Salud

Diseñada con datos de la Comunidad de Madrid, esta iniciativa ha permitido monitorizar el proceso de recuperación tras la COVID-19 en sectores como el transporte, el turismo o la seguridad ciudadana.

La herramienta se ha desarrollado con el objetivo de entender no sólo el impacto, sino también el grado de recuperación que algunos servicios y actividades han experimentado después de la pandemia en Madrid.

Así, a través de portales de datos abiertos, la aplicación ofrece visualizaciones interactivas con las siguientes variables:

• Policía municipal
  
  • Información de seguridad ciudadana
  • Consumo de alcohol en la vía pública
  • Inspecciones y actuaciones en locales
• Turismo
  
  • Número de noches y precio promedio en Airbnb
• Movilidad y transporte
  
  • Tasa de ocupación de parkings en la ciudad de Madrid
  • Viajeros por Metro
  • Movimientos de BiciMAD
  • Estaciones de transporte de Google mobility
• COVID-19
  
  • Tasa de incidencia acumulada

En cada panel, se pueden conocer conclusiones basadas en datos sobre el estado de recuperación de cada parámetro, una situación que varía dependiendo del sector. Mientras que en consumo de alcohol en la vía pública y en turismo de AirbnB se registra mayor actividad, los viajeros por metro todavía son inferiores a los datos prepandemia. 

Las fuentes de datos abiertos son: 

• Catálogo de datos abiertos de la comunidad de Madrid para la tasa acumulada de contagios en la comunidad de Madrid: https://datos.comunidad.madrid/catalogo/dataset
• Conjunto de datos abiertos EMT Madrid para los datos de BICIMAD: https://opendata.emtmadrid.es/Datos-estaticos/
• Datos de la web de metro de Madrid para los datos de número de viajeros del metro de Madrid: https://www.metromadrid.es/es/transparencia/proyectos-y-datos#panel1
• Informes de movilidad local de Google mobility para los datos de movilidad de la ciudadanía: https://www.google.com/covid19/mobility/

HelpVoice! es un servicio diseñado para ayudar a las personas mayoresque hayan podido sufrir algún percance,utilizando técnicas de reconocimiento de voz basadas en aprendizaje automático. Este prototipo se hizo con el primer premio del IV Desafío Aporta, centrado en el valor del dato para la salud y el bienestar de los ciudadanos.Hemos hablado con sus creadores, Sandra García, Antonio Ríos y Alberto Berenguer, integrantes del equipo Data Express para que nos cuenten cómo fue su experiencia.

 

Entrevista completa

1. ¿Cómo funciona HelpVoice!?

HelpVoice! es una aplicación multisistema. Por lo general, todo gira alrededor de una emergencia (referida como alerta dentro de la terminología de nuestra aplicación). Según el rol que tenga un usuario dentro de una alerta, utilizará un sistema en concreto. En primer lugar, los pacientes dispondrán de una aplicación instalada en un dispositivo con recogida de voz, por ejemplo, un dispositivo móvil, uno de domótica o incluso uno IoT.Cuando el usuario graba una alerta, esta se envía a nuestros servidores que transcribirán el mensaje a texto y detectarán las palabras clave que contiene el mensaje para determinar tanto qué padece como qué grado de emergencia requiere la urgencia. Una vez obtenida esta información, el servidor busca a los hospitales más cercanos que estén capacitados para atender dicha alerta. Los hospitales, a su vez, dispondrán de una aplicación de escritorio que les permitirá gestionar las alertas, mediante una interfaz que les muestra toda la información recabada del mensaje enviado por el paciente.Los hospitales, mediante este programa, responderán a las alertas y determinarán el procedimiento de acción que se debe tomar. Todas las respuestas de los hospitales se notificarán tanto al paciente como a sus familiares, quienes también estarán registrados en la aplicación. Finalmente, los familiares disponen de una aplicación móvil que les permite realizar un seguimiento en tiempo real tanto de la alerta enviada por el paciente como de la respuesta que ha dado el hospital.

2. ¿Qué mejoras aporta su proyecto, basado en datos abiertos, al sector de la salud y el bienestar?

Una de las razones por las que surgió HelpVoice! fue el colapso telefónico que sufrió España durante la pandemia de la COVID-19, donde el contacto telefónico con los centros de salud era prácticamente imposible. Por otro lado, tuvimos tambiénen cuentalas denuncias del colectivo de personas mayores acerca de la brecha digital que hay hoy en día.Por lo tanto, HelpVoice! trata de ser una herramienta que mejora un servicio elemental, la atención de primer triaje hospitalario,y esto lo consiguemediante tecnologías potentes basadas en datos e inteligencia artificial la cual, a su vez, resulta accesible tanto para los usuarios como a los hospitales, los cuales necesitan tomar decisiones rápidas y precisas a la hora de atender emergencias.

3. ¿Cómo fue el proceso de desarrollo del prototipo? ¿Qué retos se encontraron y cómo los solucionaron?

El desarrollo de HelpVoice ha sido todo un desafío.En primer lugar, tuvimos dificultades para desarrollarnuestros sistemas de detección de palabras clave y predicción de enfermedades, ya que actualmente no existen bases de datos públicas en español que contemplen este tipo de problemas (finalmente, recurrimos a recursos en inglés).Por otro lado, la programación de la aplicación fue en sí un proceso complicado, ya que realizamos muchas iteraciones y tuvimos que aprender nuevas tecnologías que nos permitiesen llegar a ese prototipo que presentamos. Por ejemplo, realizamos tres versiones de la arquitectura de comunicación de las alertas y fue la primera vez que creamos softwareorientado a escritorio.A todo esto, se suma que uno de nuestros compañeros, Antonio, estaba viviendo en Canadá durante el desarrollo del prototipo, por lo que la diferencia horaria entre países supuso un obstáculo importante a la hora de establecer reuniones para coordinarse y evaluar los avances desarrollados.Sin embargo, aunque el camino fuese complicado, también ha sido una oportunidad única para aprender en todos los sentidos.

4. ¿Cómo ha sido su experiencia en el Desafío Aporta?¿Qué recomendaría a aquellas personas que estén pensando en participar en la próxima edición?

En general ha sido una experiencia muy enriquecedora; desde el principio, donde nos reunimos para idear una solución que se ajustase a los requisitos del desafío y aportase valor, hasta el final, donde tuvimos que desarrollar las ideas que habíamos planteado en la primera fase, haciendo frente a la cantidad de problemas que nos surgieron.A las personas que estén pensando en apuntarse, les recomendaríamos que no duden en apuntarse, porque es una oportunidad única para aprender.Dentro de los aspectos más técnicos del desafío recomendamos que el equipo sea lo más variado posible, con personal que aporte conocimiento experto, lo cual suma mucho valor a la propuesta.Finalmente, recomendamos también reflexionar y explorar sobre el tema propuesto para el desafío. Son propuestas muy abiertas donde muchas soluciones de gran utilidad pueden aparecer si se itera sobre ellas. No quedaros nunca con la primera idea que surja.

5. ¿Cuáles son sus próximos pasos? ¿Tienen pensado continuar trabajando en HelpVoice! u otros proyectos relacionados con los datos abiertos?

En primer lugar, estamos centrados en acabar nuestras tesis doctorales. Al fin y al cabo, HelpVoice! es una propuesta que hemos planteado como trabajo para explorar, aprender y salirnos de nuestra rutina académica. Hemos de admitir que este premio ha sido toda una sorpresa para nosotros. No nos habíamos planteado mucho el futuro del trabajo más allá de participar en el concurso. Sin embargo, con la aceptación que ha tenido, estamos planteándonos concretar el desarrollo del prototipo presentado y proponer una aplicación final que pueda brindar los servicios de HelpVoice! a la sociedad, al igual que también trataremos de buscar vías de financiación para que el desarrollo de ésta sea viable. Lo que sí tenemos claro, es que HelpVoice! no acaba aquí. ¡Veremos qué nos depara el futuro!

Te presentamos un nuevo informe de la serie ‘Tecnologías emergentes y datos abiertos’, de la mano de Alejandro Alija. El objetivo de estos informes es ayudar al lector a entender cómo funcionan diversas tecnologías, cuál es el papel de los datos abiertos en ellas y qué impacto tendrán en nuestra sociedad. A esta serie pertenecen algunos monográficos sobre técnicas de análisis de datos como el análisis del lenguaje natural o la analítica predictiva.  En este nuevo volumen de la serie se analizan los aspectos clave del análisis de datos aplicado a las imágenes y, a través de este ejercicio Inteligencia Artificial aplicada a la identificación y clasificación de enfermedades mediante radio imagen médica, se profundiza en la vertiente más práctica del monográfico.

El análisis de imágenes adopta diferentes nombres y formas de referirse a él. Algunos de los más comunes son visual analytics, computer vision o image processing. La importancia de este tipo de análisis presenta una gran relevancia actualmente, ya que muchas de las más modernas técnicas algorítmicas de inteligencia artificial han sido diseñadas concretamente con este objetivo. Algunas de sus aplicaciones las vemos en nuestro día a día, como la identificación de matrículas para acceder a un párking o la digitalización de texto escaneado para poder ser manipulado.

El informe introduce los conceptos fundamentales que permiten comprender cómo funciona el análisis de imagen, detallando los principales casos de aplicación en diversos sectores. Tras una breve introducción elaborada por el autor, que servirá como base para contextualizar la materia a tratar, se expone el informe completo, que sigue la estructura tradicional de la serie:

• Awareness. En la sección Awareness se explican los conceptos clave de las técnicas de análisis de imagen. A través de este apartado, los lectores pueden encontrar respuestas a cuestiones del tipo: ¿cómo se manipulan las imágenes como datos? o ¿cómo se clasifican las imágenes?, además de descubrir algunas de las aplicaciones más destacadas en el análisis de imagen.
• Inspire. La sección Inspire analiza detalladamente algunos de los principales casos de uso en sectores tan diferentes como la agricultura, la industria o el sector inmobiliario. También se incluyen ejemplos de aplicación en el campo de la medicina, donde el autor muestra algunos retos de especial importancia en este ámbito.
• Action: En este caso, la sección Action se ha publicado en formato notebook, de manera separada al informe teórico. En ella se muestra un ejemplo práctico de Inteligencia Artificial aplicada a la identificación y clasificación de enfermedades mediante radio imagen médica. En este post se incluye la explicación paso a paso del ejercicio realizado. El código fuente está disponible para que los lectores puedan aprender y experimentar por sí mismos el análisis inteligente de imágenes.

A continuación, puedes descargarte el informe -secciones Awareness e Inspire- en pdf y word (versión reutilizable). 

 

La IV edición del Desafío Aporta, cuyo lema ha girado en torno a ‘El valor del dato para la salud y el bienestar de los ciudadanos’, ya tiene a sus tres ganadores. La competición, impulsada por Red.es en colaboración con la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, arrancó en noviembre de 2021 con un concurso de ideas y continuó a principios de este verano con una selección de diez propuestas finalistas.

Al igual que sucedió en las tres ediciones anteriores, los candidatos elegidos dispusieron de un plazo de tres meses para transformar sus ideas en un prototipo que, posteriormente, debían presentar de forma presencial en la gala final.

En un contexto postpandémico, donde la salud juega un papel cada vez más importante, la temática de la competición buscaba identificar, reconocer y premiar las ideas destinadas a mejorar la eficiencia de este sector con soluciones basadas en el uso de los datos abiertos.

El pasado 18 de octubre, los diez finalistas acudieron a la sede de Red.es para presentar sus propuestas frente a un jurado formado por representantes de las Administraciones Públicas, organismos ligados a la economía digital y el ámbito de la universidad y las comunidades de datos. En tan solo doce minutos, tuvieron que resumir la finalidad del proyecto o servicio propuesto, explicar cómo había sido el proceso de desarrollo, qué datos habían utilizado y detenerse en aspectos como la viabilidad económica o la trazabilidad del mismo.

Una decena de proyectos innovadores para mejorar el sector salud

Las diez propuestas presentadas frente al jurado hicieron gala de una alto nivel de innovación, creatividad, rigor y vocación pública. Así mismo, fueron capaces de evidenciar que es posible mejorar la calidad de vida de los ciudadanos creando iniciativas que monitoricen la calidad del aire, construyan soluciones frente al cambio climático o den una respuesta más ágil a un problema de salud repentino, entre otros ejemplos expuestos.

Por todo ello, no es de extrañar que el jurado lo haya tenido complicado a la hora de elegir a los tres vencedores de esta cuarta edición. Finalmente, ha sido la iniciativa HelpVoice la que se ha alzado con el primer premio de 5.000€, la Encuesta de Morbilidad Hospitalaria se ha llevado los 4.000€ vinculados a la segunda posición y RIAN, Recomendador Inteligente de Actividades y Nutrición, ha cerrado el ranking con el tercer puesto y 3.000 euros en calidad de galardón.

Primer premio: HelpVoice!

• Equipo: Data Express, integrado por Sandra García, Antonio Ríos y Alberto Berenguer.

HelpVoice! es un servicio cuyo objetivo es ayudar a las personas mayores utilizando técnicas de reconocimiento de voz basadas en aprendizaje automático. Así, ante una situación de emergencia, el usuario solo tendrá que hacer clic en un dispositivo que puede ser un botón de emergencia, un teléfono móvil o herramientas de domótica y comentar sus síntomas. El sistema enviará un informe con la transcripción realizada y predicciones al hospital más cercano, agilizando la respuesta de los sanitarios.

En paralelo, HelpVoice! también recomendará al paciente qué hacer mientras espera a los servicios de emergencia. Respecto al uso de los datos, el equipo Data Express ha utilizado información geográfica abierta como el mapa de hospitales de España y emplea datos de reconocimiento del habla y sentimientos en el texto.

Segundo premio: Encuesta de Morbilidad Hospitalaria

• Equipo: Marc Coca Moreno

Se trata de un entorno web basado en las herramientas MERN, Python y Pentaho para el análisis y la visualización interactiva de los microdatos de la Encuesta de Morbilidad Hospitalaria. Todo el proyecto se ha desarrollado con herramientas open source y gratuitas y, tanto el código como el producto final, serán accesibles de forma abierta.

Para ser exactos, ofrece 3 grandes análisis con el fin de mejorar la planificación sanitaria: 

• Descriptivos: recuento de las altas hospitalarias y serie temporal.
• KPI: tasas e indicadores estandarizados para la comparación y el benchmarking de las provincias y comunidades.
• Flujos: recuento y análisis de las altas de una región hospitalaria y procedencia del paciente.

Todos los datos pueden filtrarse según las variables del juego de datos (edad, sexo, diagnósticos, circunstancia de ingreso y alta, etc.)

En este caso, además de los microdatos de la Encuesta de Morbilidad Hospitalaria del INE, también se han integrado estadísticas del Padrón Continuo (también del INE), datos de los catálogos de diagnósticos CIE10 del Ministerio de Sanidad y de los catálogos e indicadores de Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) y de las Comunidades Autónomas, como Cataluña: catálogos y herramientas de estratificación.

Puedes ver el resultado de este trabajo aquí.

Tercer premio: RIAN, Recomendador Inteligente de Actividades y Nutrición

• Equipo: RIAN Open Data Team, integrado por Jesús Noguera y Raúl Micharet.

Este proyecto surge para fomentar los hábitos saludables y combatir el sobrepeso, la obesidad, el sedentarismo y la mala nutrición entre niños y adolescentes. Se trata de una aplicación diseñada para dispositivos móviles y que utiliza técnicas de gamificación, así como realidad aumentada y algoritmos de inteligencia artificial para realizar recomendaciones.

Los usuarios tienen que resolver retos personalizados, de forma individual o colectiva, ligados con aspectos nutricionales y actividades físicas, como yincanas o juegos en espacios verdes públicos.

En relación al uso de los datos abiertos, el piloto utiliza datos relativos a zonas verdes, puntos de interés, vías verdes, actividades y eventos pertenecientes a las ciudades de Málaga, Madrid, Zaragoza y Barcelona. Además, estos datos se combinan con recomendaciones nutricionales (datos de alimentos y valores nutricionales y productos alimentarios con marca) y datos destinados al reconocimiento de alimentos por imágenes de Tensorflow o Kaggle, entre otros.

Alberto Martínez Lacambra, Director General de Red.es entrega los galardones y anuncia la nueva edición

Los tres ganadores han sido anunciados por Alberto Martínez Lacambra, Director General de Red.es, en un acto que ha tenido lugar en la sede de Red.es. el 27 de octubre. El acto ha contado con la participación de varios miembros del jurado, que han podido conversar con los tres equipos ganadores.

