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[ES] Introducción y objetivo: Las preocupantes cifras sobre la epidemiología y la dificultad de diagnóstico de la enfermedad celiaca justifican la necesidad de un sistema para el cribado masivo de la enfermedad celiaca. Para poder llevar a cabo esta acción, se ha propuesto diseñar y desarrollar un sistema que contenga una aplicación móvil capaz de almacenar datos referentes a pacientes, y construir un modelo predictivo para la clasificación de las imágenes tomadas de las tiras reactivas. Materiales y métodos: Se ha diseñado una aplicación para Android, que almacene de manera local los datos de los usuarios registrados y los pacientes. Por otro lado, se ha propuesto construir un modelo basado en redes neuronales convoluciones para la clasificación automática de imágenes tomadas a las tiras reactivas empleadas por sujetos reales. Se ha dispuesto de un total de un total de 38 tiras válidas. Se han tomado 5 fotos de cada una de las tiras, formando un total de 190 fotos para la creación del modelo. Para la verificación de la aplicación móvil se propone emplear test en base a seis requisitos funcionales y para la validación del modelo de clasificación se proponen métricas clásicas sobre el subconjunto de imágenes de test. Resultados: Se ha desarrollado y validado la aplicación móvil Android funcional en los teléfonos con versión Android 9.0. Se han construido y validado dos modelos predictivos empleando una red neuronal convolucional capaces de clasificar los resultados de las tiras reactivas con una exactitud del 78%. Conclusiones: Se ha llevado a cabo un análisis de la enfermedad celiaca y su diagnóstico justificando así este proyecto. Además, se ha diseñado, desarrollado y validado una aplicación móvil capaz de almacenar datos referentes a pacientes con enfermedad celiaca. Asimismo, se ha construido y validado un modelo capaz de clasificar de manera correcta el resultado de diversos tipos de tiras serológicas para la enfermedad celiaca. Con todo esto, se ha creado un sistema para el cribado poblacional sistematizado para esta enfermedad., [CA] Introducció i objectiu: Les preocupants xifres sobre l'epidemiologia i la dificultat de diagnòstic de la malaltia celíaca justifiquen la necessitat d'un sistema per al cribratge massiu. Per poder dur a terme aquesta acció, s'ha proposat dissenyar i desenvolupar un sistema basat en una aplicació mòbil capaç d'emmagatzemar dades referents a pacients, i construir un model predictiu per a la classificació de les imatges preses de les tires reactives. Materials i mètodes: S'ha dut a terme el diseny d'una aplicació per a Android que guarde de manera local les dades dels usuaris registrats i dels pacients. D'altra banda, s'ha proposat construir un model basat en xarxes neuronals convolucions per a la classificació automàtica de les imatges preses a més a les tires reactives preses emprades per subjectes reals.S'ha disposat d'un total d'un total de 38 tires vàlides. S'han pres 5 fotos de cadascuna de les tires, formant un total de 190 fotos per a la creació del model. Per a la verificació de l'aplicació mòbil es proposa emprar test sobre la base a sis requisits funcionals i per a la validació del model de classificació es proposen mètriques clàssiques sobre el subconjunt d'imatges de test. Resultats: S'ha desenvolupat i validat l'aplicació mòbil Android funcional en els telèfons amb versió Android 9.0. S'han construït i validat dos models predictius emprant una xarxa neuronal convolucional capaços de classificar els resultats de les tires reactives amb una exactitud del 78%. Conclusions: S'ha dut a terme una anàlisi de la malaltia celíaca i el seu diagnòstic justificant així aquest projecte. A més, s'ha dissenyat, desenvolupat i validat una aplicació mòbil capaç d'emmagatzemar dades referents a pacients amb malaltia celíaca. Així mateix, s'ha construït i validat un model capaç de classificar de manera correcta el resultat de diversos tipus de tires serològiques per a la malaltia celíaca. Amb tot això, s'ha creat un sistema per al cribratge poblacional sistematitzat per a aquesta malaltia., [ES] Introduction and objective: The worrying numbers on the epidemiology and the difficulty of diagnosing celiac disease justify the need for a system for mass screening for celiac disease. In order to carry out this action, it has been proposed to design and develop a system containing a mobile application capable of storing patient data, and to construct a predictive model for the classification of images taken from