Ponente: Dª Cristina López Sarachaga.
Tesis: Contribuciones al diagnóstico oncológico mediante tomografía de coherencia óptica (OCT) y técnicas de imagen médica
Directores: Dña. Olga M. Conde Portilla y Dña. Estivaliz Garrote Contreras.
El acto tendrá lugar el día 23 de mayo, a las 11:30 horas, en la Sala de grados de ETSIIT de la Universidad de Cantabria.
Ponente: Dª Cristina López Sarachaga. Tesis: Contribuciones al diagnóstico oncológico mediante tomografía de coherencia óptica (OCT) y técnicas de imagen médica Directores: Dña. Olga M. Conde Portilla y Dña. Estivaliz Garrote Contreras. El acto tendrá lugar el día 23 de mayo, a las 11:30 horas, en la Sala de grados de ETSIIT de la Universidad […]
Ponente: Dª Marta Vega Campos.
Tesis: Evaluación y aplicación de un entrenamiento formativo basado en la terapia de aceptación y compromiso (ACT) para la mejora de la flexibilidad psicológica en trabajadores del ámbito de la pequeña empresa
Directores: Dña. Marta Pérez Pérez y Dña. Carmen María Sarabia Cobo.
El acto tendrá lugar el día 16 de mayo, a las 11:00 horas, en la Sala de Grados de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales de la Universidad de Cantabria.
Ponente: Dª Marta Vega Campos. Tesis: Evaluación y aplicación de un entrenamiento formativo basado en la terapia de aceptación y compromiso (ACT) para la mejora de la flexibilidad psicológica en trabajadores del ámbito de la pequeña empresa Directores: Dña. Marta Pérez Pérez y Dña. Carmen María Sarabia Cobo. El acto tendrá lugar el día 16 […]
El miércoles 16 de abril, Aminah Abolore Sulayman impartirá una sesión dentro del programa Sinergias Grupos IDIVAL. En esta ocasión, la sesión se desarrollará íntegramente en formato online.
«Development of Machine Learning Models to Predict Onset of Intradialytic Hypotension in Hemodialysis Process»
Aminah Abolore Sulayman es Doctora en Ingeniería Química por La Universidad Tecnológica Ladoke Akintola (LAUTECH) en donde ejerce como profesora en el Departamento de Ingeniería Química.
Aminah ha desarrollado su trabajo como becaria postdoctoral en IDIVAL, dentro del programa Science by Women de la Fundación Mujeres por África. Durante su estancia, ha trabajado en un proyecto de aplicación de modelos de aprendizaje automático para la predicción en tiempo real de la hipotensión intradiálisis en pacientes sometidos a hemodiálisis. Bajo la dirección del Dr. Emilio Rodrigo Calabia del Servicio de Nefrología del HUMV, ha explorado arquitecturas avanzadas de redes neuronales, como las redes neuronales recurrentes y los modelos de aprendizaje profundo. Por medio de herramientas de simulación como MATLAB y Python, su investigación pretendía captar la dinámica temporal de los datos de hemodiálisis para desarrollar un modelo predictivo robusto y en tiempo real.
Su actividad investigadora se centra también en la ingeniería de sistemas, modelización y control de procesos. Ha utilizado la modelización matemática aplicada a la ingeniería biomédica, principalmente en campos como la diálisis y la diabetes mellitus.
Aminah ha sido miembro de la Sociedad Nigeriana de Ingenieros, la Asociación de Mujeres Ingenieras de Nigeria, miembro del Consejo para la Regulación de la Ingeniería en Nigeria y de la Asociación Nacional de Profesionales de la Inteligencia Artificial (NAAIP). Su actividad académica es extensa y, ejemplo de ello, es el número de participación en congresos, publicación de artículos y presentación de posters.
Es necesario inscribirse a través del siguiente link de acceso:
https://us06web.zoom.us/meeting/register/jV9CgbPMTWirosqt138d-A
La sesión comenzará a las 14:00h. La ponencia será de unos 40 minutos seguidos de un breve debate y preguntas.
