El proyecto q-Vigilance aborda la necesidad de mejorar la predicción de la gravedad de los síntomas en pacientes usando un algoritmo de aprendizaje automático cuántico para superar las limitaciones del modelo NEWS 2. Este enfoque busca ofrecer respuestas más rápidas y precisas en el Hospital Clinic de Barcelona, transformando la monitorización de pacientes hacia un estándar más avanzado y eficiente en la atención médica predictiva.
Los objetivos principales son la implementación y mejora el puntaje NEWS 2 mediante el uso de un algoritmo de aprendizaje automático cuántico que aspira a superar el modelo clásico en eficacia y eficiencia. La meta es proporcionar una herramienta precisa para la predicción temprana de la gravedad de síntomas en pacientes, optimizando la respuesta médica en el Hospital Clinic de Barcelona y elevando el estándar de la monitorización de salud mediante tecnología avanzada.
Dataset privado, clínico y biométrico que proviene del registro de pacientes del Hospital Clinic de Barcelona
Tanto capacidades de procesamiento local (On Premise) como recursos escalables en la nube (Cloud).
Aprendizaje Automático o Profundo Cuántica
Dataset privado, clínico y biométrico que proviene del registro de pacientes del Hospital Clinic de Barcelona
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