Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda, ganador en Salud
El proyecto ‘Afloramiento y trazabilidad de enfermedades raras en la patología de la psoriasis pustulosa con IA’ del Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda, realizado con el asesoramiento tecnológico de Alhambra IT, se llevó el galardón en la categoría de Salud. Fueron finalistas los proyectos del Consorcio Corporación Sanitaria Parc Taulí ‘Intranet del Consorcio’ y Mapfre ‘Savia’.
Miguel Ignacio Cuchí Alfaro, director Médico y de Innovación en Hospital Universitario Puerta de Hierro de Majadahonda y Gastón Roustan, jefe de Servicio de Dermatología, recogieron el galardón que les entregó Pedro Pablo Pérez, director general de TRC.
El proyecto ‘Afloramiento y trazabilidad de enfermedades raras en la patología de la psoriasis pustulosa con IA’, es el fruto del trabajo conjunto llevado a cabo en el Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda con el asesoramiento y tecnología innovadora de Alhambra Health. Este proyecto tiene como objetivo la creación de un sistema estable de lecturas de episodios clínicos que detecte de forma temprana indicadores de psoriasis pustulosa (variante infrecuente de la psoriaris) de todos los pacientes que tengan contacto asistencial con el hospital.
La psoriasis pustulosa generalizada (PPG) es una enfermedad rara, distinguida por la formación de pústulas estériles sobre áreas de piel enrojecida e inflamada. A diferencia de las manifestaciones más comunes de la psoriasis, que suelen presentarse con placas escamosas, la psoriasis pustulosa puede llevar a complicaciones sistémicas significativas, lo que subraya la importancia de un diagnóstico y tratamiento oportunos.
La incidencia exacta de la psoriasis pustulosa es difícil de determinar debido a su rareza y a la falta de estudios epidemiológicos amplios específicamente dirigidos a esta forma de psoriasis.
La complejidad del proyecto 'Afloramiento y trazabilidad de enfermedades raras en la patología de la psoriasis pustulosa con IA' ha hecho necesario una colaboración multidisciplinar, con meticulosa coordinación, para desarrollar un procedimiento pionero basado en un sistema de indicadores para dicha patología, que, al implementarlos, en la plataforma Rosetta 360 System AI permite alcanzar los objetivos de búsqueda planteados.
Las fases de este han sido:
- FASE 1: Análisis de la información por grupo de expertos técnicos, clínicos y otras disciplinas para ajustar la optimización de recursos y obtener los resultados más confiables en menor tiempo.
- FASE 2: Integración y lectura de la documentación ofrecida por el hospital de acuerdo con el documento de especificaciones funcionales requeridas, incluida la anonimización de los episodios clínicos.
- FASE 3: Configuración de los indicadores y alarmas contemplados en el documento de especificaciones funcionales (facilitados por el equipo clínico asignado).
- FASE 4: Explotación de datos a través de la configuración del cuadro de mando correspondiente ad hoc.
Todo ello, en una infraestructura dotada de un sistema no contaminante (cero emisiones), lo que convierte a esta IA en la tecnología de elección ante la situación medioambiental del planeta.
La importancia de este proyecto técnico-clínico viene dada por la situación de precariedad en la que se encuentra el sistema sanitario mundial en la detección precoz de las enfermedades raras, lo que conlleva que estos pacientes circulen por los diferentes sistemas de salud sin ser diagnosticados o, con suerte, diagnosticados con mucho retraso y con los síntomas de la enfermedad más avanzados.
En definitiva, el objetivo principal de este proyecto, como es la detección de casos no detectados y su trazabilidad, no solo mejorará significativamente la calidad de vida de los pacientes con psoriasis pustulosa, sino que también abrirá nuevas vías para la detección temprana de enfermedades raras, que hoy en día continúan siendo infradiagnosticadas en todo el mundo. Todo esto, además, perfectamente replicable en otros centros o instituciones, escalable y en un entorno milimétricamente estudiado para evitar ineficiencias del sistema y con cero emisiones.
