Ribera utiliza la inteligencia artificial para detectar úlceras por presión

El grupo sanitario Ribera aplica en la actualidad distintos proyectos basados en inteligencia artificial en sus hospitales. Mireia Ladios, responsable de Calidad del grupo sanitario Ribera y Product Manager de Cynara en su filial tecnológica, FutuRS, participó recientemente en el I Foro de Inteligencia Artificial de la Fundación Alianza Digital 2030, como ejemplo destacado de la aplicación de IA en el ámbito sanitario. En este foro se habló del poder transformador de la IA como palanca de innovación, desarrollo y recuperación para todo tipo de compañías y organizaciones y Ladios tuvo la oportunidad de exponer algunos de los diferentes proyectos de inteligencia artificial del grupo.

"Tenemos dos aproximaciones para trabajar inteligencia artificial: la primera de ellas proviene del desarrollo propio que hemos hecho en FutuRS, la filial tecnológica de Ribera, y la segunda es la que hacemos a través de colaboración de terceros", explica Ladios sobre la estrategia para implantar inteligencia artificial en el grupo.

Según indica, contar con una empresa como FutuRS, en la que trabaja un equipo multidisciplinar compuesto por ingenieros, matemáticos y profesionales de la salud, permite abordar proyectos de investigación con una visión 360, para mejorar la calidad asistencial que reciben los pacientes y también para facilitar el trabajo de los profesionales. "Planteamos proyectos de investigación que, una vez ejecutados y validados, son integrados en nuestra historia clínica, Cynara, dotándola de una capa cognitiva, inteligente, que ayuda a los profesionales a hacer mejor las cosas", añade la Product Manager de Cynara en FutuRS.

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Ladios: "Todos los proyectos se llevan a cabo con el propósito de aplicarlos en los hospitales y mejorar la atención a los pacientes"

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"Con esa idea, ahora tenemos seis modelos funcionando en tiempo real dentro de la historia clínica. Todos ellos tienen el objetivo de trabajar tres problemáticas: las úlceras por presión, las caídas intrahospitalarias y el empeoramiento clínico enfocado al paciente Covid", apunta. Todos estos proyectos se llevan a cabo con el propósito de aplicarlos en los hospitales y mejorar la atención a los pacientes, mejorando la medicina predictiva y preventiva, pero también facilitando el trabajo de los profesionales.

El análisis pormenorizado de todos los datos permite al modelo facilitar al profesional la toma de decisiones que, en última instancia siempre será suya, pero podrá apoyarse en datos objetivos para adelantarse a un empeoramiento del paciente y también para evitar efectos adversos prevenibles. "Estos modelos funcionan sin necesidad de que los profesionales tengan que recuperar más información y sin necesidad de hacer un análisis, porque los recopilan todos”, subraya Ladios.

Modelo predictivo de úlceras por presión

Gracias al modelo predictivo de úlceras por presión, en la UCI se ha conseguido reducir la incidencia acumulada en un 11 por ciento. “El modelo se calcula a las 07:00, a las 13:00 y a las 21:00, justo antes de que el personal sanitario se incorpore a su puesto de trabajo para que puedan ajustar su plan de cuidados”, argumenta la responsable de Calidad de Ribera.

En cuanto al Covid-19, "FutuRS se planteó durante la primera ola cómo podía ayudar a sus centros sanitarios y desarrolló un modelo predictivo para identificar qué pacientes tenían más riesgo de ingresar en UCI, con el objetivo de brindar al clínico la oportunidad de reajustar el plan terapéutico ante una mala evolución; y apoyar al gestor en la toma de decisiones respecto a la necesidad potencia de recursos escasos", cuenta Ladios.

La segunda aproximación se basa en la colaboración con terceros, donde destaca un proceso de transformación digital en el que Ribera lleva apostando varios años a través del programa Corporate de Lanzadera, donde se trabaja con distintas startups, algunas de las cuales basan sus iniciativas en inteligencia artificial. Una de ellas el caso de Tucuvi. Lola es una cuidadora virtual basada en inteligencia artificial y tecnología de voz que hace llamadas telefónicas a pacientes de la Unidad de Hospitalización a Domicilio y Neumología del Hospital Universitario de Torrejón, y a pacientes de la Unidad de Hospitalización a Domicilio del Hospital Universitario de Vinalopó, de forma automática y mediante estrategias de procesamiento de lenguaje natural para ver cómo se encuentran.

"Detrás de toda esa inteligencia hay una plataforma que gestiona y donde el clínico valora si es necesaria su intervención para garantizar una atención segura y adecuada al paciente", cuenta Ladios. Esta herramienta permite monitorizar y dar cobertura en sus hogares a todos aquellos pacientes que necesitan un seguimiento constante.

"Tenemos otra experiencia muy bonita, pionera en los hospitales de España. Consiste en la instalación de cajas de inteligencia artificial para reconocer los avisos de emergencia y así alertar a las personas sordas de estos avisos", explica Ladios. Un proyecto desarrollado por Visualfy y llevado a cabo en el Hospital Universitario del Vinalopó para mantener un entorno seguro y accesible para todos. Al reconocer sonidos de emergencia, envía alertas visuales a través de luces instaladas y mediante una App en los propios móviles de los pacientes con diversidad funcional auditiva.

Los buenos resultados obtenidos han convertido estos proyectos de inteligencia artificial en casos de éxito que el grupo sanitario comparte a través de su filial tecnológica FutuRS.