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Diseño de aplicaciones de gestión de datos clínicos y de sistemas de diagnóstico colaborativo mediante IA en la asignatura de Metodologías Ágiles y Calidad del Grado en Informática



Programa: PIIDUZ (Programa de Incentivación de la Innovación Docente en la Universidad de Zaragoza)
Línea: PIIDUZ_2 Consolidados
Convocatoria: 2025
ID del proyecto: 5945
Centro: Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Estudio: Ingeniería Informática
Unidad de planificación: 287 (Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas)
Coordinador: Mónica Hernández Giménez

Descripción

La titulación del Grado en Informática se encuentra diseñada para la adquisición de una serie de competencias que suelen centrarse en la creación de un producto de software. La asignatura de Metodologías Ágiles y Calidad se concibe para la adquisición de una serie de competencias que se centran en la gestión y planificación de la interacción de las personas para la creación de un producto de software y en la aplicación de métodos para asegurar su calidad. Para ello, proponemos en este proyecto de innovación la creación de un nuevo modelo de proyectos en el que el objetivo no sea la creación de un producto más de software, como se suele llevar a cabo en las diferentes asignaturas de la titulación, sino la realización de los procesos necesarios para llevar a cabo la creación del producto con unas condiciones de contorno lo más parecidas posibles al mundo de la empresa. Para ello, se combinarán los conocimientos adquiridos en la parte de metodologías con los conocimientos de calidad de forma integradora. Como escenario de estudio se propone el desarrollo de un sistema de gestión de datos clínicos y de ayuda al diagnóstico basado en inteligencia artificial explicable (explainable AI). Dicho sistema ha sido resultado de nuestra investigación dentro del grupo Cos2Mos y el trabajo resultante se encuentra publicado en una revista del JCR (Hernandez et al. Explainable artificial intelligence toward usable and trustworthy computer-aided diagnosis of multiple sclerosis from Optical Coherence Tomography, PLOS One, 2024). Al tratarse nuestra investigación de un tema multidisciplinar en el área de Salud, seguimos motivando el problema en un objetivo de los ODS dando continuidad a nuestros proyectos anteriores. Nos gustaría destinar los fondos del proyecto a remunerar a nuestros expertos, adquirir material de interés para la asignatura y presentar nuestra innovación en una conferencia en docencia de ámbito nacional.