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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Cerrado Inglés The correct analysis of medical images requires the medical knowledge and expertise of radiologists to understand, clarify, and explain complex patterns and diagnose diseases. After analyzing, radiologists write detailed and well-structured reports that contribute to the precise and timely diagnosis of patients. However, manually writing reports is often expensive and time-consuming, and it is difficult for radiologists to analyze medical images, particularly images with multiple views and perceptions. It is challenging to accurately diagnose diseases, and many methods are proposed to help radiologists, both traditional and deep learning-based. Automatic report generation is widely used to tackle this issue as it streamlines the process and lessens the burden of manual labeling of images. This paper introduces a systematic literature review with a focus on analyses and evaluating existing research on medical report generation. This SLR follows a proper protocol for the planning, reviewing, and reporting of the results. This review recognizes that the most commonly used deep learning models are encoder-decoder frameworks (45 articles), which provide an accuracy of around 92–95%. Transformers-based models (20 articles) are the second most established method and achieve an accuracy of around 91%. The remaining articles explored in this SLR are attention mechanisms (10), RNN-LSTM (10), Large language models (LLM-10), and graph-based methods (4) with promising results. However, these methods also face certain limitations such as overfitting, risk of bias, and high data dependency that impact their performance. The review not only highlights the strengths and challenges of these methods but also suggests ways to handle them in the future to increase the accuracy and timely generation of medical reports. The goal of this review is to direct radiologists toward methods that lessen their workload and provide precise medical diagnoses. metadata Rehman, Marwareed; Shafi, Imran; Ahmad, Jamil; Osorio García, Carlos Manuel; Pascual Barrera, Alina Eugenia y Ashraf, Imran mail SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, carlos.osorio@uneatlantico.es, alina.pascual@unini.edu.mx, SIN ESPECIFICAR (2024) Advancement in medical report generation: current practices, challenges, and future directions. Medical & Biological Engineering & Computing. ISSN 0140-0118

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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Cerrado Inglés Leukemia is a type of blood cell cancer that is in the bone marrow’s blood-forming cells. Two types of Leukemia are acute and chronic; acute enhances fast and chronic growth gradually which are further classified into lymphocytic and myeloid leukemias. This work evaluates a unique deep convolutional neural network (CNN) classifier that improves identification precision by carefully examining concatenated peptide patterns. The study uses leukemia protein expression for experiments supporting two different techniques including independence and applied cross-validation. In addition to CNN, multilayer perceptron (MLP), gated recurrent unit (GRU), and recurrent neural network (RNN) are applied. The experimental results show that the CNN model surpasses competitors with its outstanding predictability in independent and cross-validation testing applied on different features extracted from protein expressions such as amino acid composition (AAC) with a group of AAC (GAAC), tripeptide composition (TPC) with a group of TPC (GTPC), and dipeptide composition (DPC) for calculating its accuracies with their receiver operating characteristic (ROC) curve. In independence testing, a feature expression of AAC and a group of GAAC are applied using MLP and CNN modules, and ROC curves are achieved with overall 100% accuracy for the detection of protein patterns. In cross-validation testing, a feature expression on a group of AAC and GAAC patterns achieved 98.33% accuracy which is the highest for the CNN module. Furthermore, ROC curves show a 0.965% extraordinary result for the GRU module. The findings show that the CNN model is excellent at figuring out leukemia illnesses from protein expressions with higher accuracy. metadata Khawaja, Seher Ansar; Farooq, Muhammad Shoaib; Ishaq, Kashif; Alsubaie, Najah; Karamti, Hanen; Caro Montero, Elizabeth; Silva Alvarado, Eduardo René y Ashraf, Imran mail SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, elizabeth.caro@uneatlantico.es, eduardo.silva@funiber.org, SIN ESPECIFICAR (2024) Prediction of leukemia peptides using convolutional neural network and protein compositions. BMC Cancer, 24 (1). ISSN 1471-2407

