¿En qué consiste el proyecto?

En España existen aproximadamente 370.000 residentes en residencias de ancianos y 180.000 cuidadores. Anualmente, los ingresos hospitalarios por virus epidémicos cuestan al sistema sanitario unos 81 millones de euros, lo que añade una tensión importante durante los brotes. Para hacer frente, los hospitales deben reasignar recursos y camas, afectando a la atención global del paciente. Actualmente, en el mercado y en el sistema sanitario existen diversas soluciones para dar respuesta a la necesidad de prevenir infecciones respiratorias. Aunque estas estrategias han demostrado ser efectivas hasta cierto punto, también presentan déficits y limitaciones a abordar.

EMAI es un dispositivo no invasivo para la detección de infecciones virales epidémicas que busca crear entornos epidemiológicamente protegidos gracias a un modelo predictivo de alta sensibilidad (97 %), basado únicamente en síntomas y cuyo output es la recomendación de medidas de protección, como el uso de mascarilla. Las infecciones respiratorias virales han sido un problema persistente en las residencias de ancianos. El sistema está protegido por patente. El modelo de negocio consiste en un  “software as a service” basado en abonos de suscripciones mensuales ofreciendo un servicio de protección y monitorización de un entorno epidemiológicamente protegido. 

¿Qué valor añadido tiene?

Con la implementación del EMAI, se prevé que la incidencia de infecciones víricas en las residencias de ancianos disminuirá o se hará más manejable, aliviando así la presión sobre los recursos hospitalarios. Estas infecciones víricas implican importantes costes sociales. A menudo, los pacientes están aislados para prevenir la transmisión, lo que comporta una disminución de su estado funcional. La dependencia aumenta, con pacientes que requieren medidas como la contención urinaria y fecal, o se enfrentan a un mayor riesgo de caídas y fracturas. EMAI tiene como objetivo abordar estos costes sociales reduciendo la incidencia y gravedad de las infecciones víricas, mejorando así la calidad de vida de los residentes y aliviando la carga de los sistemas sanitarios. Igualmente EMAI mejora la imagen de la residencia en la que los usuarios y sus familiares están preocupados por los brotes virales.  El proyecto aporta un alto valor añadido tanto en el ámbito clínico como en el de gestión y sostenibilidad. Es una herramienta intuitiva y adaptable, diseñada por profesionales sanitarios para el uso de la población general que ha sido muy bien acogido en las residencias en las que se ha empezado a implementar. 

¿Qué representa para vosotros entrar a formar parte del Programa de Apoyo a la Innovación de ITEMAS?

Entrar a formar parte de ITEMAS ha representado una oportunidad estratégica clave para nuestro proyecto. Significa contar con el respaldo de una red consolidada de expertos en transferencia tecnológica y gestión de la innovación en salud, lo que nos ha permitido reforzar la maduración del modelo de negocio y dotarlo de mayor solidez. En particular, el acompañamiento en la definición del Business plan y del Pricing Strategy plan nos aporta herramientas y metodologías para garantizar la viabilidad económica y la escalabilidad de EMAI, alineando su valor clínico y social con un modelo sostenible de implantación en el mercado sanitario. Además, nos ha supuesto integrarnos en un ecosistema de colaboración con hospitales, empresas proveedoras de servicios sociosanitarios, residencias y centros de investigación, favoreciendo sinergias que acelerarán el impacto real de nuestra tecnología.

Contacto

• youcefazeli@gencat.cat
• innovacio@iispv.cat
• lzurano.tgn.ics@gencat.cat

¿En qué consiste el proyecto?

La ecografía es una técnica de imagen muy dependiente del sistema, de los ajustes y del operador, lo que afecta a su reproducibilidad e impide un análisis digital efectivo de las imágenes. Por ello, su diagnóstico es subjetivo y dependiente de la experiencia del médico que evalúa las imágenes. Como consecuencia, miles de pacientes con nódulos benignos se someten a procedimientos invasivos innecesariamente. 

Nuestro grupo ha desarrollado un método propietario para procesar imágenes ecográficas (ULISSES) que minimiza su variabilidad técnica, permitiendo un análisis digital objetivo y reproducible de la imagen, la extracción de características radiómicas reproducibles y el desarrollo eficiente de modelos robustos de IA. Esperamos que con nuestra solución logremos un diagnóstico basado en imagen ecográfica preciso, evitando miles de biopsias innecesarias cada año en nuestro país.

¿Qué valor añadido tiene?

