COGNISE
Cognitive Outcomes and Generalized Neurophysiological Integration for Sensory and Emotional analysis
Cognitive Outcomes and Generalized Neurophysiological Integration for Sensory and Emotional analysis
COGNISE es un proyecto de I+D orientado a generar nuevo conocimiento neurofisiológico y desarrollar tecnologías innovadoras que permitan detectar el dolor y caracterizar emociones en personas con deterioro cognitivo severo, especialmente en pacientes con enfermedades como Alzheimer y otros tipos de demencia que no pueden comunicar verbalmente su estado.
El proyecto aborda una problemática creciente: el envejecimiento de la población y el aumento de patologías neurodegenerativas que dificultan la evaluación del dolor y de los estados emocionales. Actualmente los métodos disponibles (escalas observacionales, criterios clínicos, entrevistas) son subjetivos y poco fiables en este tipo de pacientes. COGNISE propone una solución tecnológica objetiva, basada en IA y neurofisiología multimodal, que mejore el bienestar de los pacientes y facilite el trabajo de los profesionales sociosanitarios.
Objetivo principal
Investigar y modelizar la actividad neurofisiológica relacionada con el dolor y las emociones mediante EEG (actividad cerebral), EDA (respuesta electrodérmica) y técnicas avanzadas de Machine Learning y Deep Learning. El propósito es desarrollar algoritmos capaces de identificar intensidad del dolor (no-dolor, leve, moderado, severo) y patrones conductuales asociados, de manera no invasiva, económica y aplicable en residencias y entornos de cuidado.
OT1: Nuevos algoritmos de IA para apoyar el diagnóstico del dolor mediante señales EEG/EDA.
OT2: Avances en neuroimagen EEG usando ML/DL para detectar dolor y conductas.
OT3: Modelos de IA para interpretar señales electrodérmicas y correlacionarlas con dolor.
OT4: Construcción de modelos multimodales que integren EEG+EDA para correlacionar dolor y emociones.
Innovación y reto tecnológico
El estado del arte muestra estudios aislados con EEG o EDA, pero ninguno combina ambas tecnologías de manera conjunta en personas con deterioro cognitivo severo. Además, los estudios existentes tienen poblaciones muy pequeñas y no buscan herramientas aplicables clínicamente.
COGNISE propone:
Modelos avanzados (boosting, redes profundas, aprendizaje autosupervisado).
Fusión multimodal EEG+EDA.
Algoritmos explicables (SHAP, LIME) para uso clínico.
Prototipos aplicables a residencias y cuidados domiciliarios.
El proyecto se realiza colaboración con el Instituto Foral de Bienestar Social, que facilitará la recogida de datos en residencias públicas de Álava.
Proyecto financiado por:
