USO DE COOKIES
Utilizamos cookies necesarias de sistema para el correcto funcionamiento de la web y cookies opcionales de Google Analytics para obtener estadísticas de visita.
 +info

Configuración cookies

  • Necesarias

    Las cookies necesarias son absolutamente esenciales para que el sitio web funcione correctamente. Esta categoría sólo incluye galletas que garantizan funcionalidades básicas y funciones de seguridad del sitio web. Estas cookies no almacenan información personal.

    NombreProveedorPropiedadFinalidadCaducidad+info
    _GRECAPTCHAgoogle.comPropia proveer protección antispam con el servicio el servicio reCaptcha6 meses
    cc_cookie_acceptfidmag.orgPropia Usada per confirmar que l'usuari ha confirmat / refusat les cookies (i quins tipus accepta)1 any
    WEB_SESSIONfidmag.orgPropia Cookie técnica: cookie de sessió PHP. Guarda l'id de sessió d'usuari.al acabar la sessió

  • Análisis

    Les cookies analítiques s'utilitzen per entendre com interactuen els visitantes amb el lloc web. Aquestes cookies ajuden a proporcionar informació sobre mètriques, el nombre de visitants, el percentatge de rebots, la font del trànsit, etc.

    NombreProveedorPropiedadFinalidadCaducidad+info
    _gaGoogle AnalyticsDe tercerosCookie d'anàlisi o mesurament: Identifica els usuaris i proporciona informació sobre com els usuaris troben la pàgina web i com la utilitzen per a realització d'Informes estadístics2 anys
    _gat_gtag_UA_141706552_1Google AnalyticsDe tercerosCookie d'anàlisi o mesurament: Tracking per part de google per google analytics1 minut
    _gidGoogle AnalyticsDe tercerosCookie d'anàlisi o mesurament: S'usa per limitar el percentatge de sol·licituds24 hores

ConfigurarRechazar todasAceptar

Título

Predicting diagnosis on first-episode psychosis through fingerprints, genomics and deep learning algorithms

Resumen

The general aim of our project is to contribute to the identification of biologically informed markers with direct applicability for early detection and diagnostic precision of psychotic disorders. Starting from a fingerprint-based algorithm that we have developed previously through machine learning methods, wem propose to combine biometric anf genetic markers to generate a multimodal biomarker with discriminant potential for psychotic disorders. Clinical interviews will remain central to the diagnosis of psychotic disorders, but the out come of this proposal could bring a new tool to help establish sooner a precise diagnosis, which is a major clinical need intrinsically related to improving the disorder treatment and prognosis.

Financiador

CIBERSAM ISCIII - Intramural

Importe de la ayuda

15.000 €

 

Formamos parte de
HH Província España
Contactanos

Avda. Jordà, 8, 08035 Barcelona
Teléfono: 935 480 105
E-mail: fundacio@fidmag.org
Formulario de contacto online 

           

 

Reconocimientos a la calidad y la excelencia
Última modificación: 21/06/2024