Basado en Inteligencia Artificial y la Nube, SPIDEP permitirá adelantar el diagnóstico de enfermedades infecciosas de pacientes institucionalizados. El sistema utiliza las bases de datos para el diagnóstico, que parten de registros de unos parámetros clínicos definidos (tensión arterial, frecuencia de pulso, temperatura corporal, saturación capilar de oxígeno y conductividad cutánea) que se obtienen de manera fácil mediante sensores biométricos. Estos sensores se aplican a diario a las personas mayores de 65 años institucionalizadas. Los datos se registran y almacenan en un servidor común, de manera que se pueda aplicar un algoritmo que mejore la eficiencia del diagnóstico, lo que permitiría tratar antes a los pacientes y se traduciría en menor morbilidad, menos traslados hospitalarios y menor tiempo de tratamiento.

‘Se trata de un proyecto que tiene como finalidad diseñar un sistema inteligente que, a partir de una serie de datos (temperatura, tensión arterial, saturación de oxígeno y conductividad cutánea), recogidos de forma rutinaria y fácil a sujetos de riesgo o vulnerables, permita anticipar el diagnóstico de las infecciones más frecuentes de esta población, como son las infecciones respiratorias, urinarias y cutáneas’, explica José Sanz Moreno.

La recogida de datos ya se está realizando en centros de Santo Domingo, en la República Dominicana. Además, la Consejería de Políticas Sociales y Familia de la Comunidad de Madrid estudia facilitar la puesta en marcha de este sistema en varias residencias. ‘Podría ser un extraordinario recurso para personas mayores que viven en zonas aisladas o que tienen dificultades para acudir a los servicios médicos’, agrega el profesor, responsable de la Unidad de Enfermedades Infecciosas del Servicio de Medicina Interna del Hospital Universitario Príncipe de Asturias.

Este proyecto es parte de la Iniciativa Conjunta de Investigación e Innovación (JIRI) entre la Unión Europea y Sudamérica, dentro del Apartado 9 (eHealth): ‘Mejora del bienestar y la inclusión mediante eHealth, mHealth y otras soluciones para una vida asistida’. En la parte tecnológica del proyecto colaboran investigadores de Argentina, Panamá, Noruega, Rumanía y la UAH. El objetivo es que esté funcionando de forma integral en el segundo trimestre de 2019.

Publicado en: Reportaje