{"id":39536,"date":"2021-09-15T09:25:03","date_gmt":"2021-09-15T07:25:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.incliva.es\/?p=6869"},"modified":"2021-09-15T09:25:03","modified_gmt":"2021-09-15T07:25:03","slug":"investigadores-europeos-impulsan-la-integracion-a-gran-escala-de-tecnicas-de-big-data-e-inteligencia-artificial-en-salud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tst.incliva.es\/en\/investigadores-europeos-impulsan-la-integracion-a-gran-escala-de-tecnicas-de-big-data-e-inteligencia-artificial-en-salud\/","title":{"rendered":"Investigadores europeos impulsan la integraci\u00f3n a gran escala de t\u00e9cnicas de Big Data e Inteligencia Artificial en salud"},"content":{"rendered":"
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Val\u00e8ncia, 15 de septiembre de 2021<\/strong>. El proyecto BigMedilytics, financiado por el Programa de Investigaci\u00f3n e Innovaci\u00f3n Horizonte 2020 de la Uni\u00f3n Europea, ha presentado esta semana los resultados y aprendizajes de la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de Big Data e Inteligencia Artificial en diferentes hospitales de Europa durante el evento virtual \u2018Big Data & AI: Actionable Insights Transforming European Healthcare\u2019, organizado por el Instituto de Investigaci\u00f3n Sanitaria INCLIVA, del Hospital Cl\u00ednico de Val\u00e8ncia, y Royal Philips.<\/p>\n

Alrededor de 400 profesionales de la salud, cient\u00edficos de datos, compa\u00f1\u00edas de tecnolog\u00eda m\u00e9dica, aseguradoras, institutos de investigaci\u00f3n y universidades de toda Europa se han dado cita en este evento multidisciplinar, que ha contado, adem\u00e1s, con la participaci\u00f3n de la Comisi\u00f3n Europea a trav\u00e9s de la vicepresidenta del Comit\u00e9 de la Misi\u00f3n C\u00e1ncer, Christine Chomienne, y Lic\u00ednio Kustra Mano, asesor estrat\u00e9gico para los Servicios Transfronterizos de Salud en L\u00ednea de la Uni\u00f3n Europea.<\/p>\n

A lo largo de los \u00faltimos tres a\u00f1os y medio, el proyecto BigMedilytics, compuesto por un consorcio de 35 socios de 12 pa\u00edses, ha estudiado de qu\u00e9 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. 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 \u00e1reas con mayor impacto socio-sanitario: salud poblacional y enfermedades cr\u00f3nicas; oncolog\u00eda; e industrializaci\u00f3n de la atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n

La mayor innovaci\u00f3n de BigMedilytics ha sido el abordaje de los diferentes proyectos piloto mediante un enfoque hol\u00edstico cubriendo aspectos determinantes relativos a la tecnolog\u00eda, la regulaci\u00f3n, la normativa, los modelos de atenci\u00f3n y los aspectos cl\u00ednicos. 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 adopci\u00f3n de las tecnolog\u00edas de Big Data en toda Europa. La implantaci\u00f3n de estas soluciones har\u00e1 posible establecer procesos m\u00e1s efectivos en el diagn\u00f3stico y tratamiento y tambi\u00e9n en los flujos de trabajo del hospital que redunden tanto en la salud del paciente como en la sostenibilidad del sistema sanitario europeo.<\/p>\n

INCLIVA ha liderado la investigaci\u00f3n sobre salud poblacional y enfermedades cr\u00f3nicas, y, en concreto, un proyecto piloto de comorbilidades con el objetivo de calcular el riesgo de hospitalizaci\u00f3n y mortalidad de grupos de pacientes con la concurrencia de dos o m\u00e1s enfermedades cr\u00f3nicas, y mejorar as\u00ed la toma de decisiones.<\/p>\n

Para el Dr. Josep Red\u00f3n, investigador principal de INCLIVA en el proyecto, \u201cla consideraci\u00f3n de las enfermedades cr\u00f3nicas no como elementos aislados sino como una situaci\u00f3n global que tiene en cuenta todas las patolog\u00edas en su conjunto, permite una mejor estratificaci\u00f3n del riesgo y, por tanto, una aproximaci\u00f3n personalizada\u201d.<\/p>\n

Tambi\u00e9n se han estudiado la insuficiencia card\u00edaca, la enfermedad renal, la diabetes, el asma y la enfermedad pulmonar obstructiva cr\u00f3nica. Los resultados de los cinco proyectos piloto han demostrado que es posible colaborar de forma segura con grandes conjuntos de datos sanitarios, combinados con tecnolog\u00edas de vanguardia como la Inteligencia Artificial, el internet de las cosas o la monitorizaci\u00f3n remota de los pacientes, para llevar a cabo una atenci\u00f3n personalizada de los pacientes a gran escala.<\/p>\n

En el campo de la oncolog\u00eda, se han implementado tres proyectos piloto sobre c\u00e1ncer de pr\u00f3stata, de mama y de pulm\u00f3n que abarcan diversas \u00e1reas de innovaci\u00f3n que van desde la digitalizaci\u00f3n del flujo asistencial en torno a la toma de decisiones y la ejecuci\u00f3n del tratamiento hasta el desarrollo de modelos de evaluaci\u00f3n de riesgos y resultados del tratamiento basados en Big Data. Los algoritmos de Inteligencia Artificial ayudan al equipo cl\u00ednico multidisciplinar a decidir la atenci\u00f3n m\u00e1s \u00f3ptima en t\u00e9rminos de beneficio del tratamiento frente a los efectos secundarios del mismo.<\/p>\n

El proyecto tambi\u00e9n se ha centrado en los aspectos operativos de hospital para mejorar los flujos de trabajo. BigMedilytics ha demostrado que la informaci\u00f3n de localizaci\u00f3n en tiempo real puede generar conocimientos antes inobservables para reducir los costes operativos mediante una gesti\u00f3n eficaz de los activos y para mitigar los cuellos de botella asistenciales que retrasan la implementaci\u00f3n de los tratamientos en enfermedades en las que el tiempo asistencial es clave, como la sepsis, cuyo proyecto piloto tambi\u00e9n ha liderado INCLIVA, o el ictus.<\/p>\n

En esta tercera \u00e1rea tambi\u00e9n se ha demostrado que es posible la mejora de los flujos de trabajo en los departamentos de radiolog\u00eda gracias a la introducci\u00f3n de novedosas herramientas de b\u00fasqueda de im\u00e1genes basadas en la inteligencia artificial capaces de reducir dr\u00e1sticamente el tiempo dedicado a la b\u00fasqueda de informaci\u00f3n relevante durante la interpretaci\u00f3n de im\u00e1genes y mejorar, a su vez, la calidad de los informes.<\/p>\n

Para m\u00e1s informaci\u00f3n: https:\/\/www.bigmedilytics.eu\/<\/a>
\nV\u00eddeo de resultados: https:\/\/youtu.be\/Lf2cMMYk1eQ<\/a><\/p>\n<\/div>

\"\"This project has received funding from the European Union\u2019s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 780495. Any dissemination of results here presented reflects only the author’s view. The Commission is not responsible for any use that may be made of the information it contains.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>