Transformación Sanitaria e Inteligencia Artificial

Dr. Bernardo Valdivieso Martínez

Valencia, junio 2018

Agenda

• Introducción

• Claves

• Cultural

• Salud Digital

• Medicina Precisión

• Caso de Uso

• Conclusiones

Agenda

• Introducción

• Claves

• Cultural

• Salud Digital

• Medicina Precisión

• Caso de Uso

• Conclusiones

- Nueva Propuesta de Valor -

Preventiva

Predictiva

Personalizada

Participativa

Poblacional

- Nuevo Paradigma -

Cambio de Modelo: ”Gestionar Riesgos”

- Nuevo Paradigma -

Agenda

• Introducción

• Claves

• Cultural

• Salud Digital

• Medicina Precisión

• Caso de Uso

• Conclusiones

Cultural

Salud Digital

Medicina de Precisión

- Claves de Éxito -

Cultural

Salud Digital

Medicina de Precisión

- Claves de Éxito -

- Reorganizarse -

- Orientarse al Valor -

HEALTH

Cultural

Salud Digital

Medicina de Precisión

- Claves de Éxito -

Modelo Negocio en el Sector.

- Transformación Digital -

Preventiva

Predictiva

Personalizada

Participativa

Poblacional

- Transformación Digital -

Cultural

Salud Digital

Medicina de Precisión

- Claves de Éxito -

HerramientasTiC

Clínica

Molecular

Estilos de Vida

Redes Sociales

Entorno

“Medicina de Precisión”. Concepto

MEJORARPrevención, Diagnóstico,

Tratamiento y Cuidado de forma personalizada

- Medicina Precisión -

- Nuevas Capacidades -

Valor

Hacia la Medicina de Precisión

- Nuevas Capacidades -

Preventiva

Predictiva

Personalizada

Participativa

Poblacional

- Nuevo Paradigma -

Agenda

• Introducción

• Claves

• Cultural

• Salud Digital

• Medicina Precisión

• Caso de Uso

• Conclusiones

- Departamento de Salud Valencia La Fe -

22

• Población : 300.000

– > 65 años: 17,3%

– 11 Zonas Salud

• Red

– Hospital Terciario: 1

– Centros de AT. Primaria: 20

• Recursos Humanos

– Hospital: 6.800

– At Primaria: 350

• Actividad:

• 45 % básica; 55% referencia

• Presupuesto: 600 M€

- Departamento de Salud Valencia La Fe -

24

20 21

Plataforma TIC EN SALUDAnálisis BIG DATA y Salud Digital

- Caminar hacia la Medicina Precisión -

- Misión -

Población

SIP

DemografíaMorbilidad

(HIS)

Atención ambulatoria

Alternativas hospitalización

Hospitalización

Bloque quirúrgico

Gastos variables

Biopatologia

FarmaciaAtención Primaria

Escalas OC

Textos OC

Salud Digital PCV

Imagen

Ómicas

Urgencias

Prótesis Exo y Endo

- Estructura 1/4 -

Real World Data

BITEC

- Estructura 2/4 -

SAS® Office Analytics & SAS® IMLSAS® Data Quality

Connectivity to

data sources

Data Quality &

Consolidation

Link Entities

Integration

with “R”

SAS® Visual Analytics SAS® Visula Statistics

Data Discovery

Rules &

Scenarios

Advanced

Analytics

Analytics &

Dashboards

Pacientes

Urgencias

Morbilidad

Hospitalizaciones

Tiempo Real

SAS® Event Stream Processing

Intelligent filtering

& data cleaning

Events

processing

Real-time

Analytics

Streaming Model

Execution

Batch

SAS® Enterprise MinerSAS® Text Analytics

Predictive

Modelling

Text Analytics

Machine

Learning

Data Mining

SAS® Access Engines

Acciones

EXPLORACIÓN, VISUALIZACIÓN Y

ANALÍTICA DE USUARIO

ANALÍTICA AVANZADA

PREPARACIÓNDE DATOS

ANALÍTICA EN TIEMPO REAL

REPOSITORIO BIG DATA

AutoservicioAutoservici

o

ACTUAR

Despliegue

Dat

os

en

Str

eam

ing

Dat

os

Op

erac

ion

ales

De

splie

gu

e

Genoma Humano

- Estructura 3