Spot4Dis: Cartografia intel·ligent de places d’aparcament accessibles
3 de novembre de 2025
BIO-4D: Impressió 4D de stents polimèrics biodegradables amb memòria de forma per a malformacions congènites de l’artèria aorta
27 de novembre de 202524/11/2025
El grup de recerca BIOsignal Analysis for Rehabilitation and Therapy (BIOART) de la la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) coordina el projecte Proactive Response and Efficient Planning with AI for Resilient Emergencies in hospitals (PREPARE), que té com a objectiu optimitzar la preparació hospitalària durant emergències mitjançant l’avaluació dinàmica de la capacitat i el risc amb intel·ligència artificial (IA).
Aquest projecte sorgeix de la necessitat de millorar la coordinació dels recursos hospitalaris en situacions de pandèmia, permetent anticipar la demanda de recursos humans, maquinària i consumibles mitjançant IA.
L’objectiu principal de PREPARE és la predicció en temps real de la necessitat de llits d’UCI i ventiladors per a una assignació proactiva de recursos. Per aconseguir-ho, s’han desenvolupat les següents eines:
- Models predictius per a la demanda d’UCI, risc de mortalitat i estratificació de pacients.
- Models d’aprenentatge automàtic adaptats als fluxos de treball hospitalaris.
- Integració de dades en temps real.
- Integració amb hospitals intel·ligents per assolir la maduresa digital.
Els models han estat validats amb conjunts de dades provinents del Khorshid COVID Cohort (KCC) i de l’Hospital Universitari de Bellvitge, garantint la seva fiabilitat en entorns clínics reals. A més, s’han integrat amb els Sistemes d’Informació Hospitalària (HIS) per facilitar-ne la implementació en la gestió hospitalària. Els resultats han demostrat una alta precisió en la predicció del risc de mortalitat per COVID-19, amb una AUC (Area Under the Curve) de 0,872.
La tecnologia ha assolit un nivell elevat de maduresa tecnològica i la seva eficàcia ha estat validada amb conjunts de dades del món real, aspectes que confirmen l’aplicabilitat en contextos hospitalaris.
Impacte
L'impacte d’aquesta innovació es reflecteix en una millor preparació hospitalària, una optimització dels resultats clínics dels pacients i una integració escalable amb els Sistemes d’Informació Hospitalària (HIS).
Els pròxims passos inclouen la completa integració amb HIS, l’ampliació de la validació amb més conjunts de dades i hospitals, la implementació pilot en entorns sanitaris i l’assegurament del compliment normatiu per al seu desplegament.
Un estudi de patentabilitat n’ha confirmat la viabilitat legal i tecnològica, amb la presentació d’una sol·licitud de patent a la EPO.
Pressupost i finançament
El projecte involucra diversos grups d’interès, incloent-hi administradors hospitalaris, professionals sanitaris, especialistes en tecnologies de la informació i pacients, tots beneficiats per una millor gestió hospitalària.
PREPARE està finançat per l’Agència de Gestió d’Ajuts Universitaris i de Recerca (AGAUR), amb un pressupost de 20.000€ i ha tingut una durada de 6 mesos (desembre de 2024 - juny de 2025).
Projectes Relacionats
- El subgrup de recerca MICROTECH LAB - Microtechnology for the Industry, del Centre Avançat de Tecnologies Mecàniques (CATMech) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), lidera el desenvolupament tècnic d’una plataforma mínimament invasiva per monitorar biomarcadors i indicadors fisiològics relacionats amb l’estrès i el benestar emocional.
- Un equip de recerca de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) ha participat en el projecte M3LEC, coordinat pel Centro de Astrobiología (CAB), centre mixt del CSIC i l’Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial (INTA), i en el qual també ha participat la Universidad de Sevilla (US) / Instituto de Microelectrónica de Sevilla (IMSE). L’objectiu de M3LEC ha estat contribuir a la caracterització de l’atmòsfera i meterologia de Mart, i investigar sobre nova instrumentació per a missions futures d’exploració planetària.
- Un equip del grup de recerca d’Anàlisi Matricial i Teoria Discreta del Potencial (MAPTHE) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), i del Departament de Matemàtiques de la CUNEF Universidad de Madrid, han participat en el desenvolupament de MARIA, un prototip de dispositiu portàtil, flexible i sense radiació, dissenyat per millorar la detecció precoç del càncer de mama. El dispositiu permet identificar tumors a través de la conductivitat elèctrica amb l’objectiu que, en el futur, pugui utilitzar-se en entorns d’atenció primària.
