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Big Data e Inteligencia Artificial en salud

¿Es posible calcular el riesgo de hospitalización y mortalidad con Big Data?

La aplicación de técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial en la salud es una realidad cada vez más en auge. El Instituto de Investigación Sanitaria Incliva del Hospital Clínico de València y Royal Philips conscientes de esto han organizado el evento ‘Big Data & AI: Actionable Insights Transforming European Healthcare’ para presentar el proyecto BigMedilytics. Este está financiado por el Programa de Investigación e Innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea.

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.

¿Qué es el proyecto BigMedilytics?

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

Para llevarlo a cabo se han puesto en marcha 12 proyectos piloto. Agrupados en las tres áreas con mayor impacto sociosanitario. Estas son: salud poblacional y enfermedades crónicas, oncología e industrialización de la atención médica.

Según informan, aborda 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. La meta es brindar conocimiento a los principales actores del sector sanitario con el objetivo de impulsar la adopción de este tipo de tecnologías.

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“, han expresado.

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Big Data en salud poblacional y enfermedades crónicas

La valenciana Incliva ha liderado la investigación sobre salud poblacional y enfermedades crónicas. En concreto, un proyecto piloto de comorbilidades. El objetivo, según dicen, es calcular el riesgo de hospitalización y mortalidad de grupos de pacientes con la concurrencia de dos o más enfermedades crónicas.

El doctor Josep Redón, investigador principal del proyecto, ha expresado que “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”.

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“.

Por otra parte, en el campo de la oncología se han implementado tres proyectos piloto sobre cáncer de próstata, de mama y de pulmón. En estos se concentran áreas de innovación como la digitalización del flujo asistencial en torno a la toma de decisiones. Pero, también la ejecución del tratamiento hasta el desarrollo de modelos de evaluación de riesgos y resultados basados en Big Data. Los algoritmos de IA “ayudan al equipo clínico multidisciplinar a decidir la atención más óptima en términos de beneficio del tratamiento frente a los efectos secundarios del mismo“, según explican.

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La mejora de los flujos de trabajo en salud

BigMedilytics también se centra en los aspectos operativos de hospital para mejorar los flujos de trabajo. Según aclaran, 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“.

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“. Estas serían capaces de reducir drásticamente el tiempo dedicado a la búsqueda de información relevante durante la interpretación de imágenes. Y también mejorar la calidad de los informes.

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