Desarrollo e Innovación en Ingeniería Médica

Resumen de actividad

MEDIC es un grupo de Investigación centrado en resolver necesidades clínicas utilizando ciencia y tecnología. Nuestros desarrollos siempre están orientados a la creación de productos que puedan ser directamente utilizados en pacientes y/o transferidos a la industria con mínimas modificaciones para su comercialización. También impartimos docencia en diferentes cursos del Grado de Ingeniería Biomédica y del Grado de Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad Autónoma de Madrid.

Contribuciones a la sociedad

Hay más de 2 billones de personas que no tienen las gafas que necesitan. En MEDIC hemos desarrollado tecnología de bajo coste para proporcionar prescripciones de gafas, que en la actualidad comercializan las empresas PlenOptika Inc. (USA y Spain) y Aurolab (India).

También trabajamos en el desarrollo de tecnología de imagen optoacústica para resolver necesidades clínicas no resueltas. En concreto, nuestros sistemas son capaces de cuantificar la severidad de diferentes enfermedades inflamatorias dermatológicas con una precisión y fiabilidad que supera a los scores subjetivos clásicos.

Colaboraciones

• PlenOptika Inc (USA y Spain) à Desarrollo conjunto de Tecnología.
• Aurolab (Tamil Nadu, India) à Desarrollo de tecnología para países en vías de desarrollo.
• Aravind EyeCare Hospital (Tamil Nadu, India) à Investigación clínica.
• John Hopkins University, Department of Biomedical Engineering, Professor Nicholas Durr à Investigación aplicada.
• 2eyes Vision SL (Madrid, España) à Desarrollo conjunto de Tecnología.
• Departamento de Oftalmología HUFJD à Investigación clínica.
• Institute of Biological and Medical Imaging. Universidad Técnica de Munich y Centro Helmholtz Munich. àDesarrollo de tecnología a través de proyectos europeos.

Tesis doctorales

70-GRÁFICO DES INN INGENIERÍA-tesis

Relación de publicaciones ordenadas por fecha de publicación

Prediction of manifest refraction using machine learning ensemble models on wavefront aberrometry data.

Hernández CS, Gil A, Casares I, Poderoso J, Wehse A, Dave SR, Lim D, Sánchez-Montañés M, Lage E.

J Optom. 2022 Apr 14.

PMID: 35431181

FI: 0

Predicting subjective refraction with dynamic retinal image quality analysis.

Gil A, Hernández CS, Nam AS, Varadaraj V, Durr NJ, Lim D, Dave SR, Lage E.

Sci Rep. 2022 03 08.12(1):3714.

PMID: 35260664

FI: 4,997