La UAM y BioSmartData, a través de la FUAM, crean una cátedra estratégica de Inteligencia Artificial aplicada al Real World Data para liderar la transición hacia la medicina personalizada

La alianza entre la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y la startup BioSmartData (BSD) da origen a la primera cátedra en España que integra inteligencia artificial, datos del mundo real (RWE) para el desarrollo de algoritmos predictivos y prescriptivos con aplicación directa en medicina personalizada.

Esta iniciativa, canalizada a través de la Fundación Universidad Autónoma de Madrid (FUAM), une ciencia, datos y tecnología para acelerar la transición hacia una medicina más precisa, personalizada y basada en evidencia real.

El acto de firma de la Cátedra tuvo lugar en la sede de la Fundación Universidad Autónoma de Madrid (FUAM), en el campus de Cantoblanco, y contó con la participación de representantes institucionales, académicos y empresariales.

Por parte de BioSmartData asistieron María Cayuela Calvo (CEO), y Juan Cifre (COO). Durante su intervención, María Cayuela destacó: “Esta cátedra refuerza nuestro compromiso con una ciencia rigurosa, colaborativa y orientada al impacto real. En BioSmartData no trabajamos desde la intuición, sino desde los datos. Entendemos la inteligencia artificial como una herramienta para mejorar la práctica médica, optimizar resultados y avanzar hacia una medicina verdaderamente personalizada”.

De parte de la UAM asistieron Félix Zamora Abanades, vicerrector de Innovación y Transferencia; Carlos Aguirre Maeso, director de la Escuela Politécnica Superior; los dos directores académicos de la Cátedra, el Prof. Doroteo Torre Toledano y el Prof. Daniel Ramos Castro, del Departamento de Tecnología Electrónica y de las Comunicaciones y Rocío Schettini del Moral, directora general de la Fundación de la UAM, quien puso en valor el papel de la FUAM como “facilitadora de alianzas estratégicas que refuerzan el impacto social de la universidad, como es el caso de esta colaboración con BioSmartData, que abre nuevas oportunidades para validar modelos predictivos en entornos reales, lo que representa un avance significativo en la aplicación de la inteligencia artificial en salud”.

Los directores de la Cátedra coincidieron en destacar el carácter transformador del proyecto. “La Cátedra UAM-BioSmartData representa una oportunidad de colaboración universidad-empresa para fortalecer tanto la investigación del grupo AUDIAS como las capacidades de la empresa en el uso de la tecnología para la gestión y el análisis de datos reales en el sector salud. La amplia experiencia del grupo AUDIAS en la aplicación de la Inteligencia Artificial en múltiples problemáticas sin duda servirá para que la empresa añada un enorme valor a sus actividades, en ámbitos tan beneficiosos para la sociedad como la mejora del dolor crónico musculoesquelético, las terapias emergentes para su tratamiento, y la medicina regenerativa, así como la optimización del coste-efectividad de los protocolos terapéuticos en este ámbito”, señaló el profesor Torre Toledano. Por su parte, Daniel Ramos añadió que “El grupo AUDIAS ha demostrado sus capacidades en el uso de la IA para dar soluciones a desafíos con datos reales, mediante la exitosa consecución de múltiples colaboraciones con empresas, tanto a largo como a corto plazo, afrontando desafíos notables en una gran diversidad de ámbitos de aplicación. Es por lo que nuestras expectativas en los resultados de la Cátedra son muy altas. Además, los beneficios para la Universidad Autónoma de Madrid de esta colaboración son enormes, desde la ampliación de sus conocimientos en el ámbito de negocio de BioSmartData, hasta la difusión de sus actividades entre profesionales de la medicina y de la ingeniería biomédica, lo cual abre la posibilidad de sinergias futuras tanto en investigación como en formación o transferencia. Sin duda, la constitución de esta Cátedra supone un gran éxito tanto para la Universidad Autónoma de Madrid como para BioSmartData”.

Uso de datos clínicos reales para mejorar la toma de decisiones médicas mediante tecnologías de inteligencia artificial

La Cátedra, que estará vinculada al grupo de investigación AUDIAS de la Escuela Politécnica Superior de la UAM, desarrollará líneas de trabajo centradas en el análisis del dolor crónico musculoesquelético, la evaluación de terapias emergentes, el estudio de la coste-efectividad de tratamientos, así como el impulso a la formación doctoral.

Con esta iniciativa, la UAM y BioSmartData consolidan un espacio compartido de investigación, formación e innovación en torno a la inteligencia artificial aplicada a la salud, reforzando el papel de la UAM como agente transformador al servicio de la sociedad.