TIC&Salud

Healthcare revolution is coming and we have to work together in order to get the best out of it. Improving health is the responsability of all. Let´s see in these slides how tech and data can solve major problems healthcare systems are facing.

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1. [Tic] Salud Amigos para siempre CAROLINA S ROMERO, phD @ karirg456@gmail.com Healthech https://www.linkedin.com/in/carolina-romero-md-mstat-phd @Carol_S_Romero
2. Catalizar la tecnología y la salud
3. IA en perspectiva
4. Índice p  Objetivos p  ¿De qué hablamos? p  ¿Dónde estamos? p  ¿Cuánto? p  Particularidades p  Base de datos en medicina en España p  Perspectivas futuras p  Retos p  Enlaces de interés p  Mensajes
5. Objetivos p Atraer la atención al mundo sanitario p Potenciar binomio TIC-salud
6. ¿De qué hablamos? p RWD: Real World Data p RWE: Real World Evidence p IA: Inteligencia Artificial
8. ¿De qué hablamos? IA p  La IA es la simulación de la inteligencia humana procesada por ordenadores p  Estos procesos incluyen n  Aprendizaje: adquisición de información y reglas para usar la información n  Razonamiento: usar reglar para conseguir conclusiones aproximadas o definidas n  Auto-corrección
9. ¿De qué hablamos? IA p  Clasificación n  IA FUERTE (IA GENERAL) Sistema de IA con habilidades cognitivas generalizadas. Cuando se expone a una tarea no conocida, es capaz de encontrar solución sin la intervención humana n  IA DÉBIL (IA ESTRECHA) Sistema de IA diseñado y entrenado para una tarea particular
10. ¿De qué estamos hablando? ML p  Acción de un ordenador sin intervención humana (programación) p  Tipos n  Supervised: datasets organizados para detectar patronesà clasificar n  Unsupervised: datasets no organizados para clusteringà análisis exploratorio n  Reinforcement learning: Decisión secuencial (ajedrez)
12. Gauge Flame Ruby TensorFlow etc
13. Edward Frenkel Árbol de decisión 1980s N=270 Acierto 95%
14. ¿De qué estamos hablando? Big data
15. ¿De qué estamos hablando? Big data
16. ¿Dónde estamos? p  Transformación digital de los sistemas de salud Ø > Cronicidad: HTA, DM, IC, IR (80%) Ø > Dependencia Ø > Esperanza de vida
20. FDA No hay un registro oficial
21. APPLE Detección de fibrilación auricular GOOGLE Algoritmos en imagen médica AMAZON Alexa con funciones en ámbito clínico FACEBOOK Reclutador de pacientes para EC
23. ¿Cuánto? p  Aumento del 4.1% en 2018 con respecto el año anterior, pero inferior a otros países p  TOTAL: 728 Millones de Euros de inversión en TIC en ESPAÑA1 p  Primera vez que gasto TIC> gasto total sanitario2 1 Informe Índice SEIS 2019 (Realizado por Computer World) 2 https://laesalud.com/2019/esalud/inversion-en-tic-de-salud-aumenta-pero-no-suficiente/
25. ¿Cuánto? p Se estima que a finales de 2025 a nivel mundial p 36.1 billones de dólares
28. Particularidades p Sector conservador p Equipo multidisciplinar p Heterogéneo p Normativa p Validaciónà ensayos clínicos
29. Medicina P4 p  Preventiva: + eficiente prevenir que curarà sostenibilidad p  Predictiva: a la población, al individuo p  Personalizada: Fármacos para tí p  Participativa: Redes socialesà yo tengo lo que tú p  Otras P’s: Process of innovation, profit ESTRATEGIA DIGITAL NACIONAL EN SALUD
30. Preventiva p Mejor prevenir que curar p Brazaletes deportivos p Relojes inteligentes p Nuevos patrones en datos
32. Predictiva p Nuevas técnicas estadísticas p Predición sobre el individuo p Compleja
34. Personalizada p No hay enfermedades, si no enfermos p Genética p Tratamiento farmacológico p Prótesis 3D
36. Participativa p Redes sociales p Asociaciones de pacientes p Empoderamiento del paciente
37. Universidad del paciente Grupo de cefaleas en racimo
38. Bases de datos en medicina p  RECALCAR: registro calidad en cardiología p  REDECAN: registros de cáncer p  ENVIN-UCI: infección nosocomial en la UCI p  SPANISH NETWORK ON HOSPITAL COSTS MEASUREMENTS p  ARIAM: análisis del retraso de tto en IAM p  SPANISH FERTILITY REGISTRY p  ATLAS VPM: variación de la práctica médica
39. Perspectivas futuras urgentes p Big data p Inteligencia artificial p Ciberseguridad p Talento TIC especializado
40. Big data p Hospitales/clínicas p Datos ómicos p Joint Big data taskforce: EMA p Historia clínica resumida internacional (Trillium-II)
41. Inteligencia artificial p Evaluación de la inclusión/exclusión de criterios en EC utilizando IA p Uso de la IA para la identificación de actividad clínica en EC de fase II p Extracción de datos de documentos no estructurados p Automatización del trabajo administrativo www.topra.org Regulatory Rapporteur – Vol 15, No 10, october 2018
42. Ciberseguridad p Protección de datos p Almacenamiento p Nube p Pentesting
43. Talento TIC especializado
45. Transformación digital p Homogeneizar tecnología, procesos y terminología p Mejorar interoperabilidad p Facilitar la generación de conocimiento
46. Transformación digital p  >productividad de los facultativos asistidos por herramientas IA p Uso de datos genómicosà personalización p Mejorar experiencia de usuario e involucrar al ciudadano
47. Retos p Apps usuarios p Dispositivos de salud : electronic health records (EHR) p Monitorización hospitalaria p Gestión de la información p Automatización de la imagen p Scrapping
48. Enlaces de interés p  Hackathon de salud https://laesalud.com/hackathonsalud/ p  Sociedad española de informática de la salud www.seis.es p  Asociación de científicos emprendedores p  European Observatory on Health systems and policies p  #RegScience2025 p  Mobile medical applications guidances (FDA) p  Innovative Training Networks (ITN) del programa Horizonte 2020
49. Mensajes para guardar p Interoperabilidad p Mejorar la atención al paciente p Reducir costes
51. @: karirg456@gmail.com Healthech https://www.linkedin.com/in/carolina-romero-md-mstat-phd @Carol_S_Romero