Martínez Lacambra también ha anunciado que desde Red.es ya se está trabajando para dar forma al V Desafío Aporta, que girará en torno al valor del dato para la mejora del bien común, justicia, igualdad y equidad.

Un año más, desde la Iniciativa Aporta queremos dar la enhorabuena a los tres ganadores, así como agradecer el trabajo y el talento de todos los participantes que decidieron invertir su tiempo y conocimiento en pensar y desarrollar propuestas para la cuarta edición del Desafío Aporta.

El pasado mes de noviembre se lanzó la 4ª edición del Desafío Aporta, organizado por Red.es, en colaboración con la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial. Bajo el lema “El valor del dato para la salud y el bienestar de los ciudadanos”, la competición busca identificar nuevos servicios y soluciones, basadas en datos abiertos, que impulsen mejoras en dicho ámbito.

El reto se divide en dos fases: un concurso de ideas, seguido de una segunda fase donde los finalistas tienen que desarrollar y presentar un prototipo. Ahora nos encontramos en el ecuador de la competición. La fase I ha llegado a su fin y es el momento de conocer quiénes son los 10 finalistas que pasarán a la fase II.

Tras el análisis de las propuestas presentadas, muy diversas y de gran calidad, el jurado ha determinado una serie de finalistas, como ha quedado reflejado en la resolución publicada en la sede electrónica de Red.es.

Veamos cada candidatura en detalle:

Acercándonos al paciente

• Equipo:

SialSIG aporta, integrado por Laura García y María del Mar Gimeno.

• ¿En qué consiste?

Se construirá una plataforma que permitirá reducir el tiempo del rescate y optimizar la atención médica ante una emergencia. Se analizarán parámetros para categorizar las zonas definiendo el riesgo de mortalidad y se identificarán los lugares más óptimos para el aterrizaje de los medios aéreos de rescate. Esta información permitirá, además, conocer cuáles son las zonas más aisladas y vulnerables ante emergencias médicas, una información de gran valor para definir estrategias de actuación que conlleven una mejora de las gestiones y los medios a emplear.   

• Datos

La plataforma busca integrar la información de todas las comunidades autónomas, incluyendo datos de población (censo, edad, sexo, etc.), datos de hospitales y helipuertos, datos de usos del suelo y cultivos, etc.  En concreto, se obtendrán datos del padrón municipal del Instituto Nacional de Estadística (INE), los límites de provincias y municipios, la calificación de uso de los terrenos del Instituto Geográfico Nacional (IGN) y datos del SIGPAC (MAPA), entre otros. 

Monitorización de la presión hospitalaria

• Equipo:

DSLAB, grupo de investigación en ciencia de datos de la Universidad Rey Juan Carlos, integrado por Isaac Martín, Alberto Fernández, Marina Cuesta y María del Carmen Lancho.

• ¿En qué consiste?

Con el objetivo de mejorar la gestión hospitalaria, el DSLAB propone un cuadro de mando interactivo y fácil de usar que permita:

• Monitorizar la presión hospitalaria
• Evaluar la carga y saturación real de los centros sanitarios
• Predecir la evolución de dicha presión

De esta forma se podrá ejecutar una mejor planificación de recursos, anticipar la toma de decisiones y evitar posibles colapsos.

• Datos

Para plasmar el potencial de la herramienta, el prototipo se realizará con datos abiertos relativos al COVID en la Comunidad Autónoma de Castilla y León, como la ocupación de camas o la situación epidemiológica por hospitales y provincias. No obstante, la solución es escalable y extrapolable a cualquier otro territorio con datos similares.

RIAN - Recomendador Inteligente de Actividades y Nutrición

• Equipo:

RIAN Open Data Team, integrado por Jesús Noguera y Raúl Micharet.

• ¿En qué consiste?

RIAN surge para fomentar hábitos saludables y combatir el sobrepeso, la obesidad, el sedentarismo y la mala nutrición entre niños y adolescentes. Se trata de una aplicación para dispositivos móviles que utiliza técnicas de gamificación, así como realidad aumentada y algoritmos de inteligencia artificial para realizar recomendaciones. Los usuarios tienen que resolver retos personalizados, de forma individual o colectiva, ligados con aspectos nutricionales y actividades físicas, como yincanas o juegos en espacios verdes públicos.

• Datos

El piloto utiliza datos relativos a zonas verdes, puntos de interés, vías verdes, actividades y eventos pertenecientes a las ciudades de Málaga, Madrid, Zaragoza y Barcelona. Estos datos se combinan con recomendaciones nutricionales (datos de alimentos y valores nutricionales y productos alimentarios con marca) y datos destinados al reconocimiento de alimentos por imágenes de Tensorflow o Kaggle, entre otros.

MentalReview - visualización del dato para la salud mental

• Equipo:

Kairos Digital Analytics and Big Data Solutions S.L.

• ¿En qué consiste?

MentalReview es una herramienta de monitorización de la salud mental para apoyar la gestión y planificación sociosanitaria, permitiendo a las instituciones mejorar los servicios de atención al ciudadano. La herramienta permitirá analizar la información extraída de bases de datos abiertas, calcular indicadores y, finalmente, visualizar la información a través de gráficas y un mapa interactivo. Esto permitirá conocer el estado actual de la salud mental en la población española, identificar tendencias o hacer un estudio de su evolución.