ULISSES DS es un dispositivo médico software con utilidad diagnóstica que se basa en nuestra metodología propietaria de procesamiento de imagen ecográfica ULISSES. Esta metodología órgano-agnóstica mejora el rendimiento diagnóstico de los modelos de IA al reducir la variabilidad técnica intra e interecógrafo de las imágenes, permitiendo la extracción de características cuantitativas mediante un análisis digital de imagen reproducible.

Hemos comprobado que nuestra metodología ULISSES permite reducir en un 200‑300 % la variabilidad de imágenes adquiridas con distintos ajustes y/o ecógrafos. Además, mejora la precisión de los datos de la imagen disminuyendo el error en la ecogenicidad media en un 65 %. Por otra parte, nuestra metodología ULISSES permite un aumento de datos no lineal propietario especialmente útil para el entrenamiento con pocas imágenes. Todo ello hace que mejore el rendimiento diagnóstico de los modelos de IA entrenados con imágenes preprocesadas con nuestra metodología, que además convergen mucho más rápido que los entrenados con imágenes sin preprocesar. Por tanto, permite alcanzar resultados comparables al de las soluciones comerciales líderes con muchas menos imágenes. Al abordar las ineficiencias fundamentales de la ecografía basada en IA, ULISSES DS se posiciona como una solución transformadora, escalable y rentable para la ayuda al diagnóstico.

En los últimos cinco años, hemos podido recopilar prospectivamente datos clínicos y de imagen de cientos de nódulos tiroideos y mamarios y demostrar la ventaja competitiva de nuestra metodología, desarrollando nuestros primeros algoritmos diagnósticos basados en imágenes. Actualmente, estamos desarrollando algoritmos diagnósticos basados en vídeo para reducir la dependencia del operador. 

¿Qué representa para vosotros entrar a formar parte del Programa de Apoyo a la Innovación de ITEMAS?

Para ULISSES, el Programa de Apoyo a la Innovación de ITEMAS supone un reconocimiento al trabajo realizado por nuestro grupo en los últimos años, un impulso para continuar desarrollando el proyecto y una oportunidad excepcional para avanzar en su validación clínica e integración en el Sistema Nacional de Salud.

Contacto

• Pablo Valderrábano Herrero (IP): pablo.valderrabano@salud.madrid.org
• Diego Velasco Escribano (Director de Innovación, IRYCIS): dvelasco@salud.madrid.org

¿En qué consiste el proyecto?

EMCare es un producto sanitario basado en un software de aplicación móvil que registra de manera continua y de manera pasiva diferentes variables de función física derivadas de la utilización del smartphone en pacientes diagnosticados con esclerosis múltiple. Estos datos permiten detectar de manera precoz aquellos pacientes cuya discapacidad está aumentando de manera progresiva, un problema no resuelto en Neurología. Los datos se presentan al médico permitiendo detectar esta progresión y adecuando la estrategia terapéutica.

¿Qué valor añadido tiene?

El registro se realiza de manera pasiva, a través del uso habitual del móvil, lo que aumenta la adherencia. Permite detectar de manera precoz aquellos pacientes con riesgo de progresión de su discapacidad, permitiendo adecuar tratamientos a aquellos más restringidos. Esto permite reducir la discapacidad. Puede servir como puerta de entrada a algunos fármacos específicos, a coste de reducir sobrecarga asistencial como medida de telemedicina.

¿Qué representa para vosotros entrar a formar parte del Programa de Apoyo a la Innovación de ITEMAS?

Entrar al programa de ITEMAS permitirá a EMCare madurar en los aspectos no solo científicos, sino desde el punto de vista de transferencia de tecnología (madurando aspectos como propuesta de valor y modelo financiero) y acceso al mercado, ambos imprescindibles para que en un futuro muchos pacientes con este tipo de patología puedan beneficiarse de esta tecnología, lo cual puede ayudar a mejorar su calidad de vida.

Contacto

• Juan Luis Chico García – Investigador principal
• e-mail: juanluis.chico@salud.madrid.org
• Móvil: 618092862

¿En qué consiste el proyecto?

Como la información científica en el ámbito de la salud crece exponencialmente es muy difícil estar actualizado y tener el mejor conocimiento.

Evimatic® es una herramienta de IA que automatiza el análisis de la evidencia científica y permite:

1. Dar respuesta a preguntas clínicas sobre terapéutica
2. Facilitar la elaboración de guías de práctica clínica y protocolos asistenciales actualizados, descentralizados y participativos de forma automática.

Aunque la IA de Evimatic® podría utilizarse para cualquier problema de salud, la hemos implementado en un primer momento para el trastorno por déficit de atención con hiperactividad (TDAH) como prueba de concepto antes de:

1. Escalar a el resto de los problemas de salud
2. Desarrollar un dispositivo médico para asistir a clínicos y pacientes en la toma de decisiones sobre terapéutica.

¿Qué valor añadido tiene?

Evimatic® es el primer sistema que ofrece a clínicos y pacientes o sus familiares un análisis automatizado, descentralizado, personalizado y participativo de las evidencias científicas sobre terapéutica. 

A diferencia de otras fuentes de información analógicas como libros, guías de práctica clínica o protocolos asistenciales, o digitales como UpToDate, Dynamed o ChatGPT, con Evimatic, el usuario tiene un papel activo lo que implica un cambio en la experiencia con la medicina basada en pruebas haciéndola entretenida y amena.

¿Qué representa para vosotros entrar a formar parte del Programa de Apoyo a la Innovación de ITEMAS?

• Un reconocimiento del trabajo realizado.
• Una oportunidad para transferir a la sociedad la tecnología que hemos desarrollado. 
• Una plataforma para entrar en contacto con inversores y poder completar con éxito el proyecto.   
• Un estímulo para seguir mejorando hasta alcanzar los objetivos que nos hemos propuesto.

Contacto

Xavier Castells

xavier.castells@udg.edu

¿En qué consiste el proyecto?

La herramienta SAH es un dispositivo médico basado en IA (solo para uso en investigación hasta la certificación CE o la autorización de la FDA) que procesa la tomografía computarizada del cerebro de un paciente diagnosticado con hemorragia subaracnoidea (HSA) y, utilizando datos clínicos (edad, sexo, escalas neurológicas de gravedad de Hunt-Hess y/o WFNS) calcula las probabilidades de vasoespasmo/isquemia cerebral retardada y muerte. También se puede utilizar en casos ambiguos de diagnóstico de HSA. El informe muestra las probabilidades calculadas y las áreas segmentadas de hemorragia en una imagen cerebral normalizada por MNI.

Características principales

• Investigar el estado patológico y predecir el resultado. Investigar porque en base a este estado se realiza la predicción para el paciente con diagnóstico de hemorragia subaracnoidea – HSA probabilidad de vasoespasmo (e isquemia cerebral tardía, que son resultados agrupados).
• Probabilidad de muerte y vasoespasmo.
• Proporcione una inspección visual en 3D de las regiones cerebrales detectadas de la HSA.
• Proporcionar el diagnóstico de HSA en casos ambiguos.
• Almacene y muestre datos anónimos de los pacientes.

La herramienta es ahora un producto mínimo viable (MVP) de uso exclusivo para investigación (RUO) disponible para su uso después de solicitar acceso a https://catalog.qmenta.com/tool/subarachnoid-hemorrhage-outcome-prediction-sah-tool-fs en https://client.qmenta.com/. 

El proyecto está protegido en los Estados Unidos por la US11344260B2 de Patentes de la USPTO y en Europa por la solicitud de patente EP3664027B1 de la OEP.

¿Qué valor añadido tiene?

La indicación médica prevista del software de predicción de resultados de hemorragia (HOP) es hacer predicciones y pronósticos del riesgo de muerte o vasoespasmo en un paciente con hemorragia subaracnoidea.

Una vez certificado, HOP ayudará a los médicos a: tomar decisiones de tratamiento sobre la reubicación del paciente en áreas de atención de mayor intensidad, anticipando posibles complicaciones para aplicar el tratamiento endovascular. La herramienta puede proporcionar hasta un 15% de ahorro de costos para la UCI hospitalaria.

¡El tiempo es cerebro! Escanea, calcula, decide.

¿Qué representa para vosotros entrar a formar parte del Programa de Apoyo a la Innovación de ITEMAS?

Hemos recibido el apoyo de ITEMAS en cinco servicios: Estudio de coste-efectividad, CEO interino, Apoyo en la creación de spin-offs, Apoyo en consultoría regulatoria, Estrategia de financiación.

Al estar próximos a constituirnos como Sociedad de Responsabilidad Limitada, el apoyo en actuaciones administrativas en la creación de una spin-off y con Interim CEO es clave para nosotros.  

Al estar en TLR 4-5 y ser un dispositivo médico, necesitamos certificar el dispositivo para CE y FDA antes de colocar el dispositivo en el mercado clínico y para eso necesitamos inversores, por lo que guiar en la búsqueda de inversores y la estrategia regulatoria es vital. 