El miércoles 16 de abril, Aminah Abolore Sulayman impartirá una sesión dentro del programa Sinergias Grupos IDIVAL. En esta ocasión, la sesión se desarrollará íntegramente en formato online. «Development of Machine Learning Models to Predict Onset of Intradialytic Hypotension in Hemodialysis Process» Aminah Abolore Sulayman es Doctora en Ingeniería Química por La Universidad Tecnológica Ladoke Akintola (LAUTECH) en […]
La iniciativa cultural Patrona en las Calles ha entregado al Instituto de Investigación Marqués de Valdecilla (IDIVAL) una donación de 1.200 euros, recaudados gracias a sus actividades benéficas vinculadas a las fiestas patronales y a las celebraciones navideñas de la ciudad de Torrelavega. La firma del acto de entrega ha tenido lugar recientemente en las instalaciones de IDIVAL, en Santander.
Esta donación se ha materializado a través de su particular Lotería Patronal, un sorteo con un carácter 100% benéfico cuyos fondos recaudados se han destinado íntegramente a IDIVAL.
Patrona en las Calles es una iniciativa impulsada por cinco amigos del entorno de Torrelavega que, sin ánimo de lucro, buscan fortalecer el tejido social y cultural de la ciudad. Con eventos centrados en la música y la identidad cultural local, el proyecto nace con un claro espíritu comunitario: celebrar las raíces de la ciudad y, al mismo tiempo, contribuir activamente al bienestar de su gente.
“Para nosotros, esta donación representa una forma de devolver todo el apoyo que recibimos de la comunidad. Apostar por la investigación es apostar por el futuro de todos”, destacan desde la organización.
Desde IDIVAL se ha agradecido el gesto, subrayando la importancia de este tipo de iniciativas ciudadanas que permiten acercar la ciencia a la sociedad y refuerzan el vínculo entre cultura, compromiso social e innovación sanitaria.
La iniciativa cultural Patrona en las Calles ha entregado al Instituto de Investigación Marqués de Valdecilla (IDIVAL) una donación de 1.200 euros, recaudados gracias a sus actividades benéficas vinculadas a las fiestas patronales y a las celebraciones navideñas de la ciudad de Torrelavega. La firma del acto de entrega ha tenido lugar recientemente en las […]
El miércoles 16 de abril, Aminah Abolore Sulayman impartirá una sesión dentro del programa Sinergias Grupos IDIVAL. En esta ocasión, la sesión se desarrollará íntegramente en formato online.
«Development of Machine Learning Models to Predict Onset of Intradialytic Hypotension in Hemodialysis Process»
Aminah Abolore Sulayman es Doctora en Ingeniería Química por La Universidad Tecnológica Ladoke Akintola (LAUTECH) en donde ejerce como profesora en el Departamento de Ingeniería Química.
Aminah ha desarrollado su trabajo como becaria postdoctoral en IDIVAL, dentro del programa Science by Women de la Fundación Mujeres por África. Durante su estancia, ha trabajado en un proyecto de aplicación de modelos de aprendizaje automático para la predicción en tiempo real de la hipotensión intradiálisis en pacientes sometidos a hemodiálisis. Bajo la dirección del Dr. Emilio Rodrigo Calabia del Servicio de Nefrología del HUMV, ha explorado arquitecturas avanzadas de redes neuronales, como las redes neuronales recurrentes y los modelos de aprendizaje profundo. Por medio de herramientas de simulación como MATLAB y Python, su investigación pretendía captar la dinámica temporal de los datos de hemodiálisis para desarrollar un modelo predictivo robusto y en tiempo real.
Su actividad investigadora se centra también en la ingeniería de sistemas, modelización y control de procesos. Ha utilizado la modelización matemática aplicada a la ingeniería biomédica, principalmente en campos como la diálisis y la diabetes mellitus.
Aminah ha sido miembro de la Sociedad Nigeriana de Ingenieros, la Asociación de Mujeres Ingenieras de Nigeria, miembro del Consejo para la Regulación de la Ingeniería en Nigeria y de la Asociación Nacional de Profesionales de la Inteligencia Artificial (NAAIP). Su actividad académica es extensa y, ejemplo de ello, es el número de participación en congresos, publicación de artículos y presentación de posters.
