DISEÑAN UN MODELO PARA PREDECIR EL PESO DE UN BEBÉ AL NACER

La Fundación Gates premia a 5 ingenieros españoles en el campo de la salud infantil

Ingenieros de Ebury galardonados por la Fundación Gates
EBURY
Publicado 27/10/2016 18:15:02CET

   MADRID, 27 Oct. (EUROPA PRESS) -

   Cinco jóvenes ingenieros españoles pertenecientes a la empresa financiera Ebury han resultado ganadores del premio 'Hacking Global Health' que otorga la Fundación Bill y Melinda Gates en el campo de la salud infantil, por diseñar un modelo para predecir el peso de un bebé al nacer.

   Los galardonados se impusieron a otros ocho grupos y diseñaron en poco más de cuatro horas, en la sede de un céntrico hotel de Londres, un modelo predictivo del peso que tendrá un feto en la semana 40 de gestación, con el fin de prevenir posibles malformaciones o problemas en el parto y durante el periodo de desarrollo del niño.

   Un jurado, formado por científicos en el tratamiento de datos y académicos en el campo de la economía y la sanidad, valoró la aproximación original al problema que adoptó el equipo de Ebury, consistente en determinar cuáles son los parámetros más relevantes para determinar el peso futuro del feto.

   Aparte del reconocimiento público que supone haberse alzado con este primer premio, el equipo de datos de Ebury será invitado por la Fundación Bill y Melinda Gates a depurar el modelo diseñado con el fin de implementarlo en los trabajos que lleva adelante la fundación en el entorno de países en vías de desarrollo y sus integrantes recibirán una ayuda económica de 2.500 dólares.

   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 ha adquirido 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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