Modelos federados para predecir la evolución de pacientes en UCI
Ikerlan
Sector: Salud
Business Case
Actualmente la empresa tiene la necesidad de aportar soluciones tecnológicas para el sector sanitario, centrándose en dos aspectos principales: desarrollo de modelos predictivos para identificar la evolución del paciente en la UCI (mejoría, exitus, etc.) e implementación de dicho modelo en un escenario de Federated Learning que permita abordar la problemática de compartición de datos entre hospitales.
Objetivos
Los objetivos se centran en:
Modelos computacionales para ser aplicados en la estimación de riesgos y sistemas de apoyo a la decisión en UCIs.
Escenario de FL que permita el desarrollo de un modelo conjunto sin necesidad de intercambiar datos
Use case
El punto de partida es el proyecto RegCovid19 en el que UBIKARE desarrolló una plataforma en la que más de 80 hospitales de todo España compartieron datos sobre pacientes COVID ingresados en UCI. Estos datos son procesados y utilizados para alimentar los modelos predictivos, en los que se consideran dos tipologías: modelos con gran capacidad explicativa (vital en un entorno de salud) y modelos con menor explicabilidad pero mayor capacidad predictiva, que son los utilizados para el desarrollo de un escenario de FL.
Infraestructura
Hibrida. On Premise. Cloud
Tecnologías utilizadas
Machine Learning y Deep Learning
Datos utilizados
Dataset privado y anonimizado del proyecto RegCovid19, que incluye información de unos 2500 pacientes aproximadamente, durante toda su estancia en la UCI.
Recursos utilizados
Personas investigadoras especializadas en el desarrollo de modelos de IA y escenarios de Federated Learning
Plataforma NAIHA desde la que la empresa accede a los datos almacenados
Dificultades y aprendizaje
Las principales problemáticas encontradas han sido:
Dificultad en la estructuración de datos, debido a la heterogeneidad de los mismos.
Necesidad de definir un protocolo de compartición de datos, debido a la sensibilidad de estos.
Necesidad de buscar un balance entre la explicabilidad de los modelos y su capacidad predictiva.
KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)
El principal impacto en el negocio se centra en:
Beneficio para pacientes y personal profesional sanitario.
Reducción del gasto y aumento de la eficiencia de los sistemas sanitarios.
Facilitar el desarrollo de innovaciones en el área de la salud digital.
Financiación
HAZITEK Estratégico AIXIA (2022-2024)
Colaboradores
Ikerlan S. Coop.
UBIKARE ZAINKETAK, S.L