• Datos

Para su desarrollo se utilizarán datos del INE, el Centro de Investigaciones Sociológicas, los Servicios de Salud Mental de las distintas autonomías, la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios o EUROSTAT, entre otros. Algunos ejemplos concretos de conjuntos de datos a utilizar son: los problemas de ansiedad en la juventud, la tasa de mortalidad por suicidio por comunidad autónoma, edad, sexo y periodo o el consumo de ansiolíticos.

HelpVoice!

• Equipo:

Data Express, integrado por Sandra García, Antonio Ríos y Alberto Berenguer.

• ¿En qué consiste?

HelpVoice! es un servicio que ayuda a nuestros mayores a través de técnicas de reconocimiento de voz basadas en aprendizaje automático. Ante una situación de emergencia, el usuario solo tendrá que hacer clic en un dispositivo que puede ser un botón de emergencia, un teléfono móvil o herramientas de domótica y comentar sus síntomas. El sistema enviará un informe con la transcripción realizada y predicciones al hospital más cercano, agilizando la respuesta de los sanitarios. En paralelo, HelpVoice! también recomendará al paciente qué hacer mientras espera a los servicios de emergencia. 

• Datos

Entre otros datos abiertos, se utilizarán el mapa de hospitales de España. También se utilizarán datos de reconocimiento del habla y sentimientos en el texto.

Ciudades vivas y habitables: creando mapas de sombras de alta resolución para favorecer la adaptación de las ciudades al cambio climático

• Equipo:

Ciudades Vivas, integrado por Francisco Rodríguez-Sánchez y Jesús Sánchez-Dávila.

• ¿En qué consiste?

En el contexto actual de aumento de temperaturas, el equipo de Ciudades Vivas propone desarrollar un software abierto para promover la adaptación de las ciudades al cambio climático, facilitando la planificación del sombreado urbano. Utilizando técnicas de análisis espacial, teledetección y modelización, dicho software permitirá conocer el nivel de insolación (o sombreado) con alta resolución espaciotemporal (cada hora del día y sobre cada metro cuadrado de suelo) para cualquier municipio de España. El equipo analizará particularmente la situación del sombreado en la ciudad de Sevilla, ofreciendo sus resultados públicamente mediante una aplicación web que permitirá consultar los mapas de insolación y obtener rutas de sombra entre distintos puntos de la ciudad.

• Datos

Ciudades Vivas se basa en el uso de datos abiertos de teledetección (LiDAR) del Programa Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA), el arbolado de la ciudad de Sevilla y los datos espaciales de OpenStreetMap.

Impacto de la calidad del aire en la salud respiratoria en la ciudad de Madrid

• Equipo:

So Good Data, integrado por Ana Belén Laguna, Manuel López, Vicente Lorenzo, Javier Maestre e Iván Robles.

• ¿En qué consiste?

So Good Data propone un estudio para analizar el impacto de la contaminación atmosférica en el número de ingresos hospitalarios por causa de enfermedades respiratorias. También determinará cuáles son las partículas contaminantes que podrían resultar más perjudiciales. Con esta información, se podría predecir el número de ingresos a los que se va a enfrentar un hospital en función de la contaminación atmosférica en una fecha concreta, para tomar las medidas necesarias con antelación y reducir la mortalidad.

• Datos

Entre otros conjuntos de datos, se utilizarán para el estudio las hospitalizaciones por enfermedades respiratorias, la calidad del aire, las ventas de tabaco o el polen atmosférico en la Comunidad de Madrid.

PLES

• Equipo:

BOLT, integrado por Víctor José Montiel, Núria Foguet, Borja Macías, Alejandro Pelegero y José Luis Álvarez.

• ¿En qué consiste?

El equipo BOLT creará una aplicación web que permita al usuario obtener una estimación del tiempo medio de espera para consultas, pruebas o intervenciones en el sistema sanitario público de Cataluña. Los modelos de predicción de series temporales se desarrollarán mediante Python con técnicas estadísticas y de machine mearning. El usuario solo tendrá que indicar el hospital y el tipo de consulta, operación o prueba por la cual están esperando. Además de mejorar la transparencia con el paciente, la web también podrá ser utilizada por los profesionales sanitarios para gestionar mejor sus recursos.

• Datos

Se utilizarán los datos de las listas de espera públicas de Cataluña publicadas por CatSalut mensualmente. En concreto, se emplearán los datos mensuales de las listas de espera de intervenciones quirúrgicas, de consultas externas especializadas y de pruebas diagnósticas desde, por lo menos, 2019 a la actualidad. En el futuro la idea podría ser adaptada a otras Comunidades Autónomas.

La Encuesta de Morbilidad Hospitalaria: Propuesta de desarrollo de un entorno web MERN+Python para su análisis y la visualización gráfica

• Equipo:

Marc Coca Moreno

• ¿En qué consiste?

Se trata de un entorno web basado en las herramientas MERN, Python y Pentaho para el análisis y la visualización interactiva de los microdatos de la Encuesta de Morbilidad Hospitalaria. Todo el proyecto se desarrollará con herramientas open source y gratuitas. Tanto el código como el producto final serán accesibles de forma abierta.

En concreto, ofrece 3 grandes análisis con el fin de mejorar la planificación sanitaria:  

o   Descriptivos: recuento de las altas hospitalarias y serie temporal

o   KPI: tasas e indicadores estandarizados para la comparación y el benchmarking de las provincias y comunidades.

o   Flujos: recuento y análisis de las altas de una región hospitalaria y procedencia del paciente. 

Todos los datos serán filtrables según las variables del juego de datos (edad, sexo, diagnósticos, circunstancia de ingreso y alta, etc.) 

