Política y Normativa
Rosalía Sierra
Sáb, 25/11/2023 - 08:00
Premios Ennova Health: 'Big data' e inteligencia artificial

'Pascal' es una plataforma que explota los datos disponibles en los sistemas de información sanitarios. Ilustración: GABRIEL SANZ
Usar las ingentes cantidades de datos recogidos en los sistemas de información sanitarios para ayudar al profesional a realizar su trabajo de manera más atinada y eficiente es el objetivo que persiguen los siete proyectos reconocidos en la categoría de Big data e inteligencia artificial en la tercera edición de los premios Ennova Health, que otorgan Diario Médico y Correo Farmacéutico.
'Pascal'
Amazon Web Services y Fundación Rioja Salud
Una plataforma en continua evolución para la explotación de los datos existentes en los sistemas de información de los procesos de salud. Eso es Pascal, una solución para tener disponibilidad, continuidad, adaptabilidad, seguridad, confidencialidad, trazabilidad y auditoria sobre los datos, impulsado por la Fundación Rioja Salud y en colaboración con Amazon Web Services.
Además, esta información estará segmentada y será interoperable para la colaboración en redes de investigación e integrada por infraestructuras con los que mantener un archivo electrónico que evolucione, sea seguro y confidencial, y que ayude al cumplimiento de los objetivos del Sistema Público de Salud de La Rioja como son el desarrollo de la medicina 5P; la mejora de la atención, la eficiencia y los resultados en salud; la generación de nuevo conocimiento a partir de los datos y la colaboración en red, y una nueva economía de dato y de la IA mediante la colaboración público-privada.
Una comisión de Control y Seguimiento, formada por miembros de diferentes instituciones, supervisará la actividad de Pascal mediante diversos procesos y herramientas.
Este data lake sanitario es una plataforma segura diseñada para la incorporación periódica e incremental de datos desidentificados (anonimizado, seudonimizado, k-anonimizado) provenientes de múltiples fuentes, con los que construir un registro agregado con información de calidad, individual, longitudinal, multidimensional, multiformato y normalizada.
El fundamento de Pascal está en que “el dato no viaje al investigador, sea el investigador quien vaya al dato”. Para ello, la plataforma debe tener la capacidad de segmentar los datos en varios subconjuntos a los que accederá el profesional, de forma controlada, trazable y previa autorización, para realizar sus estudios utilizando los recursos para cada tipo de proyecto previsto.
'Donnor Loyalty PRO'
Intelligence4Health Consulting y NNBi 2020
Donnor Loyalty Pro es una plataforma desarrollada para la categorización de la fidelización de la base de donantes de sangre en los centros y servicios de transfusión basada en inteligencia artificial (IA).
Entre las ventajas que ofreces este sistema está la automatización del proceso de datos, la verificación de la calidad de la información y la integración de los datos heredados.
Mediante la IA los datos se ordenan automáticamente según diversos parámetros sin necesidad de revisarlos manualmente, lo que agiliza el proceso.
Además, la IA es capaz de identificar problemas de calidad en dichos datos, por lo que es un eficiente sistema de control de calidad. Si se descubre algún problema, las aplicaciones basadas en IA lo corrigen de manera automática o señala las anomalías para que se tengan en cuenta y se corrijan.
Y por último, a pesar de que aún hay gran cantidad de datos no digitalizados o en formatos no conectados en plataformas de gestión tradicionales, la tecnología avanzada de la inteligencia artificial permite recuperar esos datos y hacerlos accesibles desde los nuevos sistemas.
Gracias al cuadro de indicadores de fidelización permite identificar los puntos fuertes y débiles de la organización para tener una visión global de las convocatorias de donantes y mejorar su estrategia de atracción y retención de los voluntarios.
Este software facilita también el seguimiento de las acciones de marketing y comunicación para analizar las acciones realizadas y tomar las decisiones adecuadas para mejorarlas.
'IaGEMA'
Separ, GSK y Luzán 5 Health Consulting
Los profesionales sanitarios implicados en el manejo del asma grave ya pueden conversar con la última edición de la Guía en Español para el manejo del Asma 5.3 (GEMA). Es la primera vez que una guía de práctica clínica incorpora la inteligencia artificial conversacional. Esta herramienta, similar a ChatGPT, pero con rigor científico, permite agilizar las consultas de los profesionales.
Con la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, es capaz de interactuar con los usuarios de manera fluida y natural. Además, gracias a su tecnología basada en deep learning, es capaz de aprender para ofrecer respuestas más completas a medida que entrena.
La fiabilidad de iaGEMA en su lanzamiento, en mayo de 2023, era del 89%, pero para garantizar que este porcentaje va en aumento un comité científico compuesto por un coordinador y 16 expertos supervisa y entrena a la herramienta con preguntas de alta complejidad y validando las respuestas. De esta manera, se alimenta a la IA introduciendo nuevos datos y comparando su respuesta con la esperada para ajustar los parámetros y mejorar su precisión. Los expertos ayudan a definir qué datos son relevantes para el problema planteado y cómo interpretarlos.
