Sistema Computacional para la predicción de la rotura del Aneurisma de Aorta Abdominal.

rAAA (Sistema Computacional para la predicción de la rotura del Aneurisma de Aorta Abdominal) es una herramienta capaz de realizar predicciones sobre la incidencia de un caso de AAAr en urgencias de un hospital e incluso la localización hospitalaria (servicio específico) de la aparición del caso. Este modelo predictivo permitirá, a su vez, trabajar en el desarrollo de nuevas soluciones que faciliten el trabajo de los médicos a la hora de tomar decisiones clínicas que beneficien a los pacientes con esta letal enfermedad.

A través de la aplicación de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y Big Data se procesarán tanto datos estructurados como no estructurados, en tiempo real, de la historia clínica del paciente de las instituciones sanitarias adheridas al proyecto, con el objetivo de la implementación del sistema computacional complejo para convertirlos en conocimiento de valor para los profesionales del hospital. De esta manera, dispondremos de herramientas más completas de análisis avanzado a la hora de tomar decisiones clínicas. Así mismo se recogerán datos de fuentes externas que serán evaluadas como potenciales factores de riesgo. El modelo de IA debe proporcionar una predicción probabilística de la aparición de un caso de AAAr en las urgencias del hospital de forma diaria.

Este objetivo funcional se alcanzará mediante la consecución de los siguientes objetivos tecnológicos:

• Desarrollo de un sistema inteligente de Recuperación de la Información, que permita extraer contenido selectivamente de aquellas bases de datos que podamos considerar susceptibles de interés. En general hablaremos de datos estructurados y datos no estructurados. Para llevar a cabo este sistema necesitaremos aplicar tecnologías de Big Data para la extracción, la securización, el anonimato (en caso de ser necesario), el procesamiento y la indexación de la información.
• Desarrollo de una solución de Procesamiento de Datosque realice el análisis, limpieza, y transformación de los datos almacenados de manera distribuida y escalable.
• Desarrollo de un módulo de Consolidación del Conocimientoque permita trabajar en tiempo real con toda la información capturada y procesada. Será el encargado de la gestión de las actualizaciones del sistema: actualización y re-entrenamiento de los algoritmos de Aprendizaje Máquina.
• Desarrollo de una solución de Inteligencia Artificialque mediante técnicas de Aprendizaje Máquina sea capaz de obtener predicciones en tiempo real de la incidencia de AAAr en los diferentes servicios de un hospital, integrando la información proveniente de fuentes hospitalarias con aquella que provenga de fuentes externas identificadas como factores de interés.
• Integración de las soluciones anteriores para el desarrollo de una Plataforma de Visualización que permita gestionar el sistema, obteniendo los resultados de predicción.

Proyecto presentado a la convocatoria de Ayudas a la Investigación 2019 Proyectos de I+D+i «Retos-Colaboración» del Programa Estatal de Investigación, Desarrollo e Innovación Orientada a los Retos de la Sociedad, en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020, del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades

Proyecto presentado a la convocatoria Ayudas Fundación BBVA a Equipos de Investigación Científica 2019

Si deseas más información contacta con: secretariariv@seacv.es