El SCS incorpora nuevos casos y voluntarios al proyecto de Medicina Personalizada Big Data

Los servicios de salud de Canarias y de la Comunitat Valenciana continúan avanzando en el proyecto de Medicina Personalizada Big Data que impulsan conjuntamente y que en esta segunda fase busca desarrollar una aplicación móvil de salud centrada en la Inteligencia Artificial e incorporará seguimiento personalizado, con tecnologías de ‘Big Data’ e inteligencia artificial sobre patologías de mayor prevalencia y de enfermedades raras.

Tras la fase inicial del proyecto ‘Cuidat-e’, app en la que se registraron 7.500 participaciones, en esta segunda fase amplía la extensión a nuevos casos de uso y también se profundizará mejorando la funcionalidad de los iniciales.

La experiencia de la primera fase será muy relevante tanto para mejorar las prestaciones de la app ‘Cuidat-e’, que ahora se presenta de forma unificada para todos sus campos de estilos de vida saludable dirigidos a voluntarios de población general, como para buscar soluciones relacionadas con distintas patologías, bien las de mayor impacto o las enfermedades raras, que por su condición merecen una atención especial. Además, en esta segunda fase, se amplía la interacción con los profesionales, de modo triangular con los pacientes y también, con algunas herramientas para ayuda al diagnóstico y mejora de la gestión.

Concretamente, el pasado 26 de enero, el Comité Ético para la Investigación con medicamentos de Tenerife aprobó la ampliación del estudio a los diez nuevos casos de uso (CU) que abordan diferentes aspectos sobre supuestos correspondientes a varias patologías. El resultado de este trabajo de pilotaje, permitirá su posterior escalado y generalización.

Nuevos supuestos

Entre los supuestos incorporados, se ofrecerá directamente a los profesionales conocimientos obtenidos mediante Big Data de pacientes sospechosos de padecer enfermedades raras, candidatos a estudios prospectivos “en mundo real”, con mayor riesgo de tener evolución desfavorable, de sufrir Covid persistente o de tener reingreso tras el alta hospitalaria, de manera que se les pueda efectuar un seguimiento más estrecho.

En esta segunda fase, que ha sido adjudicada a la entidad GMV, también se incorporará la función de interfaz de ‘Preconsulta inteligente’, que pretende guiar al paciente en el relato de su enfermedad, para registrar los datos clave y facilitárselos al profesional para que los valide y complete.

También se realizará ‘Monitorización domiciliaria’, que facilitará a los pacientes de cardiopatías o de diabetes el registro de sus datos desde sus propios domicilios, generando alertas cuando se desvíen de los valores esperados y ‘Optimización terapéutica’, que pretende facilitar al paciente la reducción o incluso supresión de su tratamiento de benzodiazepinas o de antidiabéticos orales ligado a un compromiso de mejora de sus estilos de vida físicos y emocionales.

Asimismo, se desarrollará también el supuesto de ‘Dictáfono inteligente’, que busca transcribir los datos esenciales de la consulta médica a la historia usando el teclado solo para su validación o corrección, y que comenzará con las consultas de niño sano de 0 a 23 meses y con las de preanestesia de pacientes no complejos. Entre los supuestos también se incluye el diseño de un modelo de cálculo de eficiencia para optimización y asignación de recursos y cargas de tareas.

Ampliación de proyecto ‘Cuidat-e’

La segunda fase de este proyecto de Medicina Personalizada Big Data se inició el pasado mes de diciembre, una vez concluida la fase inicial, que estuvo centrada en el desarrollo de la aplicación informática ‘Cuidat-e’ y permitió el intercambio de información de los participantes inscritos sobre hábitos nutricionales, actividad física, estado de ánimo, consumo de sustancias-nuevas adicciones y situaciones de soledad no deseada.

En esa primera fase se registraron 7.500 participaciones de un total de 4.000 personas de ambas comunidades autónomas que se inscribieron en el proyecto, dado que una misma persona podía participar en distintas funcionalidades de hábitos de vida saludables.

Para esta segunda fase también se ha acordado la ampliación y mejora de los cinco casos abordados en esa primera fase de proyecto, a través de la app “Cuídat-e”, incorporando nuevas funcionalidades al análisis automático de imágenes de Resonancia Magnética lumbar con el de placas de tórax y la generación de alerta personalizadas con 24 horas de antelación en el apartado de impacto en la salud de la contaminación ambiental.

Para esta ampliación, no prevista inicialmente, se destinará una dotación suplementaria de medio millón de euros, que también quedará cubierta por la cofinaciación FEDER (85% para la Comunidad Autónoma Canaria y 50% para la Generalitat Valenciana).

Participantes y nuevos voluntarios

Las personas participantes en la primera fase de “Cuídat-e” recibirán una comunicación con el enlace para acceder a la app móvil, a la que se le irán añadiendo nuevas funcionalidades. Para el caso de nuevos voluntarios, también se comunicará, a través de MiSCS, la posibilidad de incorporarse por primera vez a este proyecto, firmando el consentimiento informado en línea. Aquellas personas interesadas en más datos sobre el proyecto y participación también pueden acceder a más información en la web del Servicio Canario de la Salud (SCS).

Casi seis millones de inversión

Este proyecto de Medicina Personalizada Big Data ha sido posible gracias a la colaboración de los voluntarios participantes en la app, un gran número de profesionales de la salud del Servicio Canario de la Salud y de la Consellería de Sanidad Universal y Salud Pública de la Generalitat Valenciana y los tecnólogos de las empresas adjudicatarias.

Los trabajos tienen un presupuesto de 5.833.774, de los cuales Canarias asume 3.833.774, cofinanciados por FEDER en un 85 por ciento, mientras que la Generalitat Valenciana destina 2.000.000, cofinanciados por FEDER en un 50 por ciento, en el marco del Programa FID Salud (Financiación de la Innovación desde la Demanda), que gestiona como autoridad nacional el Ministerio de Ciencia e Innovación.