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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Cerrado Inglés Understanding how dietary compounds affect human health is challenged by their molecular complexity and cell-type–specific effects. Conventional multi-cell type (bulk) analyses obscure cellular heterogeneity, while animal and standard in vitro models often fail to replicate human physiology. Single-cell omics technologies—such as single-cell RNA sequencing, as well as single-cell–resolved proteomic and metabolomic approaches—enable high-resolution investigation of nutrient–cell interactions and reveal mechanisms at a single-cell resolution. When combined with advanced human-derived in vitro systems like organoids and organ-on-chip platforms, they support mechanistic studies in physiologically relevant contexts. This review outlines emerging applications of single-cell omics in nutrition research, emphasizing their potential to uncover cell-specific dietary responses, identify nutrient-sensitive pathways, and capture interindividual variability. It also discusses key challenges—including technical limitations, model selection, and institutional biases—and identifies strategic directions to facilitate broader adoption in the field. Collectively, single-cell omics offer a transformative framework to advance human-centric nutrition research. metadata Cassotta, Manuela; Armas Diaz, Yasmany; Cianciosi, Danila; Yang, Bei; Qi, Zexiu; Chen, Ge; Gracia Villar, Santos; Dzul López, Luis Alonso; Grosso, Giuseppe; Quiles, José L.; Xiao, Jianbo; Battino, Maurizio y Giampieri, Francesca mail manucassotta@gmail.com, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, santos.gracia@uneatlantico.es, luis.dzul@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, maurizio.battino@uneatlantico.es, francesca.giampieri@uneatlantico.es (2025) Single-cell omics for nutrition research: an emerging opportunity for human-centric investigations. Critical Reviews in Food Science and Nutrition. pp. 1-15. ISSN 1040-8398

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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Cerrado Inglés Food security is a universal need worldwide. This study explored the relationship between food security and adherence to the Mediterranean diet in the context of the DELICIOUS project. A survey involving 2,011 parents of children and adolescents aged 6–17 years was conducted. Adherence to the Mediterranean diet was assessed through the KIDMED score. Information regarding the ease of accessing Mediterranean foods, economic allowance, employment and residence was collected. Logistic regressions analyses were performed to test the associations. Individuals living in rural areas and reporting difficulty in obtaining all studied foods were less likely to follow the Mediterranean diet. Higher adherence was associated with a household monthly income higher than €4000. No associations with family status and no differences across countries were found. The progressive shift away from the Mediterranean diet may depend not only on cultural preferences for unhealthier, industrial alternatives but also on family budgets and food accessibility. metadata Scazzina, Francesca; Rosi, Alice; Giampieri, Francesca; Poveda-Loor, Carlos; Abdelkarim, Osama; Aly, Mohamed; Frias-Toral, Evelyn; Pons, Juancho; Vázquez-Araújo, Laura; Sumalla Cano, Sandra; Elío Pascual, Iñaki; Monasta, Lorenzo; Paladino, Nadia; Mata, Ana; Chacón, Adrián; Busó, Pablo y Grosso, Giuseppe mail SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, francesca.giampieri@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, sandra.sumalla@uneatlantico.es, inaki.elio@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR (2025) Socio-economic status, food security and adherence to the Mediterranean diet in five Mediterranean countries: the DELICIOUS project. International Journal of Food Sciences and Nutrition, 76 (8). pp. 869-877. ISSN 0963-7486

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Universidad de La Romana > Investigación > Producción Científica Cerrado Inglés Strawberries are commonly consumed berries in the Mediterranean area. The fruits present a high concentration of micronutrients and bioactive compounds that confer a plethora of biological activities, including antioxidant and anti-inflammatory properties. This review discusses and updates the recent results of in vivo studies, in animals and humans, focusing on the impact that strawberry consumption has on many common human diseases, such as obesity, cancer, cardiovascular diseases and metabolic disorders; particular attention has been given to the biological effects and molecular mechanisms involved in the beneficial effects exerted by this berry. Evidence suggests these fruits can contribute to preventing or slowing down the progression of many diseases, even though further research is necessary to confirm their long-term effectiveness, to improve patients’ quality of life or prognosis. metadata Cianciosi, Danila; Armas Diaz, Yasmany; Qi, Zexiu; Yang, Bei; Chen, Ge; Cassotta, Manuela; Gracia Villar, Santos; Dzul López, Luis Alonso; Rivas Garcia, Lorenzo; Forbes Hernandez, Tamara Yuliet; Zhang, Di; Mazzoni, Luca; Mezzetti, Bruno; Battino, Maurizio y Giampieri, Francesca mail SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, manucassotta@gmail.com, santos.gracia@uneatlantico.es, luis.dzul@uneatlantico.es, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, SIN ESPECIFICAR, maurizio.battino@uneatlantico.es, francesca.giampieri@uneatlantico.es (2025) Strawberry as a health promoter: an evidence-based review. Where are we 10 years later? Food & Function, 16 (14). pp. 5705-5732. ISSN 2042-6496

