ALIAS
AnaLIticaAvanzada para el Soporte a la decisión clínica
ALIAS está alineado con la prioridad temática Salud y bienestar, y concretamente orientado a ofrecer herramientas que en la práctica médica reduzcan la variabilidad clínica, los errores y los riesgos innecesarios para el paciente, centrando elmodelo sanitario en la calidad y la seguridad del paciente y menos en la cantidad de servicio prestado, mejorando el uso de la información disponible, favoreciendo un cambio en el paradigma asistencialactual de hacer más por mas, hacia un modelo de hacer más por menos.
ALIAS tiene como objetivo principal el desarrollo de un sistema Software de ayuda a la toma de decisiones de apoyo al personal clínico, creando herramientas orientadas a la consecución de una medicina personalizada apoyadas en analítica avanzada, Big Data integración de información de distintas fuentes de conocimiento, apoye al médico en sus diagnósticos y tratamientos, genere avisos ante de situaciones anómalas y alertas automática, adaptándose automáticamente mediante una explotación de la información a cada paciente y su enfermedad específicamente, sin necesidad de hacer nuevas pruebas diagnósticas, sino una mejor explotación de la información existente
Situación actual
ALIAS está alineado con la prioridad temática Salud y bienestar, y concretamente orientado a ofrecer herramientas que en la práctica médica reduzcan la variabilidad clínica, los errores y los riesgos innecesarios para el paciente, centrando elmodelo sanitario en la calidad y la seguridad del paciente y menos en la cantidad de servicio prestado, mejorando el uso de la información disponible, favoreciendo un cambio en el paradigma asistencialactual de hacer más por mas, hacia un modelo de hacer más por menos.
ALIAS tiene como objetivo principal el desarrollo de un sistema Software de ayuda a la toma de decisiones de apoyo al personal clínico, creando herramientas orientadas a la consecución de una medicina personalizada apoyadas en analítica avanzada, Big Data integración de información de distintas fuentes de conocimiento, apoye al médico en sus diagnósticos y tratamientos, genere avisos ante de situaciones anómalas y alertas automática, adaptándose automáticamente mediante una explotación de la información a cada paciente y su enfermedad específicamente, sin necesidad de hacer nuevas pruebas diagnósticas, sino una mejor explotación de la información existente
La actual situación de envejecimiento gradual de la población tanto en España como en mundo, y el consecuente incremento en enfermedades crónicas, las nuevas alternativas diagnósticas y terapéuticas, hace necesario que existan herramientas en la práctica médica que reduzcan, la variabilidad clínica, los errores y los riesgos innecesarios para el paciente, lo que unido contención del gasto, están obligando a un cambio en el paradigma asistencial actual de hacer más por mas, llegando a un modelo de hacer más por menos. En definitiva el modelo sanitario que debería centrarse más en la calidad y la seguridad del paciente, al mejorar el uso que se hace de la información disponible y menos en la cantidad de servicio prestado.
En este sentido la contribución de las tecnologías de la información ya hace años que no se limita sólo a la mejora de los procesos de trabajo, automatizándolos; hoy día los cambios en las organizaciones posibles gracias a las TI no son únicamente cuantitativos, sino también cualitativos.
Alcance tecnológico
Alias tiene 3 grandes grupos de actividades técnicas:
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Captura de información
Todos los procesos que tienen que ver con la captura y preparación de la información proveniente de diferentes fuentes:
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Adquisición de información información bruta que “pivote” alrededor de cada paciente, multidisciplinar y multiformato: proveniente de sistemas HIS en formato estructurado, en muchos casos codificado, como no estructurado en formato textual, adquirido mediante técnicas de NLP (natural language processing), datos personales proporcionados por el paciente, mediante interacción web mediante Html5, CSS3, WS, JSON y datos estadísticos procedentes de Open data.
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Filtrado, curado y pre-procesamiento: ponderar la calidad de los datos y descartar aquella información no esenciales, para ello se procesará la información recogida y se la procesará para obtener de un dato de calidad, mediante homogeneización de la información utilizando codificación en estándares (Umls, Snomed, Cie10, etc).
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Explotación de información
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Se incluyen aquí todos los procesos que permiten explotar la información, para :
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Tratamiento de datos de naturaleza y origen heterogénea , para su posterior análisis conjuntos, mediante el uso de la semántica a la hora de establecer el dominio de la información.
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Modelos analíticos sobre el conocimiento relevante más significativo ya normalizado en formatos semánticos.
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Modelos para la búsqueda de anomalías,
Visualización e interacción con la información
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Presentación de la información de manera intuitiva e interactiva de cara a dar sentido a los datos o de manera adaptada al usuario.
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Explotación de la información agrupada mediante la analítica visual.
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Interfaces de usuario clínicos para el soporte a la decisión del profesional, desde las que se visualizaran en herramientas HIS, información relacionada con paciente concreto, como anomalías, sugerencias de actuación etc.
Beneficios
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Dar soporte semiautomático a la decisión clínica para atención del paciente In-situ, que basándose en el análisis no supervisado de grandes volúmenes de datos procedentes de la información histórica ayude a los profesionales sanitarios en momentos como la prescripción ,permitiendo ofrecer información sobre procedimientos, tratamientos o la gestión médica en general.
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Soporte a la decisión al ofrecer conocimiento sobre cómo se comporta un determinada variable, por ejemplo un diagnostico de cáncer de mama, con resto de variables del sistema permitiendo mejorarlos procesos médicos, tratamientos, screenings, etc
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Detección de anomalías, mediante el descubrimiento de situaciones que se salen de un patrón determinado.