Notas de prensa

La IA puede ayudar en la capacitación de obtención de imágenes médicas y en la precisión diagnóstica en Atención primaria. Con Alisse, personal sin experiencia ni formación médica ha obtenido imágenes de suficiente calidad diagnóstica nueve de cada diez veces, ratio no muy alejada de lo que los expertos ecografistas obtuvieron en dicha evaluación

La Organización Mundial de la Salud estima que el 80 % de las decisiones médicas se basan en el diagnóstico por imagen

Atención primaria resuelve más del 90 % de los motivos de consulta por parte de los pacientes, convirtiéndose en la puerta de entrada al sistema público de salud

En el contexto del proyecto europeo Carematrix, cuyo objetivo es contar con soluciones innovadoras que permitan mejorar la calidad del tratamiento integral de pacientes con dos o más enfermedades crónicas e incrementar la eficiencia de los servicios públicos de salud

PMMCare+ proporcionará los medios técnicos necesarios para coordinar el trabajo de los diferentes equipos que atienden a estos pacientes, así como para involucrarles en el cuidado de su salud

Los impactos esperados por Carematrix son: la reducción del 20 % en el tiempo dedicado a las visitas a los centros de atención médica, la mejora del 75 % en aspectos relacionados con la atención, un 50 % menos de incidencias derivadas del manejo de los datos de pacientes y la reducción del 30 % en errores clínicos

En el marco del proyecto MedeA, iniciativa pionera en implementación de la medicina personalizada

La multinacional tecnológica GMV ha desarrollado en cocreación con el Servicio Extremeño de Salud (SES), bajo la dirección del Dr. Adrián Llerena, director del Instituto Universitario de Investigación Biomédica de Extremadura (INUBE), y en colaboración con un equipo multidisciplinar, la herramienta de apoyo a la prescripción en la práctica médica denominada PoPS (Personalized Oriented Drug Prescription System-Sistema de prescripción personalizada)

El hospital líquido, nuevo modelo de atención al paciente basado en la e-health, supone un cambio de paradigma que se encamina hacia una medicina más personalizada y precisa. El reto en este contexto es la ciberseguridad de la interconexión entre sistemas y en los dispositivos médicos dentro y fuera de los centros asistenciales, así como la garantía de privacidad de las personas

La investigación in sillico implica el modelado, la simulación y la visualización de procesos biológicos y médicos por medio de ordenadores. Este contexto exige una investigación más colaborativa y de compartición de datos para el entrenamiento de modelos matemáticos. Las redes federadas se convierten en un elemento clave para garantizar el uso de los datos de un modo seguro

Según la guía de ciberseguridad en el sector salud del BID, desde que tiene éxito un ciberataque hasta que la institución se da cuenta que sus datos han sido vulnerados, hay un promedio de 329 días

Los centros de respuesta a incidentes de ciberseguridad deben contar con: sistemas de automatización avanzados, soportados por modelos de inteligencia artificial; tecnología capaz de aumentar la visibilidad de la organización a la hora de tratar un posible incidente de seguridad y equipos de respuesta cuyo trabajo sea homogéneo y trazable

El análisis del habla puede ser de gran utilidad para la predicción de la aparición del Alzheimer, según investigaciones realizadas con herramientas de inteligencia artificial en el proyecto TARTAGLIA

Ciertos factores del lenguaje espontáneo se relacionan con pacientes con una acumulación de la proteína beta amiloide en el cerebro, una de las que caracteriza a los enfermos con esta demencia

Finaliza el desarrollo tecnológico de MedP-Big Data, proyecto que persigue mejorar mediante big data e inteligencia artificial la atención personalizada de pacientes, la promoción de la salud, la prevención y el tratamiento

El proyecto permitirá a los servicios de salud de Canarias y Valencia impulsar una medicina personalizada y de precisión

Se trata de un ejemplo de proyecto país, cuyos casos de uso podrían aplicarse a cualquier servicio sanitario actual

Es el segundo tumor más frecuente que afecta a más de 1,2 millones de varones en todo el mundo, tercera causa de muerte por cáncer

GMV facilita con su tecnología la aplicación de la medicina personalizada basada en la evidencia, así como el desarrollo de guías clínicas en beneficio del paciente

El Hub de evidencia de la European Association of Urology (EAU) y TARTAGLIA son junto a PIONEER y OPTIMA, algunos ejemplos de la contribución de GMV a la lucha contra el cáncer de próstata

El beneficio directo de ToxHub, reuniendo bases de datos preclínicas y clínicas en una infraestructura de datos integradora, es contribuir en incrementar la eficacia de los ensayos, a reducir los tiempos de las investigaciones y en conseguir mejores resultados en toxicidad

Con la plataforma se incrementa la seguridad de los fármacos reemplazando parte de los estudios con animales, por tecnología de análisis retrospectivo, a partir de la evidencia acumulada por la industria farmacéutica

Con el objetivo de acelerar el uso de las tecnologías digitales en ámbitos como la medicina personalizada y de precisión

La iniciativa se alinea con el compromiso que la compañía mantiene con los objetivos de desarrollo sostenible (ODS) marcados por Naciones Unidas y con el programa EU4Health de la Unión Europea

 La digitalización del sistema de salud, la interoperabilidad de los sistemas, la adecuación de procesos y procedimientos a las nuevas necesidades, la medicina personalizada y de precisión, la humanización o la aplicación de la inteligencia artificial o el big data para la creación de redes federadas de datos, son algunos de los temas que se abordarán en el marco de este foro

Su finalidad es asistencial, persiguiendo mejorar la atención personalizada de pacientes con enfermedades crónicas, oncológicas, degenerativas y raras, mediante herramientas de soporte a la decisión clínica, ofreciendo a la ciudadanía un servicio sanitario más avanzado y eficiente

Cuídat-e es uno de los casos de uso del proyecto de Medicina Personalizada Big Data, que tiene un presupuesto de 5.833.774 euros, de los que la Comunidad Autónoma Canaria asumirá 3.833.774 € (cofinanciados por FEDER en un 85 %) y la Generalitat Valenciana 2.000.000 € (cofinanciados por FEDER en un 50 %)

Además, el uso del planificador Radiance^TM, permite realizar una estimación de la dosis recibida en los órganos de riesgo, preservándolos de efectos secundarios de la radiación

Conocemos estos resultados cuando la SEOR conmemora la primera curación documentada con radioterapia

Ya se han identificado casi 120.000 datos anonimizados de pacientes con neoplasias hematológicas. Las investigaciones se encaminan a encontrar terapias más efectivas que cubran todo el espectro de investigación de estos cánceres, siendo esperanzador para enfermos con tipos menos frecuentes

GMV es el responsable tecnológico de la plataforma que alberga los datos de modo seguro y da servicio a la analítica de los científicos, anonimizándolos y armonizándolos según el modelo común de datos OMOP