ANIS (Anàlisi d’informació sanitària)

Descripció del projecte

Category
BD4SG
URL
 Visit online
ANIS (Anàlisi d’informació sanitària)

Objectiu

L’envelliment de la població europea està duent a un tsunami de malaltia crònica i complexa que ja és responsable de la majoria de les morts a Europa i que fa servir prop del 70% dels recursos dels sistemes sanitaris.

Els gestors i planificadors no disposen d’eines informàtiques òptimes per a abordar la situació: les actuals, o bé reporten indicadors del que ja ha passat, definits a priori, o bé s’escapen de les possibilitats de la majoria d’organitzacions per la complexitat i cost de la instal·lació i integració, o bé perquè demanen coneixements de Data Science que els gestors no acostumen a tenir.

ANIS és una plataforma fàcil d’instal·lar i d’usar que proporciona un anàlisi predictiu, no retrospectiu. En particular facilita l’exploració dels compromisos entre costs i resultats, que són el tret distintiu del perfil gestor respecte al perfil purament clínic.

Descripció

ANIS utilitza els registres administratius i clínics que els gestors i planificadors ja fan servir en la seva rutina diària per donar una visió de la seva població que és multifacètica i orientada a la predicció. Permet descobrir coneixement en forma de patrons de problemes de salut i terapèutics i la seva evolució en el temps, i construir predictors de risc d’esdeveniments no desitjats al llarg del procés d’atenció.

El nucli analític d’ANIS ha estat desenvolupat al grup de recerca LARCA de la UPC, en col·laboració estreta amb professionals de la gestió sanitària. ANIS ha estat transferit a Amalfi Analytics S.L., empresa spinoff de la UPC creada el 2017.

Descripció tècnica
Fonts de dades: ANIS s’han co-dissenyat amb clínics i gestors d’institucions com ara: Servei Català de la Salut (Catsalut), Institut Català de la Salut (ICS), Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Institut Català d’Oncologia (ICO), Consorci Sanitari de Terrassa, Consorci Sanitari del Maresme que han proporcionat mostres de les seves dades, adequadament anonimitzades, mitjançant convenis amb la UPC.

Tecnologies principals utilitzades:

Metodològiques: Models predictius, clustering, cerca de patrons freqüents, descobriment de trajectòries temporals, escalabilitat, visualització de dades complexes.

Tecnològiques: python, mongodb, i R entre altres.

Resultats i beneficis

ANIS ajuda a planificadors, gestors i directius a entendre els problemes en tot el seu context, i a projectar escenaris de millora. Els ajuda situar els recursos i els esforços allà on són necessaris i efectius, per exemple generant estalvis sense disminuir la qualitat de l’atenció al pacient.

Alguns casos d’ús abordats o abordables amb ANIS són la predicció  de reingressos hospitalaris, el descobriment de trajectòries temporals de pacients crònics i complexos, l’anàlisi de patrons de pluripatologia i polimedicació de cara a ajustar guies clíniques i a racionalitzar la prescripció, i el control de la variabilitat en l’atenció.

Trets distintius respecte a altres ofertes són:

– No és una eina d’anàlisi de dades o Business Intelligence genèrica, ni de suport al diagnòstic o tractament per al clínic. Aborda específicament problemes de la gestió i planificació sanitàries.

– Les anàlisis associatives i multifacètiques d’ANIS serveixen per descobrir interactivament nous patrons, relacions i intuïcions, mentre que els BI habituals habitualment es queden en el seguiment d’indicadors i tendències definits prèviament.

-Obté valor de dades administratives que ja s’estan usant de rutina, sense necessitat de projectes complexos i cars d’integració d’informació.

-És fàcil d’instal·lar, usar i personalitzar.

Entitats i empreses

Amalfi Analytics S.L. (spinoff de la UPC) i la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)

Uso de cookies

Este sitio web utiliza cookies para que usted tenga la mejor experiencia de usuario. Si continúa navegando está dando su consentimiento para la aceptación de las mencionadas cookies y la aceptación de nuestra política de cookies, pinche el enlace para mayor información.plugin cookies

ACEPTAR
Aviso de cookies
Do NOT follow this link or you will be banned from the site!