test strips. Materials and methods: An application has been designed for Android, which stores locally the data of registered users and patients. On the other hand, it has been proposed to build a model based on convolutional neural networks for the automatic classification of images taken from test strips used by real subjects. A total of 38 valid strips were available. Five photos were taken of each of the strips, forming a total of 190 photos for the creation of the model. For the verification of the mobile application it is proposed to use a test based on six functional requirements and for the validation of the classification model classical metrics are proposed on the subset of test images. Results: A functional Android mobile application has been developed and validated for phones with Android version 9.0. Two predictive models have been constructed and validated using a convolutional neural network capable of classifying the results of the test strips with an accuracy of 78%. Conclusion: An analysis of celiac disease and its diagnosis has been carried out, thus justifying this project. In addition, a mobile application capable of storing data on patients with celiac disease has been designed, developed and validated. A model capable of correctly classifying the result of different types of serological strips for celiac disease has also been built and validated. With all this, a system has been created for the systematized population screening for this disease.

[ES] El manejo del paciente intervenido con cirugía bariátrica se basa en el refinamiento continuo de las terapias farmacológicas y el asesoramiento sobre el estilo de vida (por ejemplo, dieta, actividad física) que tiene como objetivo mantener y aumentar la calidad de vida mediante la prevención de comorbilidades o complicaciones que puedan aparecer. Este proceso continuo está respaldado por actividades clínicas y no clínicas que varían según el contexto, es decir, que la respuesta dinámica dependerá del nivel de adherencia a las recomendaciones, reacciones no controladas al tratamiento propuesto y otros factores que no dependen únicamente de la voluntad del paciente. Los procesos post-operatorios son altamente dinámicos, complejos y requieren un enfoque multidisciplinar, ya que cada unidad de endocrinología tiene su propia manera de implementar las guías clínicas estándar. Mejorar los procesos de atención de la salud no es una tarea fácil, aunque está claro que a través de su optimización, tanto la calidad de vida de los pacientes como el uso de recursos clínicos se pueden aumentar y optimizar. Actualmente no existe evidencia sobre el efecto que provocan los estilos de vida saludable en la remisión de pacientes con Diabetes Tipo 2. Nuestro enfoque consiste en estudiar las vías clínicas de los pacientes intervenidos como indicador de la progresión metabólica y de obesidad en pacientes con Diabetes Tipo 2 y proponer una solución basada en tecnologías móviles para la captura de datos y descubrir las diferencias debidas a factores intrínsecos y extrínsecos del paciente., [EN] The management of the patient undergoing bariatric surgery is based on the continuous refinement of pharmacological therapies and lifestyle advice (for example, diet, physical activity) that aims to maintain and increase the quality of life through the prevention of comorbidities or complications that may appear. This continuous process is supported by clinical and non-clinical activities that change according to the context, that is, that the dynamic response will depend on the level of adherence to the recommendations, uncontrolled reactions to the proposed treatment and other factors that do not depend only on the patient's will. Post-operative processes are highly dynamic, complex and require a multidisciplinary approach, since each endocrinology unit has its own way of implementing standard clinical guidelines. Improving the processes of health care is not an easy task, although it is clear that through its optimization, both the quality of life of patients and the use of clinical resources can be increased and optimized. Currently there is no evidence on the effect of healthy lifestyles on the remission of patients with Type 2 Diabetes. Our approach is to study the clinical pathways of patients operated on as an indicator of metabolic progression and obesity in patients with Type 2 Diabetes and propose a solution based on mobile technologies for the capture of data and discover the differences due to intrinsic and extrinsic factors of the patient.