Es necesario inscribirse a través del siguiente link de acceso:
https://us06web.zoom.us/meeting/register/jV9CgbPMTWirosqt138d-A
La sesión comenzará a las 14:00h. La ponencia será de unos 40 minutos seguidos de un breve debate y preguntas.
El miércoles 16 de abril, Aminah Abolore Sulayman impartirá una sesión dentro del programa Sinergias Grupos IDIVAL. En esta ocasión, la sesión se desarrollará íntegramente en formato online. «Development of Machine Learning Models to Predict Onset of Intradialytic Hypotension in Hemodialysis Process» Aminah Abolore Sulayman es Doctora en Ingeniería Química por La Universidad Tecnológica […]
El proyecto Transcriptómica e inteligencia artificial para la predicción de remodelado cardiaco desfavorable en pacientes operados por estenosis valvular aórtica, financiado por la convocatoria INNVAL 2021 del Instituto de Investigación Marqués de Valdecilla (IDIVAL), se ha centrado en el estudio de datos ómicos en biopsias de ventrículo izquierdo de pacientes con estenosis aórtica severa sometidos a cirugía de sustitución valvular en el Hospital Universitario Marqués de Valdecilla.
El equipo liderado por el Dr. J Francisco Nistal y la Dra. Raquel García del grupo de investigación en Citocinas y Fenómenos de Plasticidad Tisular Patológica de IDIVAL, en colaboración con el Dr. Joaquín Bedia, del Departamento de Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación de la Universidad de Cantabria, ha diseñado un modelo predictivo que permite discriminar, en función del sexo, entre pacientes que normalizarán la masa ventricular izquierda un año después del reemplazamiento valvular, frente a aquellos que mantendrán hipertrofia residual. Para ello han utilizado metodología machine learning, rama de la inteligencia artificial con gran aplicación en el diagnóstico y estimación pronóstica en medicina. Los modelos predictivos desarrollados mediante redes bayesianas, combinando datos de secuenciación del miRNoma y datos clínicos, han permitido identificar un perfil de microRNAs desregulados, específicos para cada sexo, que posibilita la estimación de la hipertrofia residual un año después del reemplazamiento valvular con una precisión del 90%.
Con este proyecto se ahonda en la identificación de marcadores genéticos, junto con marcadores clínicos, con valor diagnóstico, pronóstico y de estratificación terapéutica con perspectiva de género, que contribuye a mejorar la indicación y elección del momento de la cirugía en los pacientes con estenosis aórtica. Poder estratificar y predecir qué pacientes normalizarán su masa del ventrículo izquierdo tras la cirugía es un desafío clínico importante; ya que la persistencia de la hipertrofia tras la cirugía constituye un factor que penaliza la supervivencia y la recuperación funcional de los pacientes, tanto en el corto como en el largo plazo.
El proyecto titulado «Transcriptómica e inteligencia artificial para la predicción de remodelado cardiaco desfavorable en pacientes operados por estenosis valvular aórtica», se enmarca en el programa de apoyo a proyectos de innovación INN-VAL (Exp. INNVAL21/24) del Instituto de Investigación Marqués de Valdecilla (IDIVAL).
El proyecto Transcriptómica e inteligencia artificial para la predicción de remodelado cardiaco desfavorable en pacientes operados por estenosis valvular aórtica, financiado por la convocatoria INNVAL 2021 del Instituto de Investigación Marqués de Valdecilla (IDIVAL), se ha centrado en el estudio de datos ómicos en biopsias de ventrículo izquierdo de pacientes con estenosis aórtica severa sometidos […]
El miércoles 9 de abril, contaremos con la ponencia de Shayamita Ghosh dentro del programa Progress Reports Valdecilla. La sesión se impartirá en el Laboratorio de Innovación y Experiencia de Usuario – Linnux a las 14:00 horas, siendo retransmitida en directo a través de la plataforma Zoom.
