PluDeeLea. Diseño, implantación y evaluación de un modelo Deep Learning de atención a pacientes pluripatológicos para el apoyo a la toma de decisiones.

Convocatoria del proyecto: Ayudas a proyectos de investigación y desarrollo en salud 2019: Promoción de la actividad investigadora sanitaria

Entidad financiadora: Departamento de Salud, Gobierno Vasco

Expediente: 2019222003

IP: Ane Fullaondo

Descripción: El proyecto pretende desarrollar e implantar un sistema “Deep Learning” a partir de los datos recogidos en la historia clínica de pacientes pluripatológicos, que permita:

clasificar a los pacientes pluripatológicos según necesidades de atención, para establecer programas más personalizados

identificar de forma automática y precoz los pacientes que se van a descompensar, con el fin de actuar de forma proactiva con ellos

Este sistema se puede implantar en la práctica habitual, integrado en un nuevo modelo de atención a pacientes pluripatológicos.

Objetivos:

  • Diseñar y desarrollar un sistema Deep Learning basado en el procesamiento Big Data de datos clínicos que permite discriminar y clasificar a pacientes pluripatológicos según sus necesidades de atención.
  • Diseñar, implantar y evaluar un modelo de medicina personalizada para pacientes pluripatológicos, basado en sistemas de apoyo a la toma de decisiones.
  • Diseñar el modelo de atención a los pacientes
  • Implantarlo en un estudio piloto
  • Evaluar el modelo de atención implantado.

Diseño del estudio: El sistema “Deep Learning” se construye a partir de todos los datos de pacientes pluripatológicos del conjunto del País Vasco existentes en el sistema de información de Osakidetza desde 2011. En aquel año se realizó la primera estratificación poblacional, actualizada periódicamente, y desde entonces estos pacientes están marcados con una etiqueta PPP, que constituye el criterio de inclusión para el proyecto. El proyecto construirá la base de datos recogiendo la información de forma anonimizada a partir del sistema OBI de extracción de datos de Osakidetza. Una vez filtrada y analizada esta información por expertos se definirá la base de datos definitiva a partir de la que poder diseñar los modelos predictivos.

Rol: Kronikgune es la entidad colaboradora en el proyecto.