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Información del proyecto

Creación de una herramienta de nutrición basada en IA para ofrecer dietas personalizadas en pacientes trasplantados renales

J. Portela J. Pizarroso I. Lorente Benítez

Julio 2025 - Septiembre 2025

Financiado por Fundación para el Conocimiento Madri+d

Participado por Hospital Clínico San Carlos


El objetivo de la colaboración propuesta es desarrollar e implantar una aplicación web de apoyo nutricional adaptada a personas con enfermedad renal crónica.

A pesar del esfuerzo del personal médico por ofrecer pautas individualizadas, muchos pacientes carecen de herramientas prácticas para gestionar su alimentación diaria. En este contexto, surge la necesidad de desarrollar una solución digital accesible que integre recomendaciones nutricionales personalizadas, apoyo educativo y funcionalidades adaptadas a distintos perfiles de usuario.

El sistema propuesto ofrece funcionalidades específicas que responden a las necesidades de los distintos perfiles implicados en el cuidado de estos pacientes.
En concreto, la aplicación incluye:
1. Sistema de recomendaciones alimentarias personalizadas: genera una tabla o listado de alimentos recomendados y a evitar, adaptado a la situación clínica del paciente (fase de la enfermedad renal, tipo de tratamiento, comorbilidades), tipo de alimento y momento del día (desayuno, comida, cena o tentempiés).
2. Buscador de alimentos: permite al usuario introducir un alimento y obtener sus características nutricionales, así como el límite de consumo recomendado según su condición renal.

La aplicación está desarrollada en conjunto con el Hospital Clínico San Carlos en Madrid y financiado por la convocatoria "HealthStart Madrid" de la "Fundación para el Conocimiento Madri+d" del Gobierno de la Comunidad de Madrid


Resumen divulgativo: Aplicación web que apoya a personas con enfermedad renal crónica con recomendaciones alimentarias personalizadas según fase y tratamiento. Incluye tablas por momentos del día y un buscador de alimentos con valores nutricionales y límites de consumo para cada perfil.



Técnicas utilizadas: Streamlit, Bases de Datos



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