Description (details to allow the applicants understand the fundamental idea of the project and the expected results/outcome of the project): Candidates skilled on programming and software development are recruited to design, test and evaluate a prototype of a comprehensive monitoring platform based on ubiquitous sensing. ITACA-SABIEN research group will provide the technology, framework and supervision to enhance and improve the student applied skills in the field of software and hardware integration. The main aim of the project is to connect at least five different sensors using the Smart Home Arduino Kit though BT and web services (logical connections) to a web-dashboard and a smartwatch to provide meaningful information from the environment to users. As an evaluation demonstrator, the candidate has to integrate the sensors and be able to follow-up a whole week in the lab settings. --Keywords: Arduino, AAL, sensors, Web Services, SOAP, REST, Software development, Software architectures, .Net/J2EE, USB, Bluetooth, Wi-Fi --Requirements (the required skills/knowledge from the applicants): Software development on Object Oriented Programming and Arduino development --application area (choose from: phone apps, computer software, multimedia, optical, wireless, antenna, network, hardware): computer software --Project Type: (Research or implementation): Research and implementation --Project Nature: (software or hardware or software and hardware or simulation): software and hardware --Target students (choose one or more: Telecom programme, ecommerce programme, Internet of Things programme): Telecom and IoT programmers -- Four Main tasks (has to be four): 1. . Analysis of the Smart Home Kit 2. . Design of the software architecture, logic layers and data bases. 3. . Implementation: deployment of the designed system, web dashboard and smartwatch app. 4. . Demonstrator: Pilot test of the system within a whole-week. ----Expected output for exams (has to be four and the last one has to be submitting a conference paper): 1. . Reception of continuous or singleton signals from the sensors 2. . Display signalling in two mentioned interfaces (smartwatch and web) 3. . Draw graphs combining all the acquired signals, inferring some knowledge and providing if needed, some advice. Software modules that will be publicly available. 4. . Submit a conference paper with the results., Se construirá un sistema basado en Arduino conectando diferentes sensores e interactuando a su vez con relojes inteligentes. Se adjunta descripcion detallada en ingles. -Description (details to allow the applicants understand the fundamental idea of the project and the expected results/outcome of the project): Candidates skilled on programming and software development are recruited to design, test and evaluate a prototype of a comprehensive monitoring platform based on ubiquitous sensing. ITACA-SABIEN research group will provide the technology, framework and supervision to enhance and improve the student applied skills in the field of software and hardware integration. The main aim of the project is to connect at least five different sensors using the Smart Home Arduino Kit though BT and web services (logical connections) to a web-dashboard and a smartwatch to provide meaningful information from the environment to users. As an evaluation demonstrator, the candidate has to integrate the sensors and be able to follow-up a whole week in the lab settings. --Keywords: Arduino, AAL, sensors, Web Services, SOAP, REST, Software development, Software architectures, .Net/J2EE, USB, Bluetooth, Wi-Fi --Requirements (the required skills/knowledge from the applicants): Software development on Object Oriented Programming and Arduino development --application area (choose from: phone apps, computer software, multimedia, optical, wireless, antenna, network, hardware): computer software --Project Type: (Research or implementation): Research and implementation --Project Nature: (software or hardware or software and hardware or simulation): software and hardware --Target students (choose one or more: Telecom programme, ecommerce programme, Internet of Things programme): Telecom and IoT programmers -- Four Main tasks (has to be four): 1. . Analysis of the Smart Home Kit 2. . Design of the software architecture, logic layers and data bases. 3. . Implementation: deployment of the designed system, web dashboard and smartwatch app. 4. . Demonstrator: Pilot test of the system within a whole-week. ----Expected output for exams (has to be four and the last one has to be submitting a conference paper): 1. . Reception of continuous or singleton signals from the sensors 2. . Display signalling in two mentioned interfaces (smartwatch and web) 3. . Draw graphs combining all the acquired signals, inferring some knowledge and providing if needed, some advice. Software modules that will be publicly available. 4. . Submit a conference paper with the results.