Inteligencia Artificial, big data y la importancia de los cuidados como retos para la salud

Inteligencia Artificial, big data y la importancia de los cuidados como retos para la salud

El foro de Salud de Innotransfer fue organizado por el Parque Científico de la Universidad Miguel Hernández para dar la oportunidad de intercambiar entre la oferta de conocimiento del sector y la demanda y necesidades de empresas que operan en los diferentes ámbitos de la salud, en los servicios públicos y privados y también la industria farmacéutica o de cuidados. Entre algunos de los retos se planteó la necesidad de soluciones basadas en Inteligencia Artificial y Big Data con aplicación en campos como el control y prevención de la cronicidad y la fragilidad de los pacientes o la reducción de costes sociales y sanitarios. Aquí se exponen algunas de las soluciones ofrecidas o de los retos expuestos. 

Retos

El control y la prevención de la cronicidad y fragilidad de pacientes mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial y big data aplicadas a los datos de historias clínicas digitales. Este reto incluiría el desarrollo y validación de herramientas de monitorización no invasiva para varios tipos de patologías.

Otro retos pasaría por la cirugía de precisión y el desarrollo de nuevo instrumental quirúrgico, sistemas robóticos, sistemas de detección y simuladores de ayuda a la cirugía, para poder llevar a cabo intervenciones de mayor precisión, menos invasivas y que supongan menores efectos secundarios.


La prevención de infecciones en hospitales (nosocomiales) es otro de los retos lanzados, en busca de mobiliario, material desechable y textil con capacidad bacteriostática y contra hongos o bactericida. Asimismo, quieren desarrollar nuevos recubrimientos con capacidad bacteriostática para aplicar sobre el mobiliario ya existente en los servicios sanitarios y tener sistemas de detección precoz de colonizaciones de patógenos

Soluciones

Asimismo, muchos grupos de trabajo, firmas o entidades han puesto su conocimiento e investigaciones al servicio de empresas públicas o privadas que puedan necesitar de innovaciones en el sector de la salud. 

Una de ellas son unos antibacterianos alternativos a los antibióticos, con alta especificidad frente a Escherichia coli. Un equipo de la UA ha desarrollado un método con actividad antimicrobiana específica frente a Escherichia coli, con alta especificidad. Se podría emplear como alternativa a los antibióticos o en dispositivos médicos o superficies hospitalarias.

Otra de las soluciones es el proyecto Breast: Calculate, Analyse & Predict: Big Data Analytics para salud en la predicción del riesgo de padecer cáncer de mama. Se trata de un prototipo de solución web basada en análisis de imagen y Machine Learning que permite segmentar con precisión y automáticamente el tejido denso de la mama y estimar, también de forma automática, el riesgo de padecer cáncer de mama en el futuro, procesando de forma masiva y ágil las mamografías. 

FORO DE INNOTRANSFER DESDE EL PARQUE CIENTÍFICO DE LA UMH

Asimismo, ofrecen la solución Radiatus para el control y prevención de la cronicidad- fragilidad. Esto es una plataforma de Big Data Analytics as a Service (BDaaS), que permite agilizar y facilitar la configuración de la tecnología. Este tipo de servicios en la nube permiten a los usuarios de empresas, especialmente de pymes, abstraerse de la complejidad de gestión de la infraestructura Big Data y centrarse en el análisis de datos propiamente dicho a un coste razonable.

Además, plantean como solución una ayuda en prognosis (reingreso a 30 días) para el control y prevención de la cronicidad- fragilidad. Se trataría de una herramienta web multi-plataforma donde el personal médico introduce un conjunto de datos de un paciente, formula una petición a un modelo predictivo y se obtiene en tiempo real la predicción correspondiente. La tecnología desarrollada es capaz de identificar qué pacientes tienen un riesgo mayor de reingreso a 30 días para poder establecer medidas de control y así evitar así ingresos no planificados.

En este sentido, otra de las herramientas expuestas es Smart-Sens-H2S, para la determinación de punto de cuidado. Se acoplaría a un teléfono inteligente para el registro de las señales, tratamiento, almacenamiento y transmisión de la información pudiendo ser empleado por un paciente o facultativo. Puede ayudar en la toma de decisiones en acciones de control y prevención de la cronicidad y fragilidad.

También proponen un sistema de monitorización de enfermedades mediante técnicas metabolómicas. Quieren desarrollar proyectos de colaboración para herramientas de monitorización no invasiva aplicadas con éxito para la búsqueda de biomarcadores de patologías muy diversas. Se trata de una tecnología validada con éxito en el ámbito de diversas enfermedades como son el cáncer, demencias, y en particular en el Alzheimer, cáncer de vejiga y próstata entre otros. 

Otra solución propuesta es una herramienta para la identificación de SARSCoV-2, gripe A o B, y virus respiratorio sincitial humano A/B en saliva. Se trata de un dispositivo semi-automático formado por un disco microfluídico y un lector basado en tecnología DVD que realiza ensayos sensibles y selectivos, capaz de analizar simultáneamente hasta seis muestras de saliva, proporcionando resultados cuantitativos y fiables del contenido de antígenos en menos de 30 min a un precio muy competitivo para la detección precoz de infecciones respiratorias causadas por agentes patógenos infectivos.

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