Referencia EOI

REDIT_31

Título de la Expresión de Interés

Solución Ayuda en prognosis (reingreso a 30 días) para el control y prevención de la cronicidad- fragilidad

Problemática a resolver

Predicción del reingreso de pacientes complejos hospitalizados en menos de 30 días tras el alta, lo que ocasiona un consumo de recursos imprevisto. Los motivos son desconocidos a priori y la decisión de llevar a cabo un seguimiento de los mismos está limitada a una carga máxima por profesional.

Propuesta de solución

Se propone la solución Ayuda en prognosis (Reingreso 30 días), 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. Esta predicción se lleva a cabo mediante técnicas de Machine Learning sobre los datos aportados por los equipos médicos. 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. La solución incluye el software asociado para integrar los modelos y desplegarlos en los sistemas de información de una organización sanitaria para facilitar la decisión. Se combinan un modelo de reingreso a 30 días genérico y tres modelos de reingreso a 30 días para familias de patologías concretas: cardiopatías, pacientes oncológicos y pacientes con problemas respiratorios. Una herramienta que tiene un gran impacto en la sostenibilidad del sistema sanitario y la calidad de vida del paciente.

Prioridad sectorial en que se enmarca solución

AVI-01

Perfil buscado

Empresas proveedoras de tecnología para el sector sanitario o entidades usuarias de la herramienta provenientes del sector sanitario tanto público como privado.

Referencias

https://www.iti.es/proyectosidi/bigsalud-big-data-e-inteligencia-artificial-para-optimizacion-del-sistema-de-salud/
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