Autor: Marcos Lacasa-Cazcarra
Programa: Doctorado en Informática, Tecnología y Multimedia
Idioma: Inglés
Dirección: Jordi Casas-Roma, Jose Alegre
Departamento / Instituto: Escuela de Doctorado UOC
Materias: Bioinformática
Palabras clave: Aprendizaje automático, Encefalomielitis, Fatiga crónica
Área de conocimiento: Informática, Tecnología y Multimedia
Resumen:
La encefalomielitis miálgica o síndrome de fatiga crónica (EM/SFC) es un proceso orgánico, debilitante y multifacético. El inicio heterogéneo y la presentación clínica con comorbilidades adicionales dificultan su diagnóstico. No hay evidencias de pruebas diagnósticas ni biomarcadores que determinen, por sí solos, su diagnóstico. Las líneas de investigación son heterogéneas. Se requiere definir ensayos clínicos para identificar tratamientos eficaces. En esta investigación se aporta 2 biomarcadores que pueden ser utilizados en este fin: el consumo pico de oxígeno en la prueba de esfuerzo y el resultado del test CPT3 para medir el deterioro cognitivo. Se diseña una aplicación que ofrece un análisis multidisciplinar, y predice el riesgo físico de un paciente afecto EM/SFC. Favorece la detección precoz del deterioro físico y la derivación a una unidad especializada que favorecería la detección del síndrome.