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Otro Materias > Ciencias Sociales Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Herramientas TIC
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Universidad de La Romana > Investigación > Herramientas TIC Cerrado Inglés, Español A partir de los datos introducidos y de diferentes escenarios, la herramienta del simulador digital genera distintos retos a los estudiantes-emprendedores para poner a prueba y evaluar la parte financiera de una propuesta de emprendimiento y también ofrece recomendaciones en función de la aportación real de diferentes agentes financieros como bancos, inversores privados, business angels o plataformas de financiación colaborativa. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2023) Digital Simulator for Entrepreneurial Finance (FINANCEn_LAB). Repositorio de la Universidad.

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Universidad de La Romana > Investigación > Herramientas TIC Cerrado Español Como resultado del proyecto “Nuevos mecanismos para conocer el riesgo de lesión en el deporte en diferentes tramos de la temporada deportiva” se ha generado una herramienta digital que permite llevar el control de las lesiones de cada deportista, así como sus constantes biomecánicas, hábitos de alimentación y estado de salud emocional de tal forma que, se cuenta con información que combina varios factores a un nivel de detalle importante y de modo personalizado para cada jugador. De este modo, se obtienen los inputs para generar el análisis estadístico que alerta sobre las probabilidades de sufrir determinada lesión. Objetivo del Proyecto: Desarrollar una herramienta que permita identificar el riesgo de lesión de un deportista, independientemente del nivel o categoría del mismo, y poder actuar en consecuencia de manera individualizada, según el período de la temporada en el que se encuentre. Financiación: Este proyecto ha sido cofinanciado por la Sociedad de Desarrollo Regional de Cantabria (SODERCAN) y el el Programa Operativo FEDER de Cantabria en el marco del programa denominado I+C= +C 2016 (Investigación + Conocimiento= +Cantabria) que tiene por objetivo el fortalecimiento del tejido industrial de la región. Inicio: 15/12/2016 Fin: 14/12/2018 Código Externo: ID16-IN-022 metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2016) Nuevos mecanismos para conocer el riesgo de lesión en el deporte en diferentes tramos de la temporada deportiva. R&P (Recovery and Performance). Repositorio de la Universidad. (Inédito)

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Universidad de La Romana > Investigación > Herramientas TIC Cerrado Español El proyecto se centra en el desarrollo de tecnologías para la identificación de riesgos en espacios acuáticos naturales. A partir del conocimiento que se pretende generar, la entidad espera comercializar servicios de soporte para la gestión de riesgos, la acción preventiva y comunicación de emergencias. La propuesta se orienta a crear un sistema experto en la gestión de riesgos en espacios acuáticos naturales (playas), basado por un lado en una aplicación para la evaluación de riesgos, y por otro, en un sistema de registro y análisis de sucesos y accidentes. Esta herramienta debe permitir a los responsables de la gestión de la seguridad en zonas de baño una gestión adecuada y eficaz de los recursos preventivos para minimizar la probabilidad y severidad de riesgos que puedan afectar a la integridad física o a la salud de las personas, y en consecuencia, el aumento de la seguridad acuática en las costas. Objetivo del Proyecto: Desarrollar tecnologías para la identificación de riesgos en espacios acuáticos naturales con el objeto de prevenir ahogamientos y otros incidentes en zonas de playa. Financiación: Este proyecto ha sido cofinanciado por la Sociedad de Desarrollo Regional de Cantabria (SODERCAN) y el el Programa Operativo FEDER de Cantabria en el marco del programa denominado I+C= +C 2016 (Investigación + Conocimiento= +Cantabria) que tiene por objetivo el fortalecimiento del tejido industrial de la región. Inicio: 09/12/2016 Fin: 08/12/2018 Código Externo: ID16-IN-038 metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2016) PREVENT-SOS: Desarrollo de tecnologías para la identificación de riesgos en espacios acuáticos naturales. Repositorio de la Universidad. (Inédito)

