La Biotecnología aplicada a la salud emplea organismos vivos, células, genes, enzimas y otras biomoléculas para prevenir, diagnosticar, tratar y curar enfermedades, así como para mejorar la calidad de vida humana, a través de avances como vacunas, terapias génicas, medicina personalizada, fármacos innovadores y diagnósticos moleculares precisos. De este modo, integra ciencia y tecnología para ofrecer soluciones médicas innovadoras y eficaces, desempeñando un papel fundamental en el progreso y la innovación de la medicina moderna.

Las actuaciones de COMPUTAEX en el ámbito de la biotecnología se centran en la aplicación integrada de la ciencia de datos biomédica y la IA al sector salud. Estas capacidades incluyen el análisis y la gestión avanzada de grandes volúmenes de datos clínicos y biomédicos; el desarrollo, validación e implantación de modelos de aprendizaje automático e IA; y la modelización predictiva y pronóstica para el apoyo a la toma de decisiones clínicas.

Asimismo, COMPUTAEX integra enfoques estadísticos e IA en el diseño de sistemas predictivos y de recomendación terapéutica, aplica técnicas de visión por computador en contextos biomédicos y valida técnicamente modelos de IA sobre infraestructuras de supercomputación. Todo ello se complementa con la generación, difusión y transferencia de conocimiento científico-técnico, así como con la consolidación de capacidades en ciencia de datos biomédica, bioinformática, IA aplicada a la salud y computación de alto rendimiento, alineadas con las estrategias de innovación y especialización inteligente.

Estas capacidades pueden aplicarse de forma transversal en múltiples ámbitos estratégicos del sector de la salud, incluyendo el apoyo al diagnóstico y pronóstico clínico, la personalización de tratamientos y el avance de la medicina de precisión; la salud reproductiva y la optimización de protocolos de reproducción asistida; y la investigación clínica y traslacional, mediante el análisis avanzado de cohortes y la validación de biomarcadores.

Asimismo, resultan clave en bioinformática y genómica para el análisis de datos ómicos y la integración de información genética; en el análisis automatizado de imágenes médicas mediante técnicas de visión por computador; y en la ciencia de datos aplicada a la explotación de grandes volúmenes de datos clínicos y epidemiológicos. Todo ello se apoya en infraestructuras de computación de alto rendimiento para el entrenamiento y escalado de modelos complejos, y se orienta a la innovación tecnológica y la transferencia efectiva de soluciones digitales al sector biomédico, en alineación con estrategias de especialización inteligente.