Innovación para las personas

Big Data e Inteligencia Artificial para optimización del sistema de salud (BIGSALUD)

Según datos de la Organización Mundial de la Salud, las enfermedades crónicas son las responsables del 63% de las muertes en Europa. La eliminación de los riesgos más importantes permitiría prevenir las tres cuartas partes de la carga atribuible a enfermedades cardiovasculares, accidentes cerebrovasculares, diabetes y cáncer.

Ante este contexto, las TIC se posicionan como la solución para alcanzar una mayor calidad en nuestros sistemas de salud.

El proyecto BIGSALUD, en el que el Instituto de Tecnológico de Informática (ITI) está trabajando, está orientado a desarrollar técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial en el sector sanitario con un objetivo claro: Mejorar la prevención, el diagnóstico y el tratamiento de las enfermedades crónicas.

Al mismo tiempo, estas tecnologías posibilitarán la optimización de procesos para reducir tiempos y costes asistenciales contribuyendo así a la sostenibilidad de los sistemas sanitarios en Europa.

BIGSALUD se enmarca en el área de la Bioinformática y tiene como finalidad combinar de forma innovadora el uso de servicios de infraestructura de Big Data a nivel de almacenamiento y procesamiento distribuidos e Inteligencia Artificial, para aportar soluciones novedosas a los problemas relacionados con la medicina de precisión. BIGSALUD ayudará al personal clínico en el proceso de toma de decisiones, haciendo posible un mejor diagnóstico y pronóstico de enfermedades y un tratamiento más personalizado y eficaz de los pacientes.

Así los objetivos de BIGSALUD se centran en los siguientes ejes:

  • Metodología de adaptación de datos sanitarios. Definir un flujo de trabajo común entre equipos médicos y analistas de datos para intercambiar, entender y transformar los datos sanitarios (imágenes médicas, información genómica, información clínica, etc.) de manera adecuada para su análisis con técnicas Machine Learning, que han demostrado su eficacia en otros ámbitos como la biometría, el reconocimiento de texto manuscrito o la traducción automática.
  • Análisis de datos sanitarios mediante técnicas de Machine Learning utilizando herramientas Big Data. Desarrollar y aplicar técnicas de Machine Learning en un entorno Big Data para producir modelos predictivos a partir de datos sanitarios a partir del seguimiento de los pacientes con el fin de emitir diagnósticos o pronósticos que ayuden a los especialistas en su toma de decisiones.
  • Herramienta de ayuda en Diagnosis y Prognosis. Diseñar y desarrollar un servicio web multi-plataforma Big Data Analytics (BDA), donde el personal clínico pueda introducir los datos de un paciente en un sistema basado en Inteligencia Artificial, para obtener una predicción (diagnosis o prognosis) en tiempo real.

Las acciones han consistido en realizar la I+D necesaria para encontrar y probar las soluciones a los desafíos planteados en el ámbito hospitalario y el marco de trabajo previsto por el proyecto, alcanzándose la validación de los resultados en un entorno relevante para las siguientes tareas:

  • Predicción de reingreso a 30 días.
  • Detección de COVID-19 en radiografías torácicas.
  • Pronóstico en la evolución de pacientes con posible diagnosis de COVID-19.

Además, se persigue enmarcarlo en un entorno de Análisis de Datos que, por su naturaleza, permite tanto almacenamiento robusto como computaciones masivas, todo ello de forma ágil, elástica y escalable.

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