• Datos

Además de los microdatos de la Encuesta de Morbilidad Hospitalaria del INE, también integrará Estadísticas del Padrón Continuo (también del INE), datos de los catálogos de diagnósticos CIE10 del Ministerio de Sanidad y de los catálogos e indicadores de Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) y de las Comunidades Autónomas, como Cataluña: catálogos y herramientas de estratificación.

TWINPLAN: Sistema de apoyo a la toma de decisión para rutas accesibles y saludables

• Equipo:

TWINPLAN, integrado por Ivan Araquistain, Josu Ansola e Iñaki Prieto.

• ¿En qué consiste?

Se trata de una web App para facilitar la accesibilidad de las personas con problemas de movilidad y promover el ejercicio saludable de toda la ciudadanía. La herramienta evalúa si su ruta está afectada por alguna incidencia en los ascensores públicos y, en caso afirmativo, propone una ruta accesible alternativa, indicando también el nivel de tráfico (ruido) en la zona, la calidad del aire y los puntos de cardioprotección. Así mismo, facilita el contacto de medios de transporte próximos.

Esta web App también podrá ser utilizada por las administraciones públicas para la monitorización del uso y planificación de nuevas infraestructuras accesibles.

• Datos

El prototipo se desarrollará utilizando datos del Gemelo Digital de los ascensores públicos de Ermua, aunque el modelo es escalable a otros territorios. Estos datos se complementan con otros datos públicos de Ermua como la red de sensores ambientales, tráfico y LurData, entre otras fuentes. 

 

Ahora estas 10 propuestas cuentan con varios meses para desarrollar sus propuestas, que tendrán que presentar el 18 de octubre. Los tres prototipos mejor valorados por el jurado recibirán 5.000€, 4.000€ y 3.000€, respectivamente.

¡Mucha suerte a todos los finalistas!

(Puedes descargar la versión accesible en word aquí)

El impulso de la Comisión para promover  espacios de datos en el marco de una Estrategia europea se sustenta en la decidida apuesta por un marco normativo que le dote de coherencia regulatoria en toda la Unión. En particular, se busca establecer una sólida regulación que ofrezca seguridad jurídica a un modelo basado en el respeto a los derechos y libertades. Así, en un primer momento se han promovido sendas iniciativas para, de una parte, establecer las bases normativas del modelo de gobernanza —ya definitivamente adoptado mediante el Reglamento (UE) 2022/868, de 30 de mayo— y, de otra, fijar reglas armonizadas relativas al acceso y uso equitativo de los datos en toda la Unión.

Sin embargo, aun reconociendo la importancia del diseño de esta arquitectura jurídica de ámbito general, la efectiva apertura e intercambio de los datos requiere una aproximación más concreta que tenga en cuenta las singularidades de cada ámbito sectorial y, en particular, las dificultades y desafíos que han de afrontarse. Así pues, teniendo en cuenta el marco regulatorio general antes referido, la Comisión ha presentado  la primera iniciativa regulatoria de uno de estos espacios, el relativo a los datos de salud, que actualmente se encuentra en fase de consulta pública y de negociación en el Consejo de la UE y en el Parlamento Europeo, y que se enmarca en el proyecto de creación de un espacio europeo de datos sanitarios.

En concreto, más allá de facilitar el desarrollo de servicios electrónicos transfronterizos, la propuesta pretende abordar un triple objetivo:

• Establecer un marco jurídico uniforme que facilite el desarrollo, la comercialización y el uso de los sistemas de historiales médicos electrónicos, para lo cual se establece un esquema de autocertificación obligatorio para ciertos sistemas que, en todo caso, contempla algunas excepciones como, por ejemplo, los programas informáticos para fines generales utilizados en los entornos sanitarios.

• Facilitar el acceso electrónico de los pacientes a sus propios datos en el marco de la prestación de la asistencia sanitaria (uso primario de los datos sanitarios). A este respecto, la propuesta trata de reforzar la coherencia en todos los Estados miembros a la hora de proteger los datos de carácter sanitario más allá del lugar donde se realice la prestación sanitaria o en tipo de entidad que lo lleve a cabo.

• Impulsar la reutilización de tales datos para otros fines secundarios. A tal efecto se contempla un modelo de gobernanza propio con un organismo específico al frente —el denominado Consejo del Espacio Europeo de Datos Sanitarios—y el despliegue de estructuras administrativas estatales debidamente coordinadas —organismos de acceso a los datos sanitarios—.

A continuación, veremos este último punto más en detalle.

El impulso de los usos secundarios

Por lo que se refiere a la reutilización de los datos para otras finalidades distintas de la asistencial, la propuesta de Reglamento parte de la siguiente evidencia: aunque los datos sanitarios ya están siendo recogidos y tratados utilizando medios electrónicos, sin embargo, en muchos casos el acceso a los mismos no se facilita para satisfacer otras finalidades de interés general. Por esta razón, con carácter general, se pretende establecer una regulación amplia que facilite los usos secundarios de los datos sanitarios, entre otros para la elaboración de estadísticas, el desarrollo de actividades formativas y de investigación, como la innovación tecnológica —incluyendo el entrenamiento de algoritmos— o la medicina personalizada.

Sin embargo, a los efectos de negar el acceso a los datos sanitarios, expresamente se declaran incompatibles algunos usos secundarios, como es el caso de:

• La adopción de decisiones perjudiciales para las personas físicas, entendiendo por tales no sólo las que produzcan efectos jurídicos sino, asimismo, las que les afecten de manera significativa. A este respecto, se destacan específicamente las modificaciones relativas a los contratos de seguro, como por ejemplo el incremento de las primas que se han de abonar.

• La realización de actividades de publicidad o comercialización dirigidas a profesionales sanitarios, organizaciones del sector o personas físicas.

