
DIABETIA
Estudio longitudinal para el desarrollo de modelos predictivos de complicaciones crónicas de la diabetes mellitus tipo 2
Descripción
DiabetIA es una iniciativa de investigación en salud digital enfocada en el desarrollo de modelos predictivos de aprendizaje automático para anticipar complicaciones crónicas en pacientes con Diabetes Mellitus Tipo 2. El proyecto combina ciencia de datos avanzada y gobernanza de información clínica para impulsar la medicina de precisión en México.
Bioética
- Comités revisores
- Comité Nacional de Investigación y Comité Nacional de Ética en la Investigación (IMSS)
- ID de registro del protocolo
- PI-2018-1671
Financiamiento
- Fuente
- CONACYT (FORDECyT / ProNacEs)
- Programa
- Convocatoria Ciencia de Datos y Salud (Registro 10410)
Colaboradores
AG
Dra. Anel Gómez García
CIBIMI IMSS
Investigadora Principal
Dr. Arturo López Pineda
ENES Morelia, UNAM / Amphora Health
Co-InvestigadorCA
Dr. Cleto Alvarez Aguilar
Facultad de Medicina, UMSNH
Co-InvestigadorKM
Dra. Karina M. Figueroa Mora
FISMAT UMSNH
Co-InvestigadoraMG
Dra. Marisol Flores Garrido
ENES Morelia, UNAM
Co-InvestigadoraLV
Dr. Luis Miguel García Velázquez
ENES Morelia, UNAM
Co-InvestigadorSubproyectos
Proyecto Insignia para describir el Repositorio
ActivoModelado de Complicaciones de la Diabetes
ActivoArtículos Publicados
- DiabetIA: Building Machine Learning Models for Type 2 Diabetes Complications · Preprint en medRxiv, 2023
