GRID[ECMB]#  es el Grupo Interdisciplinar de Estadística, Computación, Medicina y Biología que nace dentro del Proyecto de 
Investigación MTM2008-01603 titulado:

"MODELOS ADITIVOS GENERALIZADOS EN ESTUDIOS DE ASOCIACIÓN, PREDICCIÓN Y CLASIFICACIÓN. 
                                                     APLICACIONES EN MEDICINA Y BIOLOGÍA"

subvencionado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, con Fondos Europeos de Desarrollo Regional (FEDER).

GRID[ECMB]# es un grupo con una fórmula organizativa moderna y eficaz que permite crear sinergias entre los 

investigadores que lo conforman fomentando así sus habilidades para la cooperación, actualización y transferencia

de conocimientos. Cuenta con una óptima infraestructura científico-tecnológica liderada por investigadores en áreas 

de la Medicina (Neurociencia, Epidemiología, Clínica, Radiodiagnóstico y Medicina Forense), de la Biología (Biología

Animal, Agricultura), de la Computación y de la Estadística.

Posee la metodología apropiada para dar respuesta a la fuerte demanda bioestadística a través de: participación en 

convenios de colaboración, proyectos de investigación conjuntos, consultoría y asesoramiento tanto a grupos de

universidad como organismos externos (hospitales, empresas, etc.)

Este grupo tiene su sede en la Universidade de Santiago de Compostela (USC) integrando a prestigiosos

investigadores nacionales e internacionales.

 El equipo bioestadístico tiene que ver con tres grandes líneas de investigación, orientadas hacia la estadística 

teórica (suscitada fundamentalmente por problemas biomédicos), estadística computacional (técnicas de 
 aceleración computacional y desarrollo de software) e investigación en estadística aplicada (en colaboración 
 con especialistas de la Medicina y la Biología) sobre modelos GAM y extensiones de interés. En concreto se 
 realiza inferencia estadística en Modelos Aditivos Generalizados y sus derivadas, y dichos modelos se adecuan
 de manera apropiada a estudios de asociación, predicción y clasificación. Se desarrollan técnicas de regresión 
 ROC y regresión cuantil basadas en ellos. Estas metodologías estadísticas se extienden apropiadamente para
 tratar algunas generalizaciones interesantes de este tipo de modelos. En particular, se estudian (i) GAMs, 

 (ii) funciones link desconocidas, (iii) GAMs vectoriales de respuesta multidimensional, y (iv) modelos aditivos 
 multiestado de supervivencia.

Los principales objetivos de este grupo interdisciplinar se centran en:

 
(a) La validación de la metodología estadística propuesta con resultados teóricos y estudios de simulación.
(b) Aplicación a datos reales en Medicina y Biología. En este contexto, se intenta resolver estadísticamente 

ciertos tópicos de interés en diversos campos biomédicos:
b1) Medidas de asociación en Clínica y Epidemiología: estimación no paramétrica de curvas de 

medidas de efecto de variables continuas como la Odds-Ratio (OR), el Riesgo Relativo (RR) o la

 Hazard Ratio (HR).
b2) Medición de la sincronía neuronal temporal a través de VGAMs logísticos. Análisis poblacional

 de neuronas.
b3) Predicción del Intervalo Post-Mortem en Medicina Forense a través de modelos GAM, y a través

 de otras alternativas flexibles como los SVM (Support Vector Machines) o las Redes Neuronales.
b4) Análisis de regresión ROC en diagnóstico clínico. Evaluación estadística de los sistemas CAD 
 
 (Computer-Aided Diagnosis) en cáncer de mama.
b5) Curvas de crecimiento en Medicina y Biología Animal. Regresión cuantil suavizada.
b6) Modelización de procesos complejos de supervivencia en VIH/SIDA y cáncer, a través de MSMs

 flexibles.
(c) Desarrollo de software que pueda ser utilizado de manera adecuada por todos aquellos profesionales 

de la Medicina y la Biología, interesados en la utilización práctica de la metodología estadística propuesta.