Lo principal: es lo que hacemos
Nuestras evidencias nos definen
Resultados tangibles en ámbitos internacionales
Apps de uso clínico
App: Prevención DMAE
Permite conocer el riesgo individual de desarrollar DMAE.
App: Fidelización donantes sagre
Permite fidelizar a los donantes de sangre según sus preferencias.
App: Bases de datos optimizadas
Permite optimizar el proceso de recogida de datos clínicos para garantizar su eficiencia.
Últimos premios recibidos
Premios Ennova Health 2023
SciencEkaitza 2023
Publicaciones científicas:
un salto al mañana
Últimas publicaciones
Valores de microalbuminuria inferiores a 30 mg/g en pacientes hipertensos predicen mortalidad y morbilidad cardiovascular
Enrique Rodilla Sala1, Onintza Sayar Beristain2, Blanca Miranda Serrano3, Luis Miguel Ruilope Urioste4, Germán Sedano Gil5, Alberto Ortiz Arduán6, José Antonio Costa Muñoz7 y Olast Arrizibita Iriarte5
Aplicación de algoritmos de inteligencia artificial para predecir la toxicidad grave
(grado 3 y 4) en pacientes con tumores gastrointestinales tratados con
esquemas de quimioterapia basada en 5-fluorouracilo (5-FU).
Cristina González Deza, Javier Blanco Ávila, Sandra Rubio Bernabé, Ligia Montero de la Fuente, Miguel Ortego Zabalza, Teresa Zumárraga Lizundia, José María Ferrández Flores, Adriana Martínez-Lage, María Olmedo López-Frías, Amaia Urrizola Martínez, Anna Vilalta Lacarra, Oskitz Ruiz Sarrias, Onintza Sayar Beristain, Javier Rodríguez Rodríguez.
Predicting Severe Haematological Toxicity in Gastrointestinal
Cancer Patients Undergoing 5-FU-Based Chemotherapy:
A Bayesian Network Approach
Oskitz Ruiz Sarrias 1,†, Cristina Gónzalez Deza 2,†, Javier Rodríguez Rodríguez 2 , Olast Arrizibita Iriarte 1,
Angel Vizcay Atienza 2 , Teresa Zumárraga Lizundia 2, Onintza Sayar Beristain 1,* and Azucena Aldaz Pastor 3,*
Use of Machine-Learning Algorithms in Intensified Preoperative Therapy of Pancreatic Cancer to Predict Individual Risk of Relapse.
Pablo Sala Elarre, Esther Oyaga-Iriarte, Kenneth H. Yu, Vicky Baudin, Leire Arbea Moreno, et all. Use of Machine-Learning Algorithms in Intensified Preoperative Therapy of Pancreatic Cancer to Predict Individual Risk of Relapse. Cancers (2019); 11: 606-626.
Configuramos parte de la innovación
Proyectos subvencionados
de en los que participamos:
Proyecto “Repro-NAGEN”
Repro-NAGEN: Evaluación genómica avanzada en las parejas
con problemas de fertilidad.
“El Proyecto “Repro-NAGEN” ha sido financiado por el Gobierno de Navarra”.
Proyecto “INNOLFACT”
INNOLFACT: Combinación de Inteligencia Artificial y Reposicionamiento de Fármacos en Medicina de Precisión Olfatoria.
“El Proyecto “INNOLFACT” ha sido financiado por el Gobierno de Navarra”.
Proyecto “MINERVA II”
MINERVA II: Medicina
Cardiorenal personalizada
en Navarra.
“El Proyecto “MINERVA II” ha sido financiado por el Gobierno de Navarra”.
Proyecto “NAGEN-Mx”
NAGEN-Mx: Evaluación de una estrategia de cribado personalizado del cáncer de mama en Navarra.
“El Proyecto “NAGEN-Mx” ha sido financiado por el Gobierno de Navarra”.
Proyecto “TRE”
TRE: Identificación de patrones genéticos y epigenéticos de respuesta al ayuno intermitente en personas con obesidad.
“El Proyecto “TRE” ha sido financiado por FEDER”.
Doctorado “HIG-IA”
HIG-IA: Modelos predictivos basados en Inteligencia Artificial para la recaída, supervivencia libre de recaída y lugar de progresión en cáncer colorectal.
“El Doctorado “HIG-IA” ha sido financiado por el Gobierno de Navarra”.
Proyecto “GLUCOCAPS”
GLUCOCAPS: Nanopartículas de zeína para el control de la glucemia.
“El Proyecto “GLUCOCAPS” ha sido financiado por FEDER”.
Proyecto “TRE”
TRE: Identificación de patrones genéticos y epigenéticos de respuesta al ayuno intermitente en personas con obesidad.
“El Proyecto “TRE” ha sido financiado por FEDER”.
Las estrellas de estos proyectos son nuestros clientes.
Impulsamos ideas, resolvemos dificultades y acompañamos hasta lograr el objetivos.
Últimos casos de éxito...
App de ajuste de toxicidad
Matemática avanzada aplicada a real world data
Prevención desarrollo DMAE
App de predicción de recaida en cáncer de páncreas resecable o borderline
Machine Learning en ayuda al diagnóstico
del Parkinson
Estudio de efectividad de un OTC
...que hemos desarrollado junto a personas como tú
Asesoramos y acompañamos durante todo el proceso de realización de un estudio o investigación
Aceleramos tu proyecto y lo hacemos llegar a su destino.
Onintza Sayar, responsable de Operaciones
Doctora en Farmacia y Experta en Inteligencia Artificial, es la responsable del control de las actividades diarias de la corporación y de manejo de las operaciones de la empresa.
Está la vanguardia de las últimas técnicas de recogida, análisis e interpretación de datos del mundo sanitario gracias a sus amplios conocimientos en ambas disciplinas.
Se caracteriza por tener gran iniciativa, llevar a cabo las ideas y desarrollarlas en pos de un resultado que aporte valor tanto para los pacientes como para los clínicos que los utilizan, traduciéndose todo ello en mejoras en el sistema sanitario.
La experiencia y el conocimiento, nuestra base. La tenacidad y la pasión, lo que nos diferencia.
Disfrutamos con lo que hacemos,
por eso conseguimos hacer cosas importantes
Nuestra esencia de analistas de datos está centrada en el ámbito clínico, por lo que NNBi fue nuestra primera marca de negocio y con la que se idenfitica nuestra esencia más pura. Por la amplia aplicabilidad del mundo del análisis de datos, y el parque empresarial tan diverso en el que nos encontramos, ampliamos el negocio, surgiendo las marcas NNBipharma y NNBiclinic, divisiones enfocadas a producto.