Innovating Works

RTI2018-094832-B-I00

Financiado
SISTEMA DE AYUDA A LA DECISION CLINICA PARA VIGILANCIA DE INFECCIONES
EL RETO DE LA SOCIEDAD ABORDADO EN ESTE PROYECTO ES LA LUCHA CONTRA LAS RESISTENCIAS A LOS ANTIBIOTICOS EN EL SISTEMA NACIONAL DE SALUD, ENTRE OTROS MECANISMOS, EL CENTRO NACIONAL DE EPIDEMIOLOGIA (CNE) EN COLABORACION CON LA AGEN... EL RETO DE LA SOCIEDAD ABORDADO EN ESTE PROYECTO ES LA LUCHA CONTRA LAS RESISTENCIAS A LOS ANTIBIOTICOS EN EL SISTEMA NACIONAL DE SALUD, ENTRE OTROS MECANISMOS, EL CENTRO NACIONAL DE EPIDEMIOLOGIA (CNE) EN COLABORACION CON LA AGENCIA ESPAÑOLA DEL MEDICAMENTO Y PRODUCTO SANITARIO HAN DESARROLLADO LOS PROTOCOLOS DE INFECCIONES RELACIONADAS CON ASISTENCIA SANITARIA (IRAS) Y DE INFECCIONES POR MICROORGANISMOS MULTIRRESISTENTES (MMR), ASI, SON CLAVE LA PREDICCION DE INFECCIONES Y DE REINGRESOS HOSPITALARIOS, LA PREDICCION DE CONSUMO DE ANTIBIOTICOS, Y LA ANTICIPACION A LOS BROTES DE INFECCIONES Y MULTIRRESISTENCIAS,EL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES DESARROLLAR UN SISTEMA DE AYUDA A LA DECISION CLINICO DIRIGIDO POR DATOS CON LA CAPACIDAD DE DAR EXPLICACIONES INTERPRETABLES PARA CONSOLIDAR DECISIONES EN LA PRACTICA CLINICA Y LA GENERACION DE NUEVO CONOCIMIENTO PARA LA VIGILANCIA DE IRAS Y MMR, SE INVESTIGARA EN CUATRO ASPECTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL QUE SE DETALLAN A CONTINUACION,EL PRIMER RETO ES INNOVAR EN ANALISIS VISUAL EN LA INTERPRETACION DE MODELOS, DATOS Y COMPORTAMIENTOS PARA LA MONITORIZACION Y ANALISIS ESPACIO-TEMPORAL DE LOS BROTES E INFECCIONES, INCLUYENDO AVANCES EN VISUAL CONTROL CHART PARA GENERAR ALERTAS TEMPRANAS DEL PROGRESO DE LAS INFECCIONES,EN SEGUNDO LUGAR, INVESTIGAREMOS EN NUEVAS TECNICAS DE HIBRIDACION DE ALGORITMOS DE APRENDIZAJE COMPUTACIONAL PARA LA CREACION DE MODELOS INTERPRETABLES DE CLINICAL PREDICTION RULES QUE IDENTIFIQUEN SUBPOBLACIONES CON RIESGO DE REINGRESOS Y DE APARICION DE IRAS Y MMR, PARA CREAR ESTOS MODELOS TRABAJAREMOS EN FEATURE ENGINEERING Y EN TECNICAS COMO CLASIFICACION MEDIANTE REGLAS DIFUSAS INTERPRETABLES, EN TERCER LUGAR, DADA LA IMPORTANCIA DE LA EVOLUCION TEMPORAL, SE INVESTIGARA EN LA HIBRIDACION DE TECNICAS DE MODELADO DE SERIES TEMPORALES Y DE APRENDIZAJE COMPUTACIONAL PARA LA PREDICCION DE INFECCIONES Y CONSUMO ANTIBIOTICO, INCLUYENDO HERRAMIENTAS VISUALES DE PREDICCION HIPOTETICA, ADEMAS, CONSIDERANDO LA DIMENSION ESPACIAL, ADAPTAREMOS Y EXTENDEREMOS TECNICAS DE ANALISIS ESPACIAL DE GRAFOS Y REDES PARA INVESTIGAR LA PROPAGACION TEMPORAL Y ESPACIAL DE INFECCIONES,FINALMENTE, DAREMOS UN PASO MAS ALLA, PROPONIENDO NUEVAS TECNICAS DE DESCUBRIMIENTO DE PATRONES MULTINIVEL PARA GENERAR HIPOTESIS DE ESTUDIO CLINICO, SE OBTENDRAN PATRONES DE FENOTIPOS/GENOTIPOS A PARTIR DE DATOS MULTIMODALES PROCEDENTES DE LA HISTORIA CLINICA ELECTRONICA Y FUENTES EXTERNAS BIOINFORMATICAS Y GEOGRAFICAS, AL TRABAJAR EN UN ENTORNO CLINICO REAL, SON ESENCIALES ES LA EVALUACION Y LA VALIDACION CLINICA, ESTE PROYECTO CENTRA SUS ESFUERZOS EN TECNICAS CON UNA ALTA CAPACIDAD INTERPRETATIVA PUESTO QUE LAS APROXIMACIONES BLACK BOX TIENEN UNA APLICABILIDAD LIMITADA, CONSIDERAREMOS TECNICAS BLACK BOX, COMO APRENDIZAJE PROFUNDO, COMO GOLD ESTANDAR PARA LA EVALUACION COMPARATIVA DE LOS MODELOS PROPUESTOS, EL RESULTADO DEL PROYECTO SERA UN SUBSISTEMA DE AYUDA A LA DECISION INTEGRADO EN WASPSS, UNA PLATAFORMA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO PARA EL USO RACIONAL DE ANTIBIOTICOS, RESULTADO DE NUESTRO PROYECTO NACIONAL ANTERIOR Y QUE ACTUALMENTE SE ENCUENTRA EN PILOTAJE EN 8 HOSPITALES NACIONALES, DE ESTE MODO, LA VALIDACION CLINICA DE RESULTADOS CONSISTIRA EN ESTABLECER LA APLICABILIDAD A LA CONSOLIDACION DE DECISIONES CLINICAS CON LOS MODELOS PROPUESTOS, PARA ELLO, EN ESTE PROYECTO CONTAMOS CON MIEMBROS DE LA COMISION DE INFECCIOSAS DE UN HOSPITAL PILOTO, Y DEL CENTRO NACIONAL DE EPIDEMIOLOGIA AYUDA A LA DECISIÓN CLÍNICA\APRENDIZAJE COMPUTACIONAL\VISUALIZACIÓN\MODELOS INTERPRETABLES PARA CLASIFICACIÓ\MODELADO Y PREDICCIÓN DE SERIES TEMPORAL\DESCUBRIMIENTO DE PATRONES MULTINIVEL\VIGILANCIA DE INFECCIONES. ver más
01/01/2018
UM
124K€
Perfil tecnológico estimado

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 124K€
Líder del proyecto
UNIVERSIDAD DE MURCIA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Total investigadores 912