«Targeting the Tumor Microenvironment with Fe₃C Nanoparticles: A New Avenue in Melanoma Treatment»
Shayamita Ghosh es investigadora predoctoral dentro de la acción Marie Skłodowska-Curie, enmarcada dentro del programa Horizonte Europa. Actualmente, Shayamita desarrolla su actividad investigadora en el Grupo de Nanomedicina del IDIVAL y el Departamento de Biología Molecular de la Universidad de Cantabria.
Se licenció en ciencias botánicas por la Universidad de Bengala del Norte (India) y cuenta con un máster en biofísica por la Jamia Milia Islamia (India) y otro en Bioingeniería del Cáncer por la Universidad de Lyon (Francia). Ha sido asistente de investigación en la Facultad de Medicina de la Universidad de Miami Miller (Estados Unidos), ingeniera de investigación en la Universidad de Estrasburgo y en la Universidad Paris-Saclay (Francia). Desde 2021 al 2025, ha sido técnica de investigación y becaria durante el máster en el Institut de cancerologie Europe, Estrasburgo (Francia). Shayamita cuenta con varias publicaciones científicas y ha participado en múltiples congresos internacionales.
La sesión se impartirá en formato híbrido, presencialmente en el laboratorio Linnux (entrada libre hasta completar aforo) y vía online a través de la plataforma Zoom. Para asistir a la sesión virtual, es necesario inscribirse a través del siguiente link de acceso:
https://us06web.zoom.us/meeting/register/j8GT2eCjQWGYICNyocZb-Q
La sesión comenzará a las 14:00h. Cada charla será de unos 25 minutos seguidos de un pequeño debate y ágape.
El miércoles 9 de abril, contaremos con la ponencia de Shayamita Ghosh dentro del programa Progress Reports Valdecilla. La sesión se impartirá en el Laboratorio de Innovación y Experiencia de Usuario – Linnux a las 14:00 horas, siendo retransmitida en directo a través de la plataforma Zoom. «Targeting the Tumor Microenvironment with Fe₃C Nanoparticles: A New Avenue […]
El presente programa tiene por objeto el fomento de la innovación en general y específicamente el intraemprendimiento en el entorno IDIVAL, mediante la financiación parcial o completa de proyectos de innovación que faciliten la colaboración del sector sanitario, el entorno universitario y las empresas.
Requisitos de los proyectos:
En general se considerarán proyectos de nuevo desarrollo que muestren potencial de transferencia al Sistema Nacional de Salud. Los proyectos también se podrán desarrollar parcialmente en la universidad y en empresas. El ámbito podrá incluir cualquier tema que tenga relación con la innovación en los sistemas sanitarios.
Los proyectos de innovación deberán desarrollarse principalmente en el entorno sanitario público de Cantabria y deberán dirigirse a innovación y desarrollo en el ámbito sanitario.
Modalidades de proyectos:
Todos los proyectos presentados deberán optar por una de las siguientes modalidades. La financiación será distribuida en partes iguales para cada una de las modalidades:
Incluye desarrollo de productos sanitarios, servicios, herramientas de diagnóstico, soluciones digitales, software médico y/o de gestión o nuevas terapias, incluidos fármacos. Se consideran de especial interés los proyectos relacionados con la ergonomía, usabilidad y factor humano.
Innovación en procesos, en gestión y organización, la validación clínica de una tecnología sanitaria y cualquier otra de análoga naturaleza.
Requisitos del investigador principal (IP):
Requisitos del equipo investigador:
Duración y ejecución de los proyectos:
Presentación de solicitudes
Las solicitudes se presentarán a través de la web de IDIVAL: https://aplicacionesidival.idival.org/ConvocatoriasPropias/es/Convocatorias/VerConvocatoria?Id=1299
La documentación a presentar es la siguiente:
El presente programa tiene por objeto el fomento de la innovación en general y específicamente el intraemprendimiento en el entorno IDIVAL, mediante la financiación parcial o completa de proyectos de innovación que faciliten la colaboración del sector sanitario, el entorno universitario y las empresas. Requisitos de los proyectos: En general se considerarán proyectos de nuevo […]
