{"id":29855,"date":"2025-11-24T09:00:00","date_gmt":"2025-11-24T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cit.upc.edu\/portfolio-item\/prepare-resposta-proactiva-planificacio-eficient-ia-emergencies-hospitalaries-resilients\/"},"modified":"2025-11-24T13:33:48","modified_gmt":"2025-11-24T13:33:48","slug":"prepare-respuesta-proactiva-planificacion-eficiente-ia-emergencias-hospitalarias-resilientes","status":"publish","type":"portfolio","link":"https:\/\/cit.upc.edu\/es\/portfolio-item\/prepare-respuesta-proactiva-planificacion-eficiente-ia-emergencias-hospitalarias-resilientes\/","title":{"rendered":"PREPARE: Respuesta proactiva y planificaci\u00f3n eficiente con IA para unas emergencias hospitalarias m\u00e1s resilientes"},"content":{"rendered":"\n

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El grupo de investigaci\u00f3n BIOsignal Analysis for Rehabilitation and Therapy (BIOART) de la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC) coordina el proyecto Proactive Response and Efficient Planning with AI for Resilient Emergencies in hospitals (PREPARE), cuyo objetivo es optimizar la preparaci\u00f3n hospitalaria durante emergencias mediante la evaluaci\u00f3n din\u00e1mica de la capacidad y el riesgo con inteligencia artificial (IA).<\/h4>
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Este proyecto surge de la necesidad de mejorar la coordinaci\u00f3n de los recursos hospitalarios en situaciones de pandemia, permitiendo <\/span>anticipar la demanda de recursos humanos, maquinaria y consumibles mediante IA.<\/span>El objetivo principal de PREPARE es la predicci\u00f3n en tiempo real de la necesidad de camas UCI y ventiladores para una asignaci\u00f3n proactiva de recursos. Para lograrlo, se han desarrollado las siguientes herramientas:<\/span><\/p>





Modelos predictivos para la demanda de UCI, riesgo de mortalidad y estratificaci\u00f3n de pacientes.<\/span><\/p>





Modelos de aprendizaje autom\u00e1tico adaptados a los flujos de trabajo hospitalarios.<\/span><\/p>





Integraci\u00f3n de datos en tiempo real.<\/span><\/p>





Integraci\u00f3n con hospitales inteligentes para alcanzar la madurez digital.<\/span><\/p>





Los modelos han sido validados con conjuntos de datos procedentes del Khorshid COVID Cohort (KCC) y del Hospital Universitario de Bellvitge, garantizando su fiabilidad en entornos cl\u00ednicos reales. Adem\u00e1s, se han integrado con los Sistemas de Informaci\u00f3n Hospitalaria (HIS) para facilitar su implementaci\u00f3n en la gesti\u00f3n hospitalaria.Los resultados han demostrado una alta precisi\u00f3n en la predicci\u00f3n del riesgo de mortalidad por COVID-19, con una AUC (<\/span>Area Under the Curve<\/span>) de 0,872.<\/span><\/p>

La tecnolog\u00eda ha alcanzado un nivel elevado de madurez tecnol\u00f3gica, y su eficacia ha sido validada con conjuntos de datos del mundo real, aspectos que confirman su aplicabilidad en contextos hospitalarios.<\/span><\/p>

Impacto<\/h4>

El impacto de esta innovaci\u00f3n se refleja en una mejor preparaci\u00f3n hospitalaria, una optimizaci\u00f3n de los resultados cl\u00ednicos de los pacientes y una integraci\u00f3n escalable con los Sistemas de Informaci\u00f3n Hospitalaria (HIS).<\/span><\/p>

Los pr\u00f3ximos pasos incluyen la integraci\u00f3n completa con los HIS, la ampliaci\u00f3n de la validaci\u00f3n con m\u00e1s conjuntos de datos y hospitales, la implementaci\u00f3n piloto en entornos sanitarios y el aseguramiento del cumplimiento normativo para su despliegue.<\/span><\/p>

Un estudio de patentabilidad ha confirmado su viabilidad legal y tecnol\u00f3gica, con la presentaci\u00f3n de una solicitud de patente en la EPO.<\/span><\/p>

Presupuesto y financiaci\u00f3n<\/h4>

El proyecto involucra a diversos grupos de inter\u00e9s, incluidos administradores hospitalarios, profesionales sanitarios, especialistas en tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n y pacientes, todos ellos beneficiados por una gesti\u00f3n hospitalaria m\u00e1s eficiente.<\/span><\/p>

PREPARE est\u00e1 financiado por la Ag\u00e8ncia de Gesti\u00f3 d\u2019Ajuts Universitaris i de Recerca (AGAUR), con un presupuesto de 20.000 \u20ac y ha tenido una duraci\u00f3n de 6 meses (diciembre de 2024 – junio de 2025).<\/span><\/p>
Main Text
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Tecnolog\u00eda<\/h5>

Transformaci\u00f3n Digital<\/a><\/p>
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Sector<\/h5>

Sector Salud<\/a><\/p>
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Tema<\/h5>

Inteligencia Artificial<\/a><\/p>
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\u00bfQuieres saber m\u00e1s?<\/h5>
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