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Investigación en Inteligencia Artificial Generativa para desarrollar un copiloto clínico que apoye a los profesionales sanitarios en procesos de diagnóstico y toma de decisiones. Para ello, será necesario investigación, el diseño y la validación de una arquitectura capaz de adaptarse a nuevos contextos mediante novedosas técnicas que permitan reducir la sesgos y alucinaciones en el contexto de patologías cardiacas.

La aproximación metodológica se fundamenta en la investigación y comparación de distintas arquitecturas y técnicas de inteligencia artificial generativa, con especial foco en Domain Adaptation de Large Multimodal Models (LMM) aplicados al ámbito clínico, como fine-tuning, contextos avanzados e ingeniería de prompts. El objetivo es identificar la estrategia más adecuada para integrar de forma equilibrada: (i) mecanismos robustos de recuperación y uso de evidencia médica, (ii) modelos adaptados al contexto lingüístico y clínico de la práctica sanitaria real, y (iii) la capacidad generativa de ofrecer recomendaciones explicables y trazables, siempre sustentadas en evidencia verificable. La investigación permitirá adaptar grandes modelos generativos a la realización de tareas muy específicas, como por ejemplo diagnóstico clínico dirigido a población rural en Colombia, reduciendo así la probabilidad de sufrir alucinaciones y problemas derivados de los sesgos.

Avenida Cataluña, 11 Entlo. (Valencia)

01/01/2026 a 31/12/2027

Omniloy S.L. ha realizado su incorporación efectiva avanzada como proveedor al Espacio de Datos MIRACLE, promovido por la Universitat de València a través del IRTIC, con el objetivo de integrarse en un entorno sectorial de compartición de datos sanitarios orientado específicamente a la cirugía robótica, la imagen médica y el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial de apoyo quirúrgico. La elección de MIRACLE responde a la coherencia existente entre la especialización tecnológica del espacio y la capacidad de Omniloy para aportar activos digitales de valor en un marco interoperable, seguro y alineado con los principios europeos de soberanía del dato, reutilización controlada e innovación en salud.

C055/25-SI Kit Espacios de Datos: Transformación digital de los sectores productivos estratégicos mediante el fomento de la adaptación e incorporación de participantes a los espacios de datos: (Nº Expediente: 2026/C055/05816634)

L2. Incorporació. Incorporación de personas investigadoras y tecnólogas para proyectos de innovación en empresas.

La actuación tiene por objetivo la contratación de personal investigador para el desarrollo de SofIA, un asistente clínico inteligente basado en IA generativa que incorpora funcionalidades avanzadas como la síntesis automatizada del historial clínico del paciente, la respuesta contextual a consultas médicas, la codificación precisa de diagnósticos, la generación automática de informes y la estructuración directa de datos en el sistema de información hospitalaria (HIS).

Esta solución permitirá dar respuesta a varios de los retos estratégicos identificados en la prioridad mencionada, entre ellos la optimización de los procesos clínicos, el apoyo a la toma de decisiones médicas y la reducción de errores mediante la automatización y el análisis contextual de datos clínicos no estructurados.