La Real Academia Galega de Ciencias (RAGC) ha anunciado esta semana los galardonados en los Premios de Investigación ‘Ernesto Viéitez Cortizo’ 2023, destinados a promover y reconocer la investigación de mayor nivel desarrollada en la Comunidad en las áreas de conocimiento de las matemáticas, física y ciencias de la computación; química y geología; biología y ciencias de la salud; ciencias técnicas, y ciencias económicas y sociales.

En este sentido, el primer premio ha recaído en un proyecto del equipo liderado por Soledad Muniategui, del grupo de Química Analítica del Instituto Universitario de Medio Ambiente de la Universidad da Coruña (UDC).

"Este trabajo es el resultado de una línea mantenida a lo largo de más de 10 años, en colaboración con destacados grupos europeos, y que trata de resolver problemas científicos que permitan a las autoridades abordar y mitigar un problema ambiental global como son los microplásticos", han indicado los investigadores galardonados.

Cada año llegan al mar 12 millones de toneladas de plásticos, donde se degradan, alcanzando incontables fragmentos de tamaños micro y nanométricos. "Los esfuerzos legislativos serán inútiles si por cuestiones técnicas, como la falta de metodología analítica validad o no armonizada, no se pueden establecer planes de monitorización ambiental y supranacionales", han apuntado.

Entrega de dos accésits

Por otra parte, la RAGC ha concedido además dos accésits, uno para el equipo coordinado por María Jesús González, del Centro Singular de Investigación en Medicina Molecular y Enfermedades Crónicas (CiMUS) de la Universidade de Santiago (USC), por su trabajo en el control del metabolismo de la glucosa.

El otro accésit ha sido para el equipo dirigido por Marcos Ortega, del Grupo de Investigación en Visión Artificial y Reconocimiento de Patrones (VARPA) de la Facultad de Informática de la UDC, por el desarrollo de nuevos paradigmas de aprendizaje automático para facilitar la aplicación de la IA en el análisis de las imágenes médicas.

"El análisis automático de imagen basada en IA representa un gran potencial para facilitar la labor del personal clínico, produciendo diagnósticos más precisos y posibilitando la realización de programas de cribado poblacional eficientes a gran escala y mejorando el diagnóstico temprano y la prevención de dolencias graves".