OBJETIVO: El objetivo general es el diseño y desarrollo de una plataforma innovadora e inteligente que facilite la
asistencia integral, brindando al paciente y a sus cuidadores informales las herramientas y la educación que les permitan
participar activamente en el seguimiento y control de la enfermedad

Objetivo:  desarrollo y validación de soluciones en las áreas de conocimiento de la medicina personalizada y el Big Data en salud con el fin de dotar de inteligencia tanto una interfaz bidireccional de intercambio de información entre paciente y sistema sanitario sin intermediación inmediata del profesional, como un soporte a las decisiones clínicas de los profesionales orientadas a cada paciente singular, con especial atención a las patologías crónicas, especialmente de naturaleza oncológica y de enfermedad cardiovascular, y a la optimización de protocolos en casos avanzados. Todo ello tanto para la aplicación al diagnóstico y tratamiento individual como al ámbito poblacional y de investigación.

Lugar de desarrollo: Valencia (Sede de Lãberit) y Tenerife (Sede de Qwerty)

Plazo de ejecución del proyecto: 6 Meses   Comienzo: 18-04-2022 Final: 30-09-2022

Presupuesto del proyecto: 376.000,00 €

Este proyecto ha sido apoyado por el Ministerio de Ciencia e Innovación (MCIN) y financiado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)

El proyecto Medicina Personalizada Big Data ha sido cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) en un 85% por los 3.833.774€ presupuestos por el Servicio Canario de Salud, y en un 50% por los 2.000.000€ presupuestados para la Generalitat Valenciana, a través de una ayuda concedida por el Ministerio de Ciencia e Innovación de 4.258.707,90€.

Objetivo: El objetivo del presente proyecto es la detección visual de productos en un lineal de tienda, desarrollando algoritmos con los que poder llevar a cabo el registro de imágenes de los lineales y construir un modelo que permita obtener una imagen «panorámica» a partir de un conjunto de imágenes con vistas parciales. Además, también se pretende desarrollar algoritmos para la detección y clasificación de los productos a partir de dichas imágenes, construyendo un segundo modelo capaz de obtener la posición de los objetos detectados en el lineal (caja de inclusión) y un identificador de clase. Para la realización del proyecto, cuentan con la colaboración del Instituto Tecnológico de Informática (ITI), que se encargarán de aportar su experiencia en investigación en las disciplinas de Inteligencia Artificial y Big Data

Lugar de desarrollo: Valencia (Sede de Lãberit)

Plazo de ejecución del proyecto: 18 meses, Comienzo: 01/07/2020 Final:31/12/2021, Presupuesto: 408,232 €

Este proyecto ha sido apoyado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) y cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)

Objetivo: Con el presente proyecto BETALAB INNOVATION, S.L. (GeeksHubs) pretende desarrollar una Plataforma de Recruitment Tech que incorpore rutas adaptativas para modificar los contenidos de sus cursos de formación online según los conocimientos previos del alumno, mediante algoritmos propios que analicen sus fortalezas y carencias, adaptando de forma automática las rutas formativas de manera individualizada para asegurar su aprendizaje y poder validar los conocimientos adquiridos, aplicando tecnologías de Blockchain. Para ello, cuentan con la participación del Instituto Tecnológico de Informática (ITI), que apoyará la implementación de las tecnologías Big Data, así como el desarrollo del Motor de Matching Learning que incorpore filtros colaborativos y sistemas de recomendación para guiar automáticamente al alumno durante su formación. También participará la Universidad Alfonso X el Sabio, en el desarrollo del módulo de trazabilidad de información basado en event sourcing, libros mayores y tecnología blockchain.

Lugar de desarrollo: Valencia (Sede de Betalab Innovation)

Plazo de ejecución del proyecto: 18 Meses Comienzo: 01-05-2020 Final: 31-10-2021, Presupuesto del proyecto: 406.544,00 €

Este proyecto ha sido apoyado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) y cofinanciado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)