Fr. 52.50

Predicción de sobrepeso/obesidad desde etapas precoces de la infancia - Modelo estadístico de prevención de obesidad infantil integrado con tecnologías de la información y la comunicación

Espagnol · Livre de poche

Expédition généralement dans un délai de 2 à 3 semaines (titre imprimé sur commande)

Description

En savoir plus

El equipo de trabajo que conforma este proyecto es altamente multidisciplinar y con experiencia en todos los ámbitos del conocimiento que garantizan su capacidad para desarrollar el proyecto. Entre los múltiples participantes cabe destacar: - Unidad de Endocrinología Pediátrica del Servicio de Pediatría del Hospital Universitario Infantil Miguel Servet (HUMS): especializado en crecimiento y desarrollo, tanto adecuado como en sus variantes y alteraciones patológicas, así como en la detección precoz de enfermedades potencialmente prevenibles y/o tratables, entre otras disciplinas. - Grupo HOWLab - Human OpenWare Laboratory: especializados en machine learning, Internet de las Cosas, sistemas e-Health, desarrollo de wearables, redes sociales, diseño de interacción con usuario y metodologías de innovación centrada en usuario, entre otras disciplinas

A propos de l'auteur










Laura Morlán Herrador.- Licenciada en Medicina y Cirugía. Universidad Autónoma de Madrid- Médico especialista en Pediatría y áreas específicas.

Détails du produit

Auteurs Antonio de Arriba, Laur Morlan, Laura Morlan
Edition Editorial Académica Española
 
Langues Espagnol
Format d'édition Livre de poche
Sortie 24.07.2018
 
EAN 9786202152242
ISBN 9786202152242
Pages 64
Catégorie Sciences naturelles, médecine, informatique, technique > Médecine > Général

Commentaires des clients

Aucune analyse n'a été rédigée sur cet article pour le moment. Sois le premier à donner ton avis et aide les autres utilisateurs à prendre leur décision d'achat.

Écris un commentaire

Super ou nul ? Donne ton propre avis.

Pour les messages à CeDe.ch, veuillez utiliser le formulaire de contact.

Il faut impérativement remplir les champs de saisie marqués d'une *.

En soumettant ce formulaire, tu acceptes notre déclaration de protection des données.