HEDECAMA - Modelo semántico y algoritmos de Data Mining aplicados al tratamiento del Cáncer de Mama en centros de Atención Especializada

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HEDECAMA - Modelo semántico y algoritmos de Data Mining aplicados al tratamiento del Cáncer de Mama en centros de Atención Especializada

El proyecto será cofinanciado por el Ministerio de Ciencia e Innovación y la Unión Europea a través del FEDER (Expediente: IPT-2011-1126-900000):

FEDER

ÁlamoConsulting, en colaboración con la Universidad de Alcalá de Henares de Madrid, la Universidad Politécnica de Valencia, la empresa BITAC y el Hospital Virgen del Rocío, inicia ahora el desarrollo del proyecto “HEDECAMA. Modelo semántico y algoritmos de Data Mining aplicados al tratamiento del Cáncer de Mama en centros
de Atención Especializada”. Se trata de un proyecto, financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, dentro del Plan Nacional de Investigación Científica, Desarrollo e Innovación Tecnológica 2008-2011, que consiste en el desarrollo de una serie de componentes tecnológicos y aplicaciones informáticas complementarias con el fin de obtener un sistema experto de soporte al proceso de tratamiento del Cáncer de mama en centros de Atención Especializada (Hospitales, Clínicas y Centros especializados en oncología, etcétera).

OBJETIVOS DEL CLIENTE

El proyecto tiene una clara orientación a la obtención de resultados tangibles directamente aplicables a la ayuda y soporte a los profesionales médicos en su práctica clínica. En este sentido los objetivos clínicos más relevantes que se quieren alcanzar son los siguientes:

  • Ampliar la cobertura funcional de los actuales sistemas clínicos hospitalarios con módulos avanzados que se integren en este sistema y que se alineen con los objetivos clínicos globales de los servicios de oncología de los hospitales.
  • Mejorar el índice de efectividad de los tratamientos para el cáncer de mama mediante la puesta a disposición de los profesionales sanitarios de mecanismos de ayuda, monitorización, control y seguimiento de los procesos clínicos emprendidos.
  • Permitir una automatización de los procesos y procedimientos médicos y clínicos adecuados para cada tipo de diagnóstico. Existirá un control y seguimiento de la aplicación de estándares y protocolos clínicos por parte del personal sanitario, con la consiguiente presencia de mecanismos de responsabilidad, el aumento de la transparencia y la creación de un clima de confianza en el sistema.
  • Mejorar la integridad, consistencia y continuidad en los datos de la actividad sanitaria realizados sobre cada paciente, disminuyendo el riesgo de errores médicos. Reforzamiento de la consistencia, transparencia y trazabilidad de los datos empleados en el ciclo de gestión de los pacientes mediante el registro, incorporación, almacenamiento y explotación de su información clave.
  • Permitir la mejora y evolución continua de los procesos y protocolos aplicados, gracias a la evaluación continua de los resultados clínicos obtenidos mediante la aplicación de las reglas y algoritmos derivados de las prácticas y guías clínicas existentes en la actualidad.
  • Mejorar la interoperabilidad con otros ámbitos relacionados con la Salud y con las Ciencias de la Vida, dada la utilización de un almacenamiento normalizado de información que permitirá el intercambio de información y conocimiento entre distintos entornos, posibilitando una gestión y utilización eficiente de las múltiples “bases de datos de conocimiento” disponibles a nivel internacional (ontologías, terminologías y clasificaciones), aportando a su vez los estudios, avances y análisis propios.

 

ENFOQUE DE LA SOLUCIÓN

En la actualidad, el mercado proporciona soluciones parciales y no integradas para alguna de las funciones de un sistema de apoyo al tratamiento del cáncer de mama, normalmente orientadas a la resolución de una problemática concreta (por ejemplo, detección, diagnóstico o pronóstico de cáncer). Pero éstas son insuficientes para proporcionar una plataforma global y abierta al desarrollo de múltiples problemas médicos, con garantías clínicas y totalmente integrada en el proceso asistencial y la realidad de la relación del médico con el paciente.

El producto final de HEDECAMA estará constituido por una plataforma modular escalable, especialmente diseñada para el desarrollo de soluciones y aplicaciones para el sector Sanitario y atendiendo a las necesidades del sistema de tratamiento de cáncer de mama.

Se pretende llevar a cabo la conceptualización, diseño y posterior desarrollo de una arquitectura de componentes software que permitan ofrecer las funcionalidades completas de un sistema de soporte a la toma de decisiones clínicas y asistenciales, basada en estándares de común aceptación y con alto grado de interoperabilidad con otros sistemas clínicos y/o asistenciales.

El proyecto persigue desplegar dos bloques de funcionalidades principales:
  • Apoyo directo a la toma de decisiones clínicas: aportación de una herramienta que detecte eventos relevantes (situaciones de riesgo, información complementaria, circunstancias especiales, etc) y presentación a los profesionales (médicos, enfermeras... ), en función de su perfil y con independencia de la herramienta que empleen en su trabajo diario.
  • Análisis de decisiones y deducción de reglas: conjunto de funcionalidades que permitan la evolución y depuración de las reglas utilizadas en los casos clínicos soportados por la herramienta y aseguran la constante actualización del sistema para conseguir un mayor nivel de adecuación a la realidad de la práctica clínica, gracias a la aplcación de estudios estadísticos, técnicas de Aprendizaje Automático y Data Mining.

A continuación se muestra un gráfico explicativo para mostrar la arquitectura funcional que se quiere alcanzar:

Arquitectura

 


 

 
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