Esta guía, avalada por la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (Separ) y otras 16 sociedades científicas, facilita la consulta del manual con respuestas rigurosas, ahorra tiempo en la búsqueda de información y ayuda al profesional en la toma de decisiones, lo que repercute en la seguridad del paciente.
Proyecto 'Eviast'
HM Hospitales y Pragmatech AI Solutions
Con la aplicación de algoritmos complejos basados en tecnología de inteligencia artificial (IA), Pragmatech AI Solutions ha creado, con la colaboración de HM Hospitales, una herramienta para predecir de forma precisa cuál es el mejor antibiótico para un paciente, tanto en el ámbito hospitalario como en el de la atención primaria, antes de conocer los resultados microbiológicos definitivos. Así, este sistema no pretende sustituir al antibiograma, sino que su objetivo es aportar valor en la toma de decisiones en el tratamiento empírico y semidirigido, 48 horas antes de la emisión de resultados desde el servicio de microbiología.
Con este sistema se consigue ofrecer un tratamiento antibiótico empírico con una mayor fiabilidad y, por tanto, mejorando el pronóstico de la infección. Además, la optimización del uso adecuado del antibiótico revierte en una reducción del riesgo de una posible resistencia antimicrobiana.
En febrero de 2023 comenzó la recopilación de datos de antimicrobiomas de los pacientes atendidos en los hospitales del grupo HM Hospitales para después entrenar al software de iAST y adaptar las predicciones a la epidemiología local de estos centros. Por último, se realizó una validación matemática llegando a la conclusión de que la sensibilidad de las métricas alcanzaba el 97% para detectar bacterias resistentes, lo que indica una alta fiabilidad del modelo.
El empleo de iAST mejora el pronóstico de las infecciones reduciendo su morbilidad y mortalidad.
Proyecto 'Vibra'
Universidad Politécnica de Madrid y Hospital Universitario 12 de Octubre
Con el objetivo de abordar el problema del diagnóstico de afecciones respiratorias en niños y niñas de hasta dos años en países en vías de desarrollo, La Universidad Politécnica de Madrid, en colaboración con el Hospital 12 de Octubre, han creado una herramienta capaz de medir la frecuencia respiratoria (FR) que cumple los requisitos de poder utilizarla en condiciones de escasos recursos.
La bronquilitis aguda es la principal causa de dificultad respiratoria en menores de dos años en todo el mundo, y los países con pocos recursos donde más fallecimientos provoca en esta franja de edad. El principal síntoma es una elevada frecuencia respiratoria, algo difícil de identificar en menores de dos años, por lo que un método que la identifique es de gran utilidad. Con la ayuda de la inteligencia artificial y el deep learning estas entidades han creado una herramienta sin necesidad de contacto físico adecuada para utilizarla en zonas de escasos recursos.
La fotopletismografía remota (rPPG) es una técnica sin contacto que extrae la FR de la cantidad de oxígeno que transporta la sangre. Esta señal puede medirse analizando las variaciones de luminosidad que se dan en la piel. Esta técnica es bastante compleja, muy sensible a los cambios de luminosidad en el ambiente, dependiente del tono de piel del paciente, y suele aplicarse en la cara. Gracias a este proyecto se ha conseguido aplicarla en el torso y se ha conseguido que no dependa del tono de piel.
'Reto CKD'
MediWhale y AstraZeneca
La enfermedad renal crónica (ERC) es una patología grave, progresiva y poco conocida que afecta al 15% de la población española (uno de cada siete adultos). Se la conoce como “enfermedad silenciosa” ya que no produce síntomas hasta que se encuentra en una fase muy avanzada, por lo que los sistemas de detección de riesgo son de gran utilidad.
La startup coreana Mediwhale, en colaboración con AstraZeneca, ha desarrollado, mediante la inteligencia artificial, un algoritmo que permite analizar imágenes de la retina y predecir el riesgo de padecer ERC, además de otras enfermedades como patologías cardiovasculares, cataratas, glaucoma o retinopatía diabética, de manera no invasiva.
El desarrollo está dividido en tres fases. La primera de ellas consiste en analizar de 200 a 500 imágenes de retina de pacientes con ERC para prevalidar la fiabilidad del diagnóstico inmediato en pacientes con alto riesgo.
La segunda, la fase de estudio, servirá para demostrar la viabilidad de este sistema de predicción del riesgo de ERC, y la tercera fase, en la que se llevará a cabo el proyecto piloto, se basará en la implantación de la solución en la práctica clínica.
La solución Reto CKD será compartida a través de la red global de centros de innovación de AstraZeneca A.Catalyst Network, donde tendrá acceso a expertos de todo el mundo y la opción de ser escalado a nivel internacional. Sus creadores tendrán acceso a la red de profesionales del sector sanitario de AstraZeneca en España.
Siete han sido las iniciativas galardonadas en la categoría de 'Big data e IA' en los premios Ennova Health 2023, de Diario Médico y Correo Farmacéutico.
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Redacción
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