López-Medina, Isabel MaríaPérez-Godoy, María DoloresÁlvarez-Nieto, CarmenHueso, CésarCapilla, ConcepciónMontesinos, Ana CarmenMoya-Muñoz, NoeliaGarcía-Fernández, Francisco PedroCharte, FranciscoPérez-Jiménez, ClaudiaMora-Artacho, María JoséMorales-Ventura, EncarnaciónMarí-Vidal, María CarmenBelinchón, GemaMarzal-Rodríguez, JuliaRodríguez-Castellano, PazAlba-Fernández, Carmen MaríaLópez-Nogues, MaríaJiménez-López, Isabelde-la-Villa, MaríaRodríguez-Izquierdo, María RosarioOlivero-Corral, María SilviaBienvenido, María PazHoyo, María AraceliRivas-Molina, María Carmende-la-Luz, MayraMolina-Navarrete, EncarnaciónJurado-Millán, LucasLacasa, EncarnaciónLópez-Megías, PatriciaCoca, MercedesFernández-Gálvez, Antonio JoséEspejo-Lunar, EsperanzaOrdoñez, TrinidadCabrera-López, Montserrat2025-07-152025-07-152025-07-15https://hdl.handle.net/10953/5918El avance en la evaluación de la piel periestomal en individuos con ostomía digestiva de eliminación es esencial para mejorar la calidad de vida de los pacientes. El propósito de este proyecto es avanzar en la evaluación de la piel periestomal mediante la aplicación de modelos de Inteligencia Artificial. Se busca desarrollar un sistema innovador y fiable que utilice la Inteligencia Artifical para analizar datos visuales, permitiendo una detección temprana de complicaciones en la piel de estos pacientes. Adicionalmente se pretende analizar los principales factores de riesgo asociados a las lesiones y complicaciones de esta piel. Este proyecto consta de dos fases: recolección y etiquetado de datos para modelos de Inteligencia Artifical, y análisis epidemiológico simultáneo para identificación de factores de riesgo asociados a complicaciones de la piel periestomal.spaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spainhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/Ostomía, Estomaterapia, Piel, Inteligencia Artificial, Machine Learning.Plan or blueprintinfo:eu-repo/semantics/openAccess