• La puesta a disposición de los datos a terceros que no se contemplen en el permiso de datos que se otorgue.

• El desarrollo de productos y servicios perjudiciales, incluyendo particularmente las drogas ilícitas, las bebidas alcohólicas, los productos del tabaco o los bienes o servicios que contravengan el orden público o la moral.

Con relación a los sujetos obligados a compartir los datos, en principio la propuesta de Reglamento se extiende a quienes recojan y traten datos con financiación pública, quienes deberán ponerlos a disposición de los organismos competentes en materia de acceso a los datos sanitarios para facilitar su reutilización. Sin embargo, dada la importancia que tienen en algunos Estados, la normativa también extiende su ámbito de aplicación a sujetos privados prestadores de servicios sanitarios —salvo que se trate de microempresas—y, asimismo, asociaciones profesionales. En concreto, esta regulación afectaría a «toda persona física o jurídica que sea una entidad o un organismo del sector sanitario o asistencial, o que lleve a cabo investigaciones en relación con estos sectores, así como instituciones, órganos y organismos de la Unión que tengan el derecho o la obligación de poner a disposición, así como de registrar o entregar determinados datos, restringir el acceso a ellos o intercambiarlos».

Objeto y condiciones del acceso a los datos sanitarios

La propuesta de Reglamento parte de un concepto amplio de datos sanitarios, donde se incluyen las siguientes categorías: 

La normativa parte de una regla general: el acceso a los datos anonimizados como medida para reducir los riesgos de privacidad, aunque también se contempla un régimen específico para los datos de carácter personal. En este supuesto, la solicitud deberá incorporar una justificación adecuada y los datos únicamente se proporcionarán seudonimizados.

Por lo que se refiere a la forma de acceso, la especial sensibilidad de los datos sanitarios determina que se proponga que se deban facilitar a través de un entorno de tratamiento seguro que cumpla las normas técnicas y de seguridad establecidas en la propuesta. En particular,se propone que el tratamiento de los datos personales sólo pueda hacerse en entornos seguros, bajo el control de las autoridades de acceso a datos y sin que se puedan descargar por los reutilizadores; solo se contempla permitir la descarga de datos no personales.

Organismos de acceso a los datos sanitarios

Desde la perspectiva del modelo de gobernanza en que se sustenta la propuesta, los Estados deberán disponer de al menos un organismo de acceso a los datos sanitarios que facilite el acceso electrónico a los mismos para fines secundarios. En el caso de ser varios organismos debido a exigencias derivadas de su organización político-administrativa, uno de ellos ejercerá funciones de coordinación. Más allá de la libertad organizativa por parte de los Estados a la hora de elegir una u otra fórmula organizativa, resulta esencial que se garantice la independencia del organismo coordinador, sin perjuicio de los mecanismos de control financiero o judicial.

Como ya se ha indicado, la finalidad principal de esta medida consiste en garantizar una aplicación uniforme y coherente del marco normativo del acceso a los datos sanitarios para fines secundarios en toda la Unión Europea, en particular por lo que se refiere a la protección de datos personales en este sector. A este respecto, se propone que dichos organismos habrán de tener asignadas las competencias que les permitan verificar el cumplimiento de dicha normativa y, en particular, la imposición de sanciones y otras medidas como la exclusión temporal o definitiva del Espacio Europeo de Datos de Salud de quienes no cumplan sus obligaciones.

La armonización que pretende conseguir la propuesta de Reglamento se proyecta asimismo en el establecimiento de un proceso normalizado para la expedición de permisos de reutilización de datos para finalidades secundarias. En concreto, el caso de que no baste con el acceso anonimizado a los datos, deberá motivarse por qué es necesario el acceso seudonimizado. En este último caso, la solicitud deberá especificar la base jurídica para solicitar el acceso a los datos desde la perspectiva de la normativa sobre protección de datos personales, los fines secundarios para los que se pretenden reutilizar, así como una descripción de los datos y herramientas necesarias para su tratamiento.

Finalmente, la propuesta de Reglamento incluye obligaciones de publicidad activa dirigidas a los citados organismos acerca de los conjuntos de datos disponibles. Se trata de una medida esencial, ya que la existencia de un catálogo de conjunto de datos a nivel europeo —a partir de la interconexión de los estatales— resultaría de enorme utilidad para impulsar no sólo la investigación y la innovación sino, igualmente, la toma de decisiones a nivel normativo y político. En concreto, respecto a cada conjunto de datos disponibles, se habrá de indicar su naturaleza, la fuente de la que provienen y las condiciones para su puesta a disposición.

En definitiva, se trata de una iniciativa ciertamente innovadora para hacer frente a la diversidad regulatoria existente en cada Estado miembro que, sin embargo, está en una fase inicial de tramitación. Precisamente, en este momento se encuentra abierto un trámite de participación que permite formular alegaciones frente a la redacción inicial hasta el día 28 de julio de 2022 a través de un sencillo procedimiento accesible a través de este enlace.

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Contenido elaborado por Julián Valero, catedrático de la Universidad de Murcia y Coordinador del Grupo de Investigación “Innovación, Derecho y Tecnología” (iDerTec).

Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

El pasado 15 de febrero se cerró el plazo para recibir las solicitudes para participar en el IV Desafío Aporta. En total, se han recibido 38 propuestas válidas en tiempo y forma, todas de gran calidad, cuyo objetivo es impulsar mejoras en la salud y el bienestar de los ciudadanos a través de la reutilización de datos ofrecidos por las administraciones públicas para su reutilización.