El estudio de coste-efectividad ya nos mostró que la herramienta puede suponer una reducción de costes de alrededor del 15% para las UCI de los hospitales.

Además, el reconocimiento de ITEMAS es un sello de excelencia para el proyecto. 

Contacto

marcinwojciech.balcerzyk@bio-araba.eus

Investigador Principal del Proyecto

¿En qué consiste el proyecto Déjalo Bot?

Un chatbot o bot conversacional  es una aplicación informática que, a través de una interfaz de mensajería puede generar una comunicación bidireccional con un ser humano. Tiene grandes ventajas, como su privacidad, el no ocupar espacio en el terminal y el comunicarse con el paciente a través de una App de mensajería. 

Déjalo bot es una síntesis cuidadosamente ensamblada de tecnología de vanguardia y evidencia científica actualizada. Por fuera, “lo que el paciente ve”, es un chat de Telegram, con lo que ello supone de inmediatez, sencillez, accesibilidad, posibilidades de interacción y privacidad. “Por dentro”, hay varias “capas” que explican su éxito: un guion científico dramatizado, que constituye su cerebro; un motor de Inteligencia Artificial con reconocimiento de lenguaje natural;  un ensayo clínico financiado por el Instituto de Salud Carlos III (PI17/01942; NCT03445507 en Clinical Trials) y publicado en JMIR Mhealth Uhealth; Capas de humanización, gamificación y entrevista motivacional, y materiales para el paciente basados en la evidencia científica.

¿Qué valor añadido tiene?

La propuesta de valor de Déjalo Bot se basa en ofrecer una solución de alta calidad científica, sencilla, eficiente y asequible para aquellas personas que buscan dejar de fumar y mejorar su salud. En su enfoque a empresas se añaden los beneficios colectivos sobre los sistemas de salud y específicamente empresariales, como su efectividad, su eficiencia, el no consumir tiempo del profesional sanitario, el permitir un ahorro de costes para el sistema de salud; el mejorar la salud del trabajador, su satisfacción con el sistema, su absentismo y su productividad, así como el hecho de usar una tecnología innovadora y exclusiva, creada desde el propio sistema sanitario.

Déjalo Bot utiliza tecnología de IA para proporcionar una atención continua y personalizada. Además, está basado en evidencia científica sólida y actualizada para garantizar que el tratamiento sea efectivo. De hecho, es el primer dispositivo del mundo que ayuda a dejar de fumar mediante IA basado en la evidencia científica.

Los resultados del ensayo clínico(18) demuestran que la ayuda personalizada para dejar de fumar a través de Déjalo Bot puede mejorar significativamente los resultados en cuanto a abstinencia a nicotina en comparación con el tratamiento por médico y enfermera a un precio entre un 20% y un 55% más bajo que el coste estimado del tratamiento por médico y enfermera realizado en los centros de salud de Atención Primaria, lo que la hace más accesible y rentable para los sistemas de salud, sean públicos o privados. 

Su uso también ha demostrado una mejora en la salud y calidad de vida de los pacientes, medido a través del Test Euroquol 5D-5L. Por último, la ayuda personalizada para dejar de fumar a través de Déjalo Bot  también fomenta la satisfacción personal y el autocuidado, lo que puede ayudar a los pacientes a mantener su compromiso con el tratamiento y mejorar su salud a largo plazo. 

En resumen, Déjalo Bot ofrece una propuesta de valor integral y atractiva para aquellos que buscan dejar de fumar y mejorar su salud. Para el proveedor de cuidados de salud público o privado ofrece un servicio para ayudar a las personas a dejar de fumar barato, sencillo, efectivo y eficiente, que no consume tiempo del profesional y permite ahorro de costes, mejorando la salud del trabajador, su satisfacción con el sistema, su absentismo y su productividad.

¿Qué representa para vosotros entrar a formar parte del Programa de Apoyo a la Innovación de ITEMAS?

Entrar en el Programa de Apoyo a la Innovación de ITEMAS significa trabajar con los mejores, interaccionar con el  ecosistema de innovación y acceder a recursos clave para la última fase de desarrollo empresarial previa a la salida a mercado.

Contacto

• dejalo@dejalobot.com

¿En qué consiste vuestro proyecto?

Optimal Lung es una software basado en IA que, integrado en el flujo de trabajo de radiología, ayuda a los radiólogos a identificar, caracterizar e informar nódulos pulmonares en la práctica clínica y programas de screening.

¿Qué valor añadido tiene?

Optimal Lung permite aumentar la detección temprana del cáncer de pulmón, reducir el número de TCs de seguimiento innecesarios y reducir tiempo que necesitan los radiólogos para informar una imagen, suponiendo una solución a la falta de radiólogos y un importante ahorro de costes.

¿Qué representa para vosotros entrar a formar parte del Programa de Apoyo a la Innovación de ITEMAS?

Exponer el proyecto al ecosistema de innovación en salud de España, beneficiarnos de los servicios de la cartera ITEMAS que serán de gran valor para la valorización del proyecto y formar parte de una red de innovadores en salud.

Contacto

• Pau Esteve Monja (Unidad de Innovación y Transferencia de Tecnología): pesteve@tauli.cat

¿En qué consiste vuestro proyecto?

Estamos desarrollando dos softwares de IA basados en el análisis de las imágenes de RM utilizadas para el diagnóstico: en concreto, Gliostage es un software para realizar la gradación de los gliomas de manera no invasiva, y GliomAID, que permitiría diferenciar entre glioblastoma primario y tumor cerebral mestastásico. El proyecto se encuentra aún en una fase de desarrollo inicial pero cubre una necesidad evidente del SNS. Además, creemos que los softwares tendrían un gran impacto dado las circunstancias de la enfermedad, así como la reducción de costes que podrían suponer.

¿Qué valor añadido tiene?

Gliostage y GliomAID no se basan en datos histopatológicos para hacer el diagnóstico de los gliomas, sino sólo en información radiómica de las imágenes de RM, y por lo tanto, serían útiles para todo tipo de pacientes: con tumores operables o no operables. Además, son soluciones que dan respuesta a necesidades clínicas no cubiertas en neurooncología, e innovadoras, puesto que no existen soluciones parecidas actualmente en el mercado.

¿Qué representa para vosotros entrar a formar parte del Programa de Apoyo a la Innovación de ITEMAS?

Formar parte del Programa de Apoyo a la Innovación de ITEMAS nos está permitiendo tener acceso a servicios de consultoría que nos están permitiendo conocer mejor el mercado al que va dirigido nuestra solución, entendiendo las necesidades reales del mismo. Esto nos permite optimizar recursos a la hora de desarrollar nuestras soluciones de IA, haciéndolas más eficientes, y priorizando su uso clínico para mejorar la vida de los pacientes.

Contacto

• Eduard Soler – esoler@tauli.cat(Representante Unidad Apoyo a la Innovación (UAI)
• Silvia Gil – sgil@tauli.cat (Investigador Principal del Proyecto)

Entidad: Hospital Puerta de Hierro-Majadahonda Bioaraba.

Identificar los factores de riesgo que afectan la calidad de vida de los pacientes después del tratamiento oncológico es el objetivo de Clarify, acrónimo de Cancer Long Survivor Artificial Intelligence Follow-up. El proyecto analizará los datos de más de 15.000 supervivientes de cáncer de mama, pulmón y linfoma. Se trata de tres patologías prevalentes con más supervivientes a largo plazo.

Mediante el uso de Big Data e Inteligencia Artificial, el análisis de datos permitirá predecir el riesgo específico del paciente de desarrollar efectos secundarios y toxicidades de sus tratamientos contra el cáncer. El proyecto integrará datos de los Registros Electrónicos de Salud (EHR) de diferentes hospitales en España, información biomédica relevante públicamente disponible, así como información de dispositivos portátiles similares a pulseras de actividad diseñadas específicamente para este proyecto y que aportarán datos relevantes sobre los hábitos de los pacientes.

En la recopilación de información de esta investigación internacional, participan 12 entidades de 5 países diferentes bajo la coordinación del Hospital Puerta de Hierro-Majadahonda. A partir del análisis de datos, se abordará un plan de seguimiento personalizado, al mismo tiempo que se desarrollará una plataforma tecnológica que respalde la toma de decisiones de los médicos para mejorar la atención de los pacientes oncológicos.

Al menos una cuarta parte de los supervivientes de cáncer informan problemas de salud y discapacidad a largo plazo. “Algunos pacientes tienen niveles de fatiga que son tres veces mayores que los de la población general y muchos experimentan miedos a la recurrencia del cáncer. Es importante desarrollar planes nacionales para garantizar que el sistema de salud pueda apoyar plenamente las necesidades de estas personas”, afirma la doctora María Torrente, oncóloga del Hospital Puerta del Hierro.

El proyecto Clarify, que se inició el 1 de enero de 2020, está financiado por la Unión Europea con 5 millones de euros, en el marco del programa Horizonte 2020.

Entidad: IMIM.