Canarias y Valencia ponen en marcha un proyecto de Inteligencia Artificial aplicado a la salud

El Servicio Canario de la Salud y la Consellería de Sanidad Universal y Salud Pública de Valencia ponen en marcha el proyecto ‘Medicina Personalizada Big Data”, tramitado al amparo de la segunda convocatoria del Programa FID Salud. El director del Servicio Canario de la Salud, Alberto Pazos, y la Secretaria Autonómica de Eficiencia y Tecnología Sanitaria de la Conselleria de Sanidad Universal y Salud Pública de la Generalitat Valenciana, Concha Andrés Sanchís, junto a los profesionales del equipo responsable; presentaron hoy el proyecto durante una Jornada de Consulta Preliminar al Mercado que tuvo lugar de forma virtual entre las sedes de ambas Consejerías de Sanidad.

Un total de 16 empresas se han interesado oficialmente por el desarrollo de este Proyecto, ideado por ambos servicios de salud, que ha de salir a concurso público en los próximos meses, toda vez que ya cuenta con la cofinanciación del Ministerio de Ciencia e Innovación a través de fondos FEDER plurirregionales del periodo 2014-2020. El proyecto se encuentra alineado con la misión de prestar mejores servicios y más eficientes, mientras se logra reducir el consumo de fármacos y de estancias hospitalarias.

Retos

El Proyecto MedP Bigdata tiene el objetivo de buscar soluciones innovadoras para la aplicación de nuevas tecnologías enmarcadas en las áreas de la Medicina Personalizada y el Big Data en salud.

Presenta tres retos principales que son: dar soluciones de interfaz paciente-sistema sanitario para el registro de datos asistidos por inteligencia artificial; desarrollar herramientas basadas en técnicas de inteligencia artificial que den soporte a las decisiones clínicas orientadas a cada paciente, con especial atención a las patologías crónicas, especialmente a las oncológicas; y crear la plataforma inteligente que soporte las nuevas funcionalidades.

Mediante el desarrollo y aplicación de este proyecto se incrementará la efectividad de los tratamientos gracias a su personalización y diagnóstico temprano; se reducirán los efectos adversos de los tratamientos; y además, se mejorará la adherencia al tratamiento de pacientes crónicos con su empoderamiento.

Permitirá también obtener medidas objetivas y fiables de la evaluación de la asistencia a pacientes crónicos e identificar el riesgo de progresión hacia el estado de fragilidad.

En este sentido, permitirá mejorar la gestión de los recursos sanitarios mediante la optimización basada en información en tiempo real y utilización de inteligencia artificial.

Los resultados esperados con este proyecto de aplicación tecnológica se centran en:

Facilitar al facultativo el seguimiento de la evolución y la prevención de agravamientos y recaídas.

Mejorar la atención sociosanitaria.

Optimizar las derivaciones a los centros sanitarios, especialmente los hospitales.

Reducir la variabilidad clínica.

Disponer de estudios con múltiples datos enfocado, no solo a las mejores medias, sino también a la variabilidad de las respuestas.

El director del SCS, Alberto Pazos, destacó que el proyecto responde fielmente al objetivo del Plan de Salud de Canarias: “Salud en todas las políticas y resultados en salud, facilitando la evaluación y seguimiento de las acciones del Plan, incorporando las premisas de equidad, eficiencia y compromiso con la evidencia científica”.

Según dijo, ofrecerá la oportunidad de trabajar en base poblacional, con geolocalización y análisis comparativo de resultados, con la publicación de indicadores precisos y relevantes.

Pazos considera que el proyecto eliminará barreras hasta ahora consustanciales al sistema sanitario, al permitir romper la barrera del tiempo y el espacio, favoreciendo la actividad en cualquier momento y lugar, sin limitación de tiempo.

Otra de las ventajas destacadas es que considerará al paciente como un todo para su diagnóstico, pronóstico y tratamiento así como para su estudio comparativo con otros individuos. Además permitirá que todos los datos estén disponibles con distintas funcionalidades tanto clínicas como para la investigación y para el empoderamiento del paciente.