BSC Asepeyo
A la izq. Mateo Valero, director del BSC; a la dcha. Ricardo Alfaro, subdirector general de Asepeyo. / BSC-CNS

No es la primera vez que el Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC) lleva a cabo algún proyecto relacionado con la salud. De hecho, hace unos meses utilizando su ingente cantidad de datos entraron en un proyecto europeo para reutilizar datos genómicos y luchar contra el cáncer. Ahora, no será uno, sino tres los proyectos que desarrollará con Asepeyo para integrar la inteligencia artificial en la gestión y el diagnóstico sanitarios.

Este acuerdo de colaboración, que tendrá una duración de año, supone, según ambos organismos, una apuesta decidida por la medicina personalizada y la inteligencia artificial para mejorar la calidad asistencial y del diagnóstico e incrementar la eficiencia en la gestión.

Así, el primero de los proyectos será el llamado ‘Text Mining’ –codificación, en un vocabulario estandarizado– que consistirá en recoger de las bases de datos de Asepeyo cualquier texto libre, tanto antecedentes como tratamientos actuales, a través de técnicas de minería de textos y procesamientos del lenguaje natural. Con ello, conseguirán analizar “de modo sistemático” la evolución de los pacientes y de los servicios de atención ofrecidos por la mutua.

En segundo lugar, investigarán sobre el ‘Modelo predictivo de las bajas por enfermedad común’. Esto es, intentar predecir, con técnicas de aprendizaje automático, la duración recomendable de las bajas laborales a partir de datos históricos. Además, explican que este proyecto servirá para la detección temprana de aquellos casos que van a tener una duración mayor de la esperada y poder, así, identificar el tratamiento más adecuado para el paciente, ayudar al trabajador a reincorporarse en menos tiempo y en las mejores condiciones posibles.

Y, por último, el BSC trabajará con Asepeyo en “Asistencia al diagnóstico por la imagen, un sistema de aprendizaje automático basado en redes neuronales para el apoyo al médico en la valoración del diagnóstico de fracturas de traumatología y de neumoconiosis, de las más de 200.000 imágenes radiológicas que la mutua hace anualmente”. Así, este "asistente" permitirá al médico evaluar el diagnóstico automático y aprender del mismo. Como objetivo principal, esta herramienta favorecerá que se obtenga el diagnóstico correcto y ayudará a aplicar el mejor tratamiento a los pacientes.

1 Comentario

Dejar una respuesta

Please enter your comment!
Please enter your name here