Desarrollo de una herramienta tecnológica disruptiva para el estudio de indicadores de salud
El proyecto VECTHEALTH tiene como objetivo desarrollar una herramienta tecnológica avanzada para el análisis, predicción y visualización de indicadores de salud, mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial, modelos de lenguaje masivo y bases de datos vectoriales sobre datos clínicos hospitalarios.
En un contexto marcado por el envejecimiento poblacional, el incremento de la cronicidad y la creciente presión sobre los sistemas sanitarios, VECTHEALTH aborda uno de los principales retos del sector salud: anticipar la evolución clínica de pacientes complejos y optimizar la gestión de los recursos asistenciales a partir del conocimiento contenido en los datos clínicos codificados.
El proyecto propone un cambio de paradigma en la explotación de la información sanitaria, transformando los códigos diagnósticos tradicionales (CIE-10) en representaciones semánticas avanzadas (embeddings) que permiten analizar similitudes entre diagnósticos y episodios clínicos, identificar patrones latentes de riesgo y mejorar la capacidad predictiva de los modelos actuales.
El objetivo general de VECTHEALTH es desarrollar un sistema tecnológico predictivo basado en bases de datos vectoriales, capaz de enriquecer el análisis clínico y la toma de decisiones sanitarias. De forma específica, el proyecto persigue:
Estos objetivos se aplican especialmente al estudio de pacientes con Alzheimer, Cáncer, Hipertensión, EPOC y Asma, así como a su interacción con eventos agudos de alto impacto clínico.
VECTHEALTH introduce una innovación tecnológica disruptiva en el ámbito de la analítica sanitaria, al combinar inteligencia artificial generativa y bases de datos vectoriales para explotar de forma avanzada los datos clínicos codificados. Esta aproximación permite pasar de un análisis basado en variables aisladas a un modelo semántico continuo, capaz de capturar la complejidad real de la trayectoria clínica de los pacientes.
La solución desarrollada permite medir similitudes entre episodios clínicos, enriquecer los modelos predictivos existentes y ofrecer nuevas capacidades de apoyo a la decisión clínica basadas en casos históricos comparables. Asimismo, incorpora herramientas de visualización avanzada que facilitan la exploración interactiva de grandes volúmenes de datos clínicos por parte de profesionales sanitarios.
El impacto esperado del proyecto es especialmente relevante en términos de planificación hospitalaria y sostenibilidad del sistema sanitario, ya que contribuye a una mejor estratificación del riesgo, a una asignación más eficiente de los recursos asistenciales y a una atención más personalizada y proactiva de los pacientes crónicos.
El proyecto está subvencionado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI) y se enmarca en la tipología de proyectos de I+D vinculados a los PERTEs Aeroespacial y de Salud de vanguardia, en el marco del plan de recuperación, transformación y resiliencia, financiado por la unión europea “NEXT GENERATION EU”, como parte del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia impulsado por el Gobierno. Tiene una duración comprendida entre mayo de 2024 y octubre de 2025, y cuenta con apoyo público para el impulso de soluciones tecnológicas avanzadas con alto impacto sanitario y social.