Otro Materias > Ingeniería
Materias > Educación Universidad Europea del Atlántico > Investigación > Herramientas TIC
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Universidad de La Romana > Investigación > Herramientas TIC Cerrado Español A pesar del gran incremento de la práctica deportiva en la sociedad occidental en los últimos años, aún hay, según fuentes de la UE, aproximadamente un 50% de la población europea que no hace ejercicio regularmente, lo que está generando un grave problema de salud, especialmente preocupante en la población infantil y juvenil. Del 50% de la población que hace deporte de forma regular, un porcentaje muy alto lo hace solo, en casa o en lugares abiertos públicos sin ninguna supervisión o control por parte de personal especializado, lo que conlleva un cierto riesgo de sufrir lesiones y/o patologías de diferente pronósticos. Ante esta situación compleja de tener la necesidad de promover la actividad física pero intentando aminorar el riesgo de la propia práctica, se propone el desarrollo de una aplicación móvil “freemium” que fomente el ejercicio y que integre una serie de tecnologías innovadoras para incorporar inteligencia artificial que aplicará sobre unos elementos de alerta que puedan generar avisos y geolocalizar al practicante de una forma rápida y eficaz. Entendemos que el desarrollo de este tipo de negocios de carácter tecnológico y de alto grado de responsabilidad social hacia la ciudadanía incrementará el tejido empresarial de Cantabria y generará nuevos puestos de trabajo estables y de alto nivel de formación. Las sinergias que se proponen con instituciones universitarias y de investigación fomentarán los ecosistemas profesionales relacionados con las nuevas tecnologías de la información, la salud y la seguridad. El objetivo de este sistema complejo que se propone es promover la actividad física segura de forma global. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2016) SMART ACTIVE LIFE: Desarrollo de tecnologías inteligentes para la promoción de la vida activa y segura. Repositorio de la Universidad. (Inédito)

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Universidad de La Romana > Investigación > Herramientas TIC Cerrado Español El ahogamiento es una de las principales causas de muerte en el mundo, alrededor de 372.000 personas al año, siendo una cifra que se considera subestimada (OMS, 2014). En consecuencia, existe la necesidad de mejorar esta situación considerada de salud pública. El objetivo del proyecto SOSeas es el desarrollo de una herramienta de evaluación para predecir el riesgo dinámico de los ahogamientos en las playas. En los espacios acuáticos recreativos se espera que una herramienta informática pueda mejorar la gestión de la seguridad por parte de los socorristas y también la información de riesgo de ahogamiento para los bañistas. Este proyecto es una continuidad del trabajo realizado en PreventSOS. En aquel caso el foco era el desarrollo de un sistema experto para la identificación, análisis y gestión del riesgo en espacios acuáticos y el diseño de una aplicación web para el registro de incidentes y accidentes. SOSeas pretende mejorar el servicio anterior integrando el sistema de información que provee el Copernicus Marine Environment Monitoring Service (CMEMS) en todo el mundo. Se pretende conseguir suficientes datos para poder nutrir a un sistema basado en técnicas de aprendizaje-máquina. La herramienta SOSeas se desarrolla para dos tipos de usuarios : gestores de playas/socorristas y usuarios recreativos (nadadores, navegantes, surfistas...). Estos usuarios podrán acceder a las condiciones meteorológicas y oceanográficas así como a información a medida sobre las amenazas de estos entornos siempre cambiantes. metadata SIN ESPECIFICAR mail SIN ESPECIFICAR (2019) SOSeas: An assessment tool for predicting the dynamic risk of drowning on beaches. Repositorio de la Universidad. (Inédito)