Desafío Aporta 2021
Bajo el lema “El valor del dato para la salud y el bienestar de los ciudadanos” se celebró la cuarta edición del Desafío Aporta, con el objetivo de captar, analizar y utilizar la inteligencia de los datos en el desarrollo de soluciones para la prevención, el diagnóstico, el tratamiento, el seguimiento y la gestión de los aspectos relacionados con la salud y los estilos de vida de los ciudadanos.
La finalidad del Desafío Aporta ha sido identificar y reconocer nuevas ideas y prototipos que mejoren la eficiencia en un determinado sector de actividad con soluciones basadas en el uso de datos, en las que los datos abiertos estén presentes; ha sido, por tanto, un proceso de innovación donde los participantes han desarrollado proyectos, partiendo de una necesidad real (la idea) para intentar buscar una solución apoyándose en el uso adecuado de los datos disponibles (el prototipo).
EDICIÓN CONCLUIDA
La sesión de defensa de los prototipos tuvo lugar el 18 de octubre de 2021, en un formato presencial. Los 10 finalistas presentaron al jurado sus propuestas para impulsar mejoras en el sector de la salud y el bienestar, en base a datos abierto.
El primer premio ha sido para HelpVoice!, 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.
Equipo: Data Express, integrado por Sandra García, Antonio Ríos y Alberto Berenguer
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.
Equipo: Marc Coca Moreno
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.
Equipo: RIAN Open Data Team, integrado por Jesús Noguera y Raúl Micharet.