 Las tecnologías disruptivas, claves para extraer el máximo valor de los datos

De acuerdo con las bases del concurso, en esta primera fase los participantes tenían que presentar ideas que identificasen nuevas oportunidades de captar, analizar y utilizar la inteligencia de los datos en el desarrollo de soluciones de todo tipo: estudios, aplicaciones móviles, servicios o sitios webs.

Todas las ideas buscan hacer frente a diversos retos relacionados con la salud y el bienestar, muchos de las cuales impactan directamente sobre nuestro sistema sanitario, como la mejora de la eficiencia de los servicios, la optimización de los recursos o el impulso de la transparencia. Algunas de las áreas abordadas por los participantes son la presión sobre el sistema sanitario, el diagnóstico de enfermedades, la salud mental, los hábitos de vida saludables, la calidad del aire o el impacto del cambio climático.

Muchos de los participantes han elegido apostar por las tecnologías disruptivas para hacer frente a estos retos. Entre las propuestas, nos encontramos con soluciones que aprovechan el poder de los algoritmos para cruzar datos y determinar hábitos saludables o modelos predictivos que nos permiten conocer la evolución de enfermedades o la situación del sistema sanitario. Algunas, incluso, utilizan técnicas de gamificación. También hay gran cantidad de soluciones dirigidas a acercar información de utilidad a los ciudadanos, a través de mapas o visualizaciones.

Asimismo, son diversos los colectivos concretos a los que se dirigen las soluciones: encontramos herramientas dirigidas a mejorar la calidad de vida de personas con discapacidad, mayores, niños, individuos que viven solos o que necesitan asistencia domiciliaria, etc.

Propuestas de toda España y con mayor presencia de mujeres

Equipos y particulares de toda España se han animado a participar en el Desafío. Contamos con representantes de 13 comunidades Autónomas: Madrid, Cataluña, País Vasco, Andalucía, Valencia, Canarias, Galicia, Aragón, Extremadura, Castilla y León, Castilla – La Mancha, La Rioja y Asturias.

El 25% de las propuestas han sido presentadas por particulares y el 75% por equipos multidisciplinares integrados por diversos miembros. La misma distribución la encontramos entre personas físicas (75%) y personas jurídicas (25%). En esta última categoría encontramos equipos procedentes de universidades, organismos ligados a la Administración Pública y distintas empresas.

Cabe destacar que en esta edición ha aumentado el número de mujeres participantes, demostrando el avance de nuestra sociedad en el ámbito de la igualdad. Hace dos ediciones, el 38% de las propuestas estaban presentadas por mujeres o por equipos con mujeres entre sus miembros. Ahora ese número aumenta hasta el 47,5%. Si bien es una mejora significativa, aun queda trabajo por hacer a la hora de impulsar las materias STEM entre las mujeres y niñas de nuestro país.

Comienza la deliberación del jurado

Una vez aceptadas las propuestas, es el momento de la valoración del jurado, integrado por expertos del ámbito de la innovación, los datos y la salud. La valoración estará basada en una serie de criterios detallados en las bases, como la calidad y claridad global de la idea propuesta, las fuentes de datos utilizadas o el impacto esperado de la idea propuesta en la mejora de la salud y el bienestar de los ciudadanos.

Las 10 propuestas con la mejor valoración pasarán a la fase II, y contarán con un plazo mínimo de dos meses para desarrollar el prototipo fruto de su idea. Las propuestas se presentarán antes el mismo jurado, que puntuará cada proyecto de manera individual. Los tres prototipos con mayor puntuación serán los ganadores y recibirán una dotación económica de 5.000, 4.000 y 3.000 euros, respectivamente.

¡Mucha suerte a todos los participantes!

Esta visualización de datos web obtuvo el primer premio de la categoría “Periodismo de Datos” del V Concurso de Datos Abiertos de Castilla y León. 

Tras un trabajo de recopilación de todos los datos disponibles que los Gobiernos autonómicos publican sobre los hospitales, la Asociación Maldita contra la desinformación ha creado un mapa que permite consultar el número de casos de coronavirus detectados y cómo está la ocupación de los distintos hospitales. En algunos hospitales también se incluye información sobre la ocupación de las UCI.

En concreto, este mapa ofrece información sobre el número de pacientes con coronavirus ingresados en cada hospital y el porcentaje de camas que ocupan en él. Por el momento cuentan con información de los hospitales de Aragón, Cantabria, Ceuta, Castilla y León, Castilla-La Mancha, Galicia, las Islas Canarias, Melilla, Menorca y País Vasco. Estos datos se van actualizando en el mapa a medida que más comunidades (o el Ministerio de Sanidad) publiquen información relacionada.

La aplicación 'Salud Andalucía' es el sistema digital de referencia para los usuarios del Servicio Andaluz de Salud. 'Salud Andalucía’ permite realizar los trámites más habituales, como la solicitud de cita, y también la consulta de la historia clínica electrónica.

Esta aplicación cuenta con diferentes opciones de identificación y autenticación que garantizan la seguridad en el acceso. Además, los usuarios pueden almacenar los datos personales en la aplicación para un acceso posterior, de forma que no tendrán que volver a introducir los datos cada vez que quieran hacer uso de ella.

La aplicación ofrece también información pública sobre la Covid-19. Cuenta con un acceso a un mapa de alertas y medidas actualizado dividido por provincias. Además, los usuarios también pueden consultar información pública para la ciudadanía y profesionales sanitarios acerca de aspectos relacionados con la vacunación contra el coronavirus en la comunidad.

Por último, ‘Salud Andalucía’ es una aplicación que da acceso a toda información del Sistema Sanitario Público de Andalucía (SSPA) y agrupa las apps que el SSPA dispone para el conjunto de los usuarios.