Domingo, 17 de octubre de 2021

Tecnología16 de septiembre, 2021

Una docena de proyectos piloto muestran el impacto del Big Data y la IA en hospitales de toda Europa

Big data e IA en hospitales. Big data e IA en hospitales.

La implantación de estas soluciones puede ofrecer procesos más efectivos para la salud del paciente.

INCLIVA

El proyecto BigMedilytics, financiado por el Programa de Investigación e Innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea, ha presentado esta semana los resultados y aprendizajes de la aplicación de técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial en diferentes hospitales de Europa. El acto se ha desarrollado en un evento virtual ‘Big Data & AI: Actionable Insights Transforming European Healthcare’, organizado por el Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA, del Hospital Clínico de València, y Royal Philips.

Alrededor de 400 profesionales de la salud, científicos de datos, compañías de tecnología médica, aseguradoras, institutos de investigación y universidades de toda Europa se han dado cita en este evento multidisciplinar, que ha contado, además, con la participación de la Comisión Europea a través de la vicepresidenta del Comité de la Misión Cáncer, Christine Chomienne, y Licínio Kustra Mano, asesor estratégico para los Servicios Transfronterizos de Salud en Línea de la Unión Europea.

Proyecto BigMedilytics

A lo largo de los últimos tres años y medio, el proyecto BigMedilytics, compuesto por un consorcio de 35 socios de 12 países, ha estudiado de qué manera pueden escalarse las soluciones de Big Data en el sector sanitario en toda Europa con el objetivo final de mejorar los resultados de los pacientes y aumentar la productividad en el sector de la salud.

Equipos integrados por profesionales de diversos campos han puesto en marcha, en diferentes hospitales de Europa, 12 proyectos piloto agrupados en las tres áreas con mayor impacto socio-sanitario.

Para ello, equipos integrados por profesionales de diversos campos han puesto en marcha, en diferentes hospitales de Europa, 12 proyectos piloto agrupados en las tres áreas con mayor impacto socio-sanitario: salud poblacional y enfermedades crónicas; oncología; e industrialización de la atención médica.

La mayor innovación de BigMedilytics ha sido el abordaje de los diferentes proyectos piloto mediante un enfoque holístico cubriendo aspectos determinantes relativos a la tecnología, la regulación, la normativa, los modelos de atención y los aspectos clínicos. Todos los aprendizajes resultantes han sido reunidos en una herramienta interactiva (blueprint) para brindar conocimiento a los principales actores del sector sanitario con el objetivo de impulsar la adopción de las tecnologías de Big Data en toda Europa.

La implantación de estas soluciones hará posible establecer procesos más efectivos en el diagnóstico y tratamiento y también en los flujos de trabajo del hospital que redunden tanto en la salud del paciente como en la sostenibilidad del sistema sanitario europeo.

Enfermedades crónicas

INCLIVA ha liderado la investigación sobre salud poblacional y enfermedades crónicas, y, en concreto, un proyecto piloto de comorbilidades con el objetivo de calcular el riesgo de hospitalización y mortalidad de grupos de pacientes con la concurrencia de dos o más enfermedades crónicas, y mejorar así la toma de decisiones.

“La consideración de las enfermedades crónicas no como elementos aislados sino como una situación global que tiene en cuenta todas las patologías en su conjunto, permite una mejor estratificación del riesgo y, por tanto, una aproximación personalizada”, ha explicado el doctor Josep Redón, investigador principal de INCLIVA en el proyecto.

También se han estudiado la insuficiencia cardíaca, la enfermedad renal, la diabetes, el asma y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica. Los resultados de los cinco proyectos piloto han demostrado que es posible colaborar de forma segura con grandes conjuntos de datos sanitarios, combinados con tecnologías de vanguardia como la Inteligencia Artificial, el internet de las cosas o la monitorización remota de los pacientes, para llevar a cabo una atención personalizada de los pacientes a gran escala.

“La consideración de las enfermedades crónicas no como elementos aislados sino como una situación global que tiene en cuenta todas las patologías en su conjunto, permite una mejor estratificación del riesgo y, por tanto, una aproximación personalizada”, ha explicado el doctor Josep Redón, investigador principal de INCLIVA en el proyecto.

Oncología

En el campo de la oncología, se han implementado tres proyectos piloto sobre cáncer de próstata, de mama y de pulmón que abarcan diversas áreas de innovación que van desde la digitalización del flujo asistencial en torno a la toma de decisiones y la ejecución del tratamiento hasta el desarrollo de modelos de evaluación de riesgos y resultados del tratamiento basados en Big Data. Los algoritmos de Inteligencia Artificial ayudan al equipo clínico multidisciplinar a decidir la atención más óptima en términos de beneficio del tratamiento frente a los efectos secundarios del mismo.

Los algoritmos de Inteligencia Artificial ayudan al equipo clínico multidisciplinar a decidir la atención más óptima en términos de beneficio del tratamiento frente a los efectos secundarios del mismo.

El proyecto también se ha centrado en los aspectos operativos de hospital para mejorar los flujos de trabajo. BigMedilytics ha demostrado que la información de localización en tiempo real puede generar conocimientos antes inobservables para reducir los costes operativos mediante una gestión eficaz de los activos y para mitigar los cuellos de botella asistenciales que retrasan la implementación de los tratamientos en enfermedades en las que el tiempo asistencial es clave, como la sepsis, cuyo proyecto piloto también ha liderado INCLIVA, o el ictus.

En esta tercera área también se ha demostrado que es posible la mejora de los flujos de trabajo en los departamentos de radiología gracias a la introducción de novedosas herramientas de búsqueda de imágenes basadas en la inteligencia artificial capaces de reducir drásticamente el tiempo dedicado a la búsqueda de información relevante durante la interpretación de imágenes y mejorar, a su vez, la calidad de los informes.




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