- El objetivo de esta colaboración es, a través de datos, predecir patrones de caídas en las residencias de mayores
- Este es el tercer proyecto dentro de Sanitas Data4Good, en el primero se compartieron datos de pacientes con COVID-19 y en el segundo se analizaron los datos concretos de mayores dentro de Open Data Seniors
- El proyecto Sanitas Data4Good ofrece a la comunidad científica datos seudonimizados de pacientes y residentes con el fin de ayudar en la investigación para mejorar la calidad de vida de la población
Sanitas y el Intelligent Data Analysis Laboratory (IDAL) de la Escuela Superior Técnica de Ingeniería de la Universidad de Valencia, se unen dentro del proyecto Open Data Seniors, de Sanitas Data4Good. Se trata de un proyecto de open data de acceso restringido para la comunidad científica a través del cual se contribuye a la investigación en materia de envejecimiento en beneficio de la sociedad. En concreto en esta ocasión el objetivo será el análisis de datos para predecir las caídas en las residencias de mayores.
“Sanitas Data4Good es un proyecto que busca, desde su nacimiento, la colaboración y generación de investigación, en especial en materia de mayores. Este tipo de análisis nos permite la creación de modelos predictivos y preventivos con los que no solo mejorar la calidad de vida de nuestros mayores, sino establecer modelos totalmente personalizados en función, siempre, de datos”, explica David Curto, director Médico, Calidad e Innovación de Sanitas Mayores. “En nuestro caso este proyecto es especialmente significativo, puesto que apostamos por una asistencia a los mayores libre de sujeciones físicas y químicas, especialmente para los pacientes con demencia, por lo que comprender mejor los patrones de posibles caídas nos ayudará en su atención más específica”, ha continuado.
Open Data Seniors es un proyecto que pone a disposición de la comunidad científica una importante colección de datos médicos seudonimizados (es decir, datos personales cuyos titulares, no se pueden identificar sin la colaboración de Sanitas) de 6.000 residentes de Sanitas Mayores, procedentes de más de 40 residencias y centros de día repartidos por toda España. A través de su análisis, IDAL, que tiene más de 30 años de experiencia en la generación de modelos y análisis de datos del sector sanitario, espera establecer un nivel de riesgo con un horizonte temporal para predecir la posibilidad de caídas en función de las características de cada mayor.
“El acceso a los datos es fundamental para lograr no solo modelos predictivos, sino un flujo investigador basado en datos. La asistencia sanitaria y, a los mayores será siempre más efectiva si se realiza a partir del análisis de datos reales. Gracias a esta actividad se logra una asistencia más personalizada, que sienta las bases de la medicina del futuro”, ha continuado David Curto.
Investigación basada en datos
Este es el tercer proyecto que se pone en marcha en el contexto de Sanitas Data4Good. El primero consistió en datos procedentes de los pacientes con COVID-19 de los hospitales de Sanitas y, gracias a él se han puesto en marcha más de una decena de estudios. La segunda colección de datos fue en el entorno de Open Data Seniors, donde se analizaron medicamentos y vacunas, datos de constantes vitales, patologías, caídas o uso de sujeciones físicas, entre otras, de los mayores que habían estado afectados por la COVID-19 en las residencias de Sanitas Mayores.
Sanitas Data4Good surgió en 2021 con el objetivo de sumar al compromiso de Sanitas de ayudar a las personas a tener vidas más largas, sanas y felices y crear un mundo mejor. De esta forma, lo que se busca es la promoción de la investigación en materia de bienestar y salud. Por este motivo se comparten datos clínicos seudonimizados de pacientes y residentes de Sanitas para contribuir en las investigaciones científicas que así lo requieran.
Esta iniciativa de open data contribuye a la consecución del ODS 3, de mejora de los índices de salud de la sociedad; y el ODS 17, impulsando la generación de alianzas que promueven la colaboración entre entidades y la búsqueda de mejores y más eficaces tratamientos.