Resumen de la jornada sobre Salud Inteligente (II TechWeek de ITAINNOVA)

Jornada dedicada a los retos y desafíos de la Salud

Durante la semana del 21 al 25 de noviembre celebramos en ITAINNOVA la II TechWeek, una semana dedicada al impacto que la tecnología tiene en cinco ámbitos clave, en los que ITAINNOVA trabaja desde hace tiempo, y que son de vital importancia para la sociedad.

La jornada del día 24 estuvo enfocada al ámbito de la Salud Inteligente y se compartieron algunos de los proyectos relacionados con tecnología aplicada al concepto de Salud 4.0 que hemos desarrollado este año desde ITAINNOVA junto con diferentes empresas y organismos. Estos proyectos se enmarcan dentro nuestras soluciones tecnológicas para la medicina personalizada y la optimización de procesos de fabricantes y distribuidores.

Durante este artículo vamos a desgranar lo más importante de cada una de las ponencias incluidas en esta jornada. También puedes visualizar el webinar completo, si así lo deseas:

Introducción. Tendencias tecnológicas en el ámbito de la Salud

Se están produciendo una serie de factores, tales como el envejecimiento de la población, el aumento de pacientes con enfermedades crónicas o una atención sanitaria cada vez más personalizada, que están provocando un cambio sistémico en el sector de la salud.

Ello se ha traducido en una serie de ambiciosas actuaciones desde el ámbito de la política europea, nacional y regional. En este contexto, la tecnología se convierte en una palanca de cambio fundamental a la hora de conseguir la transformación digital que persiguen muchas de estas iniciativas.

Al igual que ocurre en otros sectores, como puede ser el industrial, la Inteligencia Artificial, el Big Data, el Blockchain, el IoT o los Gemelos Digitales se erigen en tecnologías clave para el ámbito de la Salud. Lo que pretendemos desde ITAINNOVA es conseguir herramientas y soluciones basadas en datos, que mejoren la salud de los pacientes y que ayuden a optimizar los procesos que tienen lugar en la fabricación y distribución de materiales y productos sanitarios.

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Bloque de ponencias

Ponencia 1. Desarrollo de un Gemelo digital de una línea productiva

En primer lugar, Javier Pardiño Pérez, VP Strategy Deployment and Project Management de
Becton Dickinson, nos contó el proyecto de desarrollo de un gemelo digital de una de sus líneas productivas de fabricación de jeringuillas que pretende con el desarrollo de este gemelo alcanzar los niveles más altos de productividad (OEE).

Nos dio una visión muy estratégica de la aplicación del gemelo digital que, puesto que trabajará con datos en tiempo real de la línea, va a poder plantear simulaciones que permitan minimizar fallos, hacer un mejor uso de los equipos y recursos, elaborar programas de reducción de costes, analizar el retorno de la inversión de la forma más eficiente e integrarlo con otros procesos de la fabrica.

En definitiva, van a disponer de una herramienta de toma de decisiones que permita medir el impacto en el OEE en base a las decisiones que se tomen a partir del gemelo. Se pretende además trasladar este gemelo digital al resto de líneas similares en el resto de países donde BD fabrica (EEUU y ASIA).

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Ponencia 2. Dimensionamiento de la red de servicios de DKV con Inteligencia Artificial (NLP)

Aurelio García, Lead Data Scientist en DKV, habló del proyecto “Dimensionamiento de la red de servicios de DKV con Inteligencia Artificial”. Su objetivo fue mejorar el servicio a los clientes y optimizar costes mediante:

1. La detección de los desequilibrios regionales entre Cuadro Médico y Cartera de servicios.
2. La identificación de las zonas geográficas donde se debía intensificar la fuerza de ventas o el cuadro médico.
3. La reducción de los costes en zonas con cuadro sobredimensionado.

ITAINNOVA desarrolló un modelo de Inteligencia Artificial para calcular distancias relacionadas con la ubicación y afluencia de clientes y una herramienta de visualización para los directores médicos, que les permite analizar fácilmente el dimensionamiento del cuadro médico a través de un conjunto de indicadores definidos.

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Ponencia 3. Proyecto AI4healthyageing

José Luis Pérez Lasierra, Sport Science PhD en PODOACTIVA, nos habló sobre el proyecto “AI4healthyageing, Inteligencia Artificial distribuida para el diagnóstico y tratamiento temprano de enfermedades con gran prevalencia en el envejecimiento”, que trata la investigación y desarrollo de un sistema inteligente descentralizado de toma y análisis de datos que permita a nuestro sistema de salud anticipar y actuar de manera temprana y ultra rápida en enfermedades psiquiátricas, neurológicas, motoras y degenerativas de gran prevalencia en el contexto del envejecimiento.

ITAINNOVA trabaja con BITBRAIN y PODOACTIVA en enfermedades relacionadas con el deterioro cognitivo y de la marcha. Un ejemplo es la Sarcopenia, una afección progresiva del músculo esquelético, caracterizada por la disminución de la masa y fuerza muscular.

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Ponencia 4. Proyecto GastricAITool

Por último, Rocío Aznar, Data Scientist en ITAINNOVA, habló sobre GastricAITool, un proyecto de ITAINNOVA y el Instituto de Investigación Sanitaria de Aragón (IISA), financiado por el programa europeo GATEKEEPER. El objetivo es desarrollar una herramienta de diagnóstico y pronóstico del cáncer gástrico sobre tecnologías de Big Data e Inteligencia Artificial que ayude al clínico a tomar decisiones críticas y personalizadas.

La idea es que los especialistas médicos puedan valorar la probabilidad de que el paciente desarrolle este tipo de cáncer, recomendarle cambios saludables en el estilo de vida, prescribir tratamientos contra Helicobacter pylori o realizar un seguimiento más detallado mediante gastroscopia con toma de biopsias en aquellas personas en las que la herramienta detecte un elevado riesgo de cáncer gástrico.

Para ello, se identifican y analizan las variables más relevantes a partir de fuentes como la historia clínica, su información genética o los datos de un estudio nacional multicéntrico de centenares de pacientes coordinado por el IACS/IIS Aragón. ITAINNOVA está desarrollando modelos de predicción basados en técnicas tradicionales estadísticas y modelos más complejos de Machine Learning y Deep Learning. Se pretende además que sean modelos explicables capaz de mostrar cuáles son los motivos más influyentes en ese diagnóstico evitando que los modelos sean cajas negras.

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Más información

Si quieres profundizar más en torno a los retos del ámbito de la Salud, así como las soluciones tecnológicas que desde ITAINNOVA hemos desarrollado, puedes hacerlo consultando la siguiente página:

Autora: Clara Savirón,
Desarrollo de Negocio.

Construyendo Europa desde Aragón
Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)