Iñigo Cortajarena y Pedro Morales, ingenieros aeronáuticos por la UPM, forman parte del equipo de cinco ingenieros españoles premiados por la Fundación en el campo de la salud infantil.
Un modelo predictivo del peso que tendrá el bebé al nacer diseñado en menos de cuatro horas. Es el motivo por el que la Fundación Bill y Melinda Gates ha distinguido a Íñigo Cortajarena, Pedro Morales, Vicente Laiseca, Antonio Malpica y Enrique Colin, los dos primeros titulados por la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM).
Los cinco jóvenes, que actualmente trabajan en la empresa Ebury que daba nombre a su equipo, han recibido el premio Hacking Global Health por su diseño de un modelo que permite identificar el peso que tendría un feto en la semana 40 de gestación con el objetivo de prevenir posibles malformaciones o problemas en el parto y durante el desarrollo del niño. Para ello aplicaron sus conocimientos en Big Data a este nuevo campo y analizar 17.000 medidas de 2.500 bebés.
El trabajo desarrollado por los ingenieros españoles se impuso al de los ocho equipos que competían. Su originalidad en la forma de abordar el problema y en su solución fue clave en la decisión del jurado compuesto por expertos de las áreas de tratamiento de datos, la economía y la sanidad.
Además de la ayuda económica que implica el galardón, los cinco integrantes del equipo recibirán una invitación de la Fundación Bill y Melinda Gates para depurar el modelo diseñado e implementarlo en los trabajos de la fundación en los países en vía de desarrollo.
La Fundación Bill y Melinda Gates lleva adelante una iniciativa a nivel mundial que implica la incorporación de los datos al conocimiento de los factores que determinan el nacimiento, el crecimiento y el desarrollo de los individuos en unas condiciones saludables. Actualmente, la fundación cuenta con los datos de 9,5 millones de niños procedentes de 122 estudios individuales realizados en 25 países, que aportan información sobre más de un millar de variables clínicas de interés.
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