Premiado un software pionero en España diseñado en el CHUO con ayuda del Campus

Un proyecto pionero de aplicación de inteligencia artificial para la detección de infecciones, impulsado por el servicio de Medicina Preventiva e Informática del Complexo Hospitalaria Universitaria de Ourense (CHUO) y la Escuela de Enxeñería Informática del Campus, fue galardonado ayer con el premio a la mejor comunicación oral en el 21º Congreso Nacional de Hospitales y Gestión Sanitaria, celebrado en Santiago de Compostela. Se trata de Innocbr, un software que aplica técnicas y métodos de Inteligencia Artificial para la búsqueda y clasificación de casos de infección nosocomial.

Los premiados fueron la exjefa de servicio de Medicina Preventiva, Berta Uriel; la actual, María Sande; Alberto García Vallejo, de Informática; y María Dolores Martín, María Teresa Otero Barrós y Carmen Durán Parrondo, de la Dirección Xeral de Avaliación Asistencial e Garantías del Sergas.

Innocbr es un sistema "pionero" a nivel nacional, nacido en el seno del CHUO, y que el Sergas está implantando ahora en los hospitales gallegos. Utiliza el big data de las bases de datos del hospital, principalmente de microbiología y farmacia hospitalaria, para, a través del paradigma del "razonamiento basado en casos", presentar a los médicos los casos de infección e incluso diagnosticar algunos de forma automática.

"Es un sistema que funciona como el cerebro humano, guarda la información de todos los casos previos y hace un aprendizaje automático. Ayuda a prevenir entre el 30% y el 50% de las infecciones", explica María Sande, sobre un sistema implantado y en funcionamiento desde 2013.

Un programa con tres fases y en marcha desde 2013

Berta Uriel y la enfermera Remedios Vázquez –que estuvo desde el inicio en el día a día del sistema– son, según Sande, las verdaderas artífices, junto a los informáticos del CHUO y la escuela de homólogos del Campus. El sistema, pionero a nivel nacional, cuenta con aprendizaje de los casos, una vez son confirmados por los médicos. Tiene tres fases: la captación, a través de las bases de datos de microbiología y farmacia; evidencias, buscando evidencias clínicas en múltiples fuentes; y clasificación; primero manual, y después automática.