En una reciente reunión de coordinación celebrada en el Campus de Gijón, el consorcio del proyecto ARTERiA ha destacado la madurez de sus investigaciones. Estas se centran en el análisis de señales biomédicas mediante la combinación de técnicas avanzadas de procesamiento de señal, inteligencia artificial (IA) y modelos de Quantum Machine Learning (QML).
El proyecto está coordinado por la Universidad de Jaén (UJA) y cuenta con la participación de la Universidad de Oviedo. Los equipos han evaluado los progresos realizados durante la primera mitad del proyecto, especialmente en áreas críticas como la detección, clasificación y predicción de arritmias y valvulopatías.
Durante las sesiones de trabajo, se presentaron avances significativos en la optimización de modelos QML aplicados a sistemas clásicos. Asimismo, se ha progresado en el procesamiento de señal e IA aplicada al ámbito de la espirometría y los sonidos adventicios pulmonares, fundamentales para la evaluación del sistema respiratorio y el seguimiento preventivo de pacientes.
“"La calidad y el rigor de las investigaciones están avaladas por el sólido volumen de resultados ya difundidos en publicaciones Journal Citation Reports (JCR) de alto impacto y congresos internacionales de prestigio."
De cara a la segunda mitad del proyecto, los investigadores planifican tareas de integración para transformar el conocimiento científico en aplicaciones tecnológicas tangibles. El objetivo es materializar estos esfuerzos en herramientas que complementen el diagnóstico médico, acercando la medicina del futuro a la práctica diaria.
