Cód. SSPA: IBiS-DS-31
La Unidad de Innovación y Análisis de Datos del Hospital Universitario Virgen Macarena se centra en el uso de datos sanitarios, tecnologías digitales y metodologías avanzadas de análisis de datos para apoyar la investigación, la innovación y una asistencia sanitaria de alta calidad.
Nuestro objetivo es mejorar la salud de los pacientes, dar herramientas a los profesionales sanitarios para ayudarles en su día a día, aumentar la eficiencia de los servicios sanitarios y contribuir a la sostenibilidad del sistema sanitario.
Nuestra unidad está en una posición única para desarrollar tecnologías de salud digital y explotar los datos clínicos generados en el hospital y sistema sanitario. Trabajamos estrechamente con los servicios clínicos y grupos de investigación del hospital y colaboramos con los centros de Atención Primaria de nuestra área de referencia.
Esta combinación de capacidad de desarrollo de tecnología, acceso a datos sanitarios y colaboración directa con los profesionales sanitarios nos permite desarrollar e implementar soluciones que responden a necesidades clínicas y organizativas reales. Nuestras principales líneas de investigación son las siguientes:
1. Espacios de Datos Sanitarios para la Investigación
Participamos en diversas iniciativas pioneras, tanto a nivel europeo como nacional, centradas en el desarrollo de espacios de datos e infraestructuras para el uso secundario seguro de datos sanitarios con fines de investigación e innovación.
- OHSIRIS. OHSIRIS es un proyecto coordinado por nuestra unidad y financiado por el Ministerio para la Transformación Digital. Hemos desarrollado un espacio nacional de datos sanitarios para apoyar la investigación biomédica, basado en el análisis federado de datos sanitarios. El proyecto reúne a seis organizaciones sanitarias que cubren aproximadamente 10 millones de habitantes y a la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios (AEMPS). Estamos desarrollando un marco común de gobernanza, infraestructura tecnológica, herramientas y procedimientos estandarizados para permitir un acceso seguro, transparente y eficiente a los datos sanitarios para investigación e innovación. Esta experiencia permite a nuestra unidad proporcionar y apoyar la infraestructura técnica y organizativa necesaria para establecer espacios seguros de datos para el uso secundario de información sanitaria, incluyendo acceso federado a los datos, gobernanza, interoperabilidad y entornos seguros de investigación.
- IDERHA. IDERHA es una iniciativa financiada por la Innovative Health Initiative (IHI) que desarrolla una plataforma paneuropea para la integración y el uso secundario, a gran escala, de diversos datos sanitarios del mundo real, en línea con el Espacio Europeo de Datos Sanitarios (EHDS). En el marco del proyecto, nuestra unidad utiliza datos hospitalarios mapeados al modelo de datos común OMOP (OMOP Common Data Model) como caso de uso centrado en el cáncer de pulmón. El objetivo es facilitar la integración y el análisis de datos del mundo real para favorecer una detección más temprana y mejorar los resultados y la calidad de vida de los pacientes.
- EUCAIM. EUCAIM está desarrollando una infraestructura federada paneuropea para el uso secundario seguro de datos de imagen médica en cáncer, basada en conjuntos de datos FAIR y anonimizados, preservando al mismo tiempo la soberanía de los datos. La infraestructura proporciona un entorno de experimentación con IA para apoyar el desarrollo y validación de herramientas destinadas a la medicina de precisión en oncología. Mediante la conexión de repositorios de imágenes de toda Europa, EUCAIM facilita la reutilización de datos de imagen por parte de clínicos, investigadores e innovadores y favorece el desarrollo de soluciones reproducibles basadas en IA para la asistencia sanitaria.
2. Big Data, Datos del Mundo Real y Análisis Avanzado de Datos
Analizamos datos clínicos que asociamos a datos socioeconómicos, demográficos, ambientales y otros datos para generar evidencia y desarrollar modelos predictivos que apoyen la planificación sanitaria, la prevención, el diagnóstico y la toma de decisiones clínicas.
Nuestra experiencia incluye integración y gestión de datos, epidemiología, bioestadística, aprendizaje automático, inteligencia artificial, análisis geoespacial y análisis longitudinal de datos sanitarios del mundo real. También integramos información clínica con datos socioeconómicos, ambientales y geográficos para estudiar los determinantes más amplios de la salud y de los resultados sanitarios. Una de las fortalezas de nuestra unidad es nuestra experiencia con el OMOP Common Data Model, que se ha consolidado como el estándar internacional para la investigación a partir de datos sanitarios retrospectivos recogidos durante la práctica clínica habitual. Esta experiencia nos permite participar en estudios multicéntricos y federados en España y Europa y trabajar con conjuntos de datos armonizados procedentes de diferentes organizaciones sanitarias . Actualmente participamos en proyectos nacionales y europeos que investigan diversas condiciones de salud, entre ellas asma, cáncer (LUCIA e IDERHA), enfermedades cardiovasculares (CARAMEL y GeoCardio), esquizofrenia (VOLABIOS) y deterioro cognitivo asociado a la pérdida auditiva.
3. Plataforma de Apoyo a la Investigación
Durante los últimos 10 años hemos desarrollado una plataforma digital de apoyo a la investigación en salud, que proporciona herramientas y servicios tecnológicos a los equipos de investigación del hospital y del conjunto del sistema sanitario. La plataforma facilita el diseño, gestión, reclutamiento y seguimiento de estudios de investigación y ensayos clínicos, así como la reutilización segura de información ya disponible en las Historias Clínicas Electrónicas (HCE).
Sus principales funcionalidades incluyen:
● Gestión de estudios y Cuadernos de Recogida de Datos electrónicos (eCRF): la plataforma integra un módulo para la creación rápida de eCRF mediante un modelo de información armonizado y una interfaz intuitiva de tipo drag-and-drop. Los investigadores pueden diseñar colaborativamente formularios de recogida de datos y reutilizar formularios, terminologías y estructuras de información previamente definidas. La plataforma también se integra con herramientas de investigación consolidadas como OpenClinica, REDCap, TranSMART e i2b2.
● Intervenciones de salud móvil: mediante tecnología Progressive Web App (PWA), la plataforma permite diseñar aplicaciones móviles accesibles directamente desde un navegador web, sin necesidad de instalarlas desde una tienda de aplicaciones. Estas herramientas permiten a los pacientes comunicar información sobre su salud, completar cuestionarios, registrar síntomas y aportar datos generados por el propio paciente. Reclutamiento y seguimiento mediante reutilización de datos de la HCE: la plataforma permite identificar, reclutar y realizar el seguimiento de pacientes elegibles utilizando información ya registrada en la HCE. Esto puede acelerar la identificación y el reclutamiento, reducir la duplicación en la recogida de datos y facilitar el seguimiento longitudinal durante los estudios.
● Entornos seguros de Investigación: como infraestructura interna del hospital, la plataforma permite a los equipos de investigación trabajar con datos sanitarios sin transferir la información de los pacientes fuera de los sistemas de información del Sistema Sanitario Público de Andalucía. Esto proporciona un entorno controlado y seguro para la investigación, manteniendo el control institucional sobre los datos sensibles y garantizando la soberanía de los datos.
● Capacidades de IA seguras: la plataforma está alojada en una infraestructura de alta capacidad que permite desplegar tecnologías avanzadas de IA y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) dentro del entorno local del hospital. Esto permite desarrollar aplicaciones como chatbots clínicos seguros, extracción automatizada de información y estructuración y transformación de información clínica no estructurada. Al desplegar estas tecnologías dentro de la infraestructura segura del hospital, la información sensible de los pacientes puede procesarse sin transferirla a terceros.
4. Optimización de Procesos Hospitalarios
Nuestra unidad también trabaja estrechamente con la dirección del hospital y los servicios clínicos para identificar, analizar y mejorar procesos asistenciales y organizativos ineficientes o susceptibles de mejora. Combinamos el análisis de procesos, los datos, las tecnologías digitales y metodologías centradas en el usuario para desarrollar soluciones prácticas que puedan integrarse en la actividad hospitalaria habitual.
Nuestros proyectos incluyen:
● Cuadros de mando personalizados: hemos desarrollado un sistema de apoyo a la gestión para las Unidades de Gestión Clínica (UGC), integrado con los sistemas de información hospitalarios para extraer, analizar y visualizar información operativa relevante en tiempo real. El sistema proporciona cuadros de mando adaptados a las necesidades de cada UGC, facilitando el seguimiento de la actividad, la identificación de cuellos de botella y la toma de decisiones basada en datos.
● Sistema TECIPOT: el proyecto TECIPOT tiene como objetivo optimizar los procesos de traslado y alta de pacientes que involucran al Servicio de Urgencias, las unidades de observación y el alta hospitalaria mediante la digitalización de diferentes etapas del flujo de trabajo. Tras analizar las necesidades y cuellos de botella del proceso, se han rediseñado los circuitos de ingreso, observación, traslado y alta mediante códigos QR y software desarrollado por nuestro equipo. El sistema proporciona a profesionales sanitarios y personal operativo —incluyendo Servicios de Limpieza, Admisión, Enfermería, TCAE y dirección hospitalaria— acceso en tiempo real a información sobre gestión de camas, ingresos, traslados y altas. La solución incorpora cuadros de mando para monitorizar el proceso completo y aplicaciones móviles para el personal de limpieza y los celadores, mejorando la trazabilidad, coordinación y eficiencia operativa.
● Proyecto OPTIDECON: el proyecto OPTIDECON se centra en incorporar nuevas herramientas digitales y enfoques analíticos para optimizar la gestión económica y de recursos del hospital. El trabajo actual se centra especialmente en mejorar el seguimiento y análisis de la continuidad asistencial entre las distintas Unidades de Gestión Clínica, con el objetivo de identificar oportunidades para una asignación más eficiente de recursos y una mejor organización de la asistencia sanitaria.
● Proyecto Lean-Q: el proyecto Lean-Q se centra en el uso de tecnologías digitales y metodologías de mejora de procesos para aumentar la eficiencia en el uso de los recursos dentro del circuito quirúrgico. El proyecto busca mejorar la coordinación entre los profesionales sanitarios y optimizar la gestión de los pacientes a lo largo del proceso quirúrgico, reduciendo ineficiencias y mejorando el uso de los quirófanos y de los recursos hospitalarios disponibles.
