• Desarrollar herramientas deeHealth para ayudar a formular recomendaciones terapéuticas individualizadas, participativas, actualizadas y automatizadas.
• Desarrollar métodos para facilitar la evaluación de la relación beneficio-riesgo de los medicamentos de forma automatizada, estandarizada y transparente.
• Desarrollar métodos que utilizan técnicas de inteligencia artificial para formular preguntas clínicas.
• Estudiar la seguridad de los medicamentos utilizando técnicas de aprendizaje automático.
• Estudiar las enfermedades cardiovasculares y las dislipemias genéticas a través del análisis masivo de datos.
• Desarrollar sistemas de ayuda a la toma de decisiones de las dislipemias y herramientas que ayuden a evaluar APPs en salud, Aplicaciones de Inteligencia Artificial en medicina.

• Facilitar la selección y la individualización del tratamiento acercando los métodos propios de la medicina baza en la evidencia a los médicos con actividad asistencial.
• Complementar la información procedente de ensayos y estudios epidemiológicos a través de información proveniente de estudios de Real-World-Data i Smart Data. Desarrollar Sistemas de Ayuda a la toma de decisiones clínicas con criterios de evidencia científica, seguridad y coste-eficiencia. Ayudar a crear herramientas útiles en la evaluación de instrumentos de salud digital.

sostenibilidad, calidad, creatividad, compromiso, trabajo interdisciplinario, equidad, apoderamiento, participación, evidencia científica, seguridad clínica, coste-eficiencia, sostenibilidad, integración de los datos en la toma de decisiones