. O inicio oficial tivo lugar nun acto nas residencias de maiores e centros de discapacidade, o colectivo polo que arranca tradicionalmente a campaña debido á vulnerabilidade deste grupo fronte ás infeccións respiratorias.
