LABME Innovación Social y la empresa COBIOMIC han firmado un convenio de cooperación para el desarrollo e implantación de planes de impacto social y económico. Fruto del acuerdo, ambas entidades promoverán el emprendimiento y la innovación social en el ámbito científico.
“Con COBIOMIC se cumple la máxima de la innovación social: poner a las personas en el centro. Su equipo de investigación contribuye al desarrollo de una medicina personalizada en el área de las enfermedades inflamatorias, con el objetivo de mejorar la calidad de vida de los pacientes. Este convenio tiene como finalidad acercar el mundo científico, concretamente, la investigación biomédica a la ciudadanía para fomentar la innovación y el emprendimiento social en este ámbito”, ha destacado Sol Barbado, codirectora de LABME Innovación Social, durante la firma del acuerdo con el fundador y director de COBIOMIC, Carlos Pérez.
El convenio fomentará la celebración de actividades formativas, culturales, sociales y empresariales relacionadas con la innovación social y el emprendimiento, aplicando la innovación tecnológica en todos sus proyectos.
Para Carlos Pérez, “la firma de este convenio supone una oportunidad única para combinar nuestra experiencia en el mundo de la investigación biomédica con el enfoque social y de emprendimiento de LABME Innovación Social. Nos permite ampliar nuestro impacto más allá de la medicina personalizada, abriendo nuevas posibilidades de colaboración y desarrollo de proyectos innovadores en el ámbito de la salud y el bienestar social”. Asimismo, ha señalado que esta colaboración “significa unir fuerzas para impulsar iniciativas que generen un impacto positivo en la sociedad, promoviendo la innovación, la inclusión y la sostenibilidad en el ámbito de la salud y el emprendimiento social”.
COBIOMIC, ganadora de la categoría ‘Salud y Bienestar’ en la última edición de los Premios Magallanes-Elcano de LABME Innovación Social, es una empresa que pretende expandir su innovación holística, la cual combina el análisis de alto rendimiento, los datos clínicos y el aprendizaje automático en todas las áreas de las enfermedades. El objetivo principal es mejorar el diagnóstico, el pronóstico y la predicción de la respuesta a la terapia, reuniendo toda la experiencia en el campo.
