CONFIANZA EN IA PARA LA RESISTENCIA ANTIMICROBIANA HOSPITALARIA
LA CONFIANZA EN LOS MEDICOS Y LOS METODOS PROTOCOLOS CLINICOS ES UN PILAR FUNDAMENTAL DE LOS SISTEMAS DE SALUD. EN SALUD, LA CADENA DE CONFIANZA INVOLUCRA A ENTIDADES TRANSNACIONALES, PROVEEDORES DE ATENCION MEDICA (SERVICIOS REGI...
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Descripción del proyecto
LA CONFIANZA EN LOS MEDICOS Y LOS METODOS PROTOCOLOS CLINICOS ES UN PILAR FUNDAMENTAL DE LOS SISTEMAS DE SALUD. EN SALUD, LA CADENA DE CONFIANZA INVOLUCRA A ENTIDADES TRANSNACIONALES, PROVEEDORES DE ATENCION MEDICA (SERVICIOS REGIONALES DE SALUD), HOSPITALES Y ESCUELAS DE MEDICINA.ESTE PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO INCLUIR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) COMO PARTE DE ESTA CADENA DE CONFIANZA, PARA ABORDAR EL DESAFIO DE LUCHAR CONTRA LA RESISTENCIA A LOS ANTIMICROBIANOS (AMR) EN EL SISTEMA NACIONAL DE SALUD. ALGUNAS DE LAS TAREAS CLAVE DEFINIDAS POR LOS ORGANISMOS PUBLICOS RESPONSABLES DE ESTA LUCHA SON LA PRESCRIPCION ANTIMICROBIANA, LA ANTICIPACION A LOS BROTES DE INFECCIONES Y LA FORMACION EN TECNOLOGIAS EN AMR.ALCANZAREMOS ESTE OBJETIVO MEDIANTE EL DESARROLLO DE UN SISTEMA CLINICO BASADO EN IA PARA RESPALDAR EL ANALISIS DE BROTES DE INFECCION Y LAS DECISIONES TERAPEUTICAS, REALIZANDO PREDICCIONES CONFIABLES Y COMPRENSIBLES PARA TODOS LOS ACTORES INVOLUCRADOS (ADMINISTRADORES DEL SISTEMA DE SALUD PUBLICA, PRESCRIPTORES DE ANTIMICROBIANOS Y ESTUDIANTES DE MEDICINA). MAS ALLA DE ESTE PROYECTO, ESPERAMOS QUE ESTE RESULTADO PERMITA UN MARCO NACIONAL A LARGO PLAZO PARA ESTABLECER LA IA COMO UNA TECNOLOGIA ESENCIAL EN LA FORMACION DE LA MEDICINA MODERNA.EL FOMENTO DE LA CONFIANZA SE CENTRARA EN CUATRO ASPECTOS ESPECIFICOS DE LA IA:1. INVESTIGAREMOS COMO MEJORAR LA CONFIANZA SOBRE LA PRESCRIPCION BASADA EN MACHINE LEARNING (ML) Y EN LA UTILIZACION DE DATOS ABIERTOS. DESARROLLAREMOS UN SISTEMA DE RECOMENDACION DE ANTIBIOTICOS CON ML CON CONTINUAL LEARNING. EL SISTEMA INCORPORARA EXPLICABILIDAD EN SU DISEÑO, CON UNA PLATAFORMA EDUCATIVA PARA HACER QUE TODOS LOS PASOS DEL PROCESO DE ML Y LAS SALIDAS DE LOS MODELOS SEAN TRANSPARENTES, PRECISOS Y SOLIDOS.2. IDENTIFICAREMOS LOS MEJORES MECANISMOS DE INTERACCION PARA LAS SIMULACIONES EPIDEMIOLOGICAS BASADAS EN IA PARA EVALUAR LAS POLITICAS DE AISLAMIENTO DE PACIENTES Y LA PREVISION DE BROTES. DESARROLLAREMOS UN SIMULADOR INTERACTIVO DONDE DOS ELEMENTOS CLAVES SERAN LA PREDICCION DE SERIES ESPACIOTEMPORALES Y EL RAZONAMIENTO CON GRAFOS. INVESTIGAREMOS LA COMUNICACION Y VISUALIZACION DE LAS REPRESENTACIONES ESPACIOTEMPORALES DE BROTES ADAPTADAS A GESTORES Y ESTUDIANTES.3. INVESTIGAREMOS COMO MEJORAR LA CONFIANZA EN LOS ALGORITMOS DE OBTENCION DE FENOTIPOS PARA LA MEDICINA DE PRECISION. EXTENDEREMOS Y ADAPTAREMOS ALGORITMOS DE DESCUBRIMIENTO DE SUBGRUPOS PARA OBTENER UNA MEJOR DESCRIPCION DE PACIENTES CON RIESGO DE INFECCION BASADA EN TEORIA DE LA INFORMACION Y EN REDESCRIPTION MINING, AMPLIANDOLOS CON TRAZABILIDAD DE EVENTOS CLINICOS, DETECCION DE SESGOS Y REPRODUCIBILIDAD TOTAL CON FINES CIENTIFICOS.4. ELABORAREMOS MARCOS Y PROTOCOLOS ESPECIFICOS PARA LA INTEGRACION DE LA IA EXPLICABLE EN SALUD PARA AYUDAR A LAS GENERACIONES FUTURAS DE TOMADORES DE DECISIONES A COMPARAR LOS SISTEMAS BASADOS EN IA MAS CONFIABLES.EL RESULTADO DE ESTE PROYECTO SERA UN SISTEMA CLINICO BASADO EN IA QUE SE INTEGRARA EN WASPSS, UN SISTEMA DE AYUDA A LA DECISION CLINICA PARA INFECCIONES RESULTADO DE UN PROYECTO NACIONAL ANTERIOR Y ACTUALMENTE LICENCIADO EN 9 HOSPITALES Y EN EVALUACION EN OTROS 10 HOSPITALES. LA VALIDACION CLINICA CONSISTIRA EN ESTABLECER LA CONFIABILIDAD DE LOS RESULTADOS EN LAS DECISIONES CLINICAS. PARA ELLO, CONTAMOS CON PROFESORES DE LA FACULTAD DE MEDICINA, PRESCRIPTORES DE HOSPITALES PILOTO Y GESTORES SANITARIOS DEL SERVICIO MURCIANO DE SALUD. YUDA A LA DECISION CLINICA\INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONFIABLE\DESCUBRIMIENTO DE SUBGRUPOS\SIMULACION DE CONTACTOS\PREDICCION DE SERIES ESPACIOTEMPORALES\VISUALIZACION ESPACIOTEMPORAL\APRENDIZAJE COMPUTACIONAL
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