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Big Medilytics

BIG DATA FOR MEDICAL ANALYTICS

Proyecto faro BigMedilytics
ámbito

Europeo

fecha

01/03/2018 - 01/03/2021

sector

salud

financiador

Comisión Europea - H2020

Presupuesto
  • Presupuesto total del proyecto: 14,997,306€
  • Presupuesto ITI en el proyecto: 483,088 €

Tecnologías Habilitadoras Relacionadas

Inteligencia Artificial y Computación

  • Big data analytics technologies (Visual analytics, Real-time analytics, Semantic analysis, Optimization techs, Predictive techs)
  • Data generation and handling technologies (Data mining, Modelling&Simulation, Digital Twins)
  • Machine learning technologies (Deep learning, Pattern recognition, Probabilistic computing)
  • Big data analytics technologies (Visual analytics, Real-time analytics, Semantic analysis, Optimization techs, Predictive techs)
  • Data generation and handling technologies (Data mining, Modelling&Simulation, Digital Twins)
  • Machine learning technologies (Deep learning, Pattern recognition, Probabilistic computing)

Entidades participantes

Entidad País
Philips Electronics Nederland B.V.
INCLIVA Fundación para la Investigación del Hospital Clínico Comunidad Valenciana
Instituto Tecnológico de Informática
Erasmus Universitair Medisch Centrum Rotterdam
Achmea BV
GIE AXA
Optimedis AG
Atos Spain S.A.
TNO
Technische Universiteit Eindhoven
ContextFlow GmbH
HUAWEI Technologies Düsseldorf GmbH
Royal College of Surgeons in Ireland//Rotunda Hospital
Stockholms läns landstings
Hassno-Plattner-Institut für Softwaresystemtechnik GmbH
National Centre of Scientific Research "Demokritos"
Athens Technology Center SA
Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
Universidad Politécnica De Madrid
Servicio Madrileño de Salud
Medische Universität Wien
IBM Israel - Science and Technology LTD
Institut Curie
Teknologian tutkimuskeskus VTT Oy
Deutsches Forschungszentrum fur Kunstliche Intelligenz GmbH
Charité - Universitätsmedizin Berlin
AOK Nordost - die Gesundheitskasse
Universitätsklinikum Essen
University of Southampton
My mHealth Limited
AstraZeneca UK Limited
Onze Lieve Vrouwe Gasthuis
Stichting Elisabeth-TweeSteden Ziekenhuis
Erasmus Universiteit Rotterdam
Nissatech Innovation Centre DOO

Descripción

El proyecto BigMedilytics persigue transformar el sector sanitario europeo a través de la aplicación de tecnologías Big Data que incrementen su productividad de forma significativa. Para conseguir dicha productividad, en el marco del proyecto se aplicarán técnicas del área del Machine Learning y el Big Data processing, para la integración y análisis de grandes conjuntos de datos sanitarios.

Proyecto Bigmedilytics para sector sanitario

Esta aproximación general, se materializará a través de 12 pilotos de 8 países que replicarán las buenas prácticas y tecnologías que se establezcan como las más adecuadas por el consorcio. Sumando el conjunto de información de los pilotos, se dispondrá de información de más de 11 millones de pacientes que será integrada con información pública.

IMPACTO ESPERADO / ALCANZADO

  1. Mejorar el diagnóstico de las enfermedades crónicas y cancerígenas gracias al Big Data, reduciendo en consecuencia el coste del tratamiento y aumentando la eficiencia en un 20%.
  2. Optimizar los flujos de trabajo de los servicios sanitarios industrializados, a través de información capturada en tiempo real desde diversas fuentes.
  3. Aplicar diversas tecnologías y buenas prácticas en el ámbito del Big Data en diversos casos de uso y escenarios, garantizando por tanto su replicabilidad.
  4. Plantear nuevos modelos de negocio basados en la integración de datos sanitarios provenientes de distintas organizaciones.
  5. Crear un catálogo de las mejores prácticas en el marco del Big Data tanto a nivel tecnológico como de modelos de negocio o políticas regulatorias.

CASOS DE USO / PILOTOS / DEMOSTRADORES

  • ITI participa en el proyecto BigMedilytics como socio tecnológico, y aportará su experiencia en Big Data Analytics para el desarrollo de los dos pilotos coordinados por el INCLIVA (Instituto de Investigación Sanitaria, Valencia).
  • El primer piloto tiene como objetivo analizar las historias clínicas de 5 millones de pacientes de la Comunidad Valenciana en el marco de las comorbilidades, para establecer grupos de riesgo que sean más eficaces a la hora de decidir la asistencia necesario.
  • El segundo piloto, persigue mejorar el flujo de trabajo en el tratamiento y diagnósticos de la Sepsis, en el cual resultan críticas las primeras horas para reducir el riesgo de muerte.

Contacto

Datos de contacto para más información sobre el proyecto o nuevas oportunidades derivadas del proyecto:

  • Daniel Sáez Domingo
    Director de la Unidad de Transferencia Tecnológica
    ITI – Instituto Tecnológico de Informática