El grupo intellSOK es un grupo multidisciplinar formado por profesores de varias universidades andaluzas y con sede en la Universidad de Cádiz. Actualmente cuenta con 6 doctores con experiencia en distintos campos científicos, como la informática y la salud, pertenecientes a los Departamentos de Ingeniería Informática y de Enfermería y Fisioterapia.

El grupo nace con una visión transversal de la ciencia, centrándose tanto en el avance teórico como en la transferencia y aplicación de las técnicas desarrolladas en áreas sociales y ciencias de la salud, entre otras.

Así, las principales misiones del grupo son, por un lado profundizar en el desarrollo de técnicas, modelos y algoritmos inteligentes basados en las ciencias de la computación, la inteligencia artificial y los sistemas complejos, y por otro lado el desarrollo y validación clínica de sistemas que incluyan estas técnicas aplicadas a la resolución de problemas relacionados con la salud.

Finalmente, dada la visión aplicada del grupo, se utilizaran las nuevas técnicas inteligentes para el estudio de ramas sociales como la bibliometría (ciencia de la ciencia), la e-salud, las redes sociales y los videojuegos, entre otras. Para ello se propone el uso de ciencia de datos, big data, sistemas de toma de decisiones en grupo, minería de datos y algoritmos bio-inspirados.

Las principales líneas de investigación son:

• Técnicas inteligentes para el análisis de la información científica y tecnológica
• Sistemas de toma de decisiones en grupo
• Sistemas dirigidos al soporte de personas en situación de dependencia, tales como aquellos basados en: telerehabilitación, realidad virtual, estudio del gesto y ayudas en la realización de actividades de la vida diaria, prevención de caídas y el diseño de métodos de evaluación objetiva.
• Algoritmos bioinspirados en entornos distribuidos heterogéneos
  análisis de redes sociales y sistemas complejos.
• Aplicación de algoritmos bioinspirados para optimización de agentes inteligentes en videojuegos
• Aplicación de técnicas de razonamiento automático en minería de datos
• Reconocimiento de patrones mediante el uso de ontologías
  ciencia de datos y big data
• Reconocimiento de actividades en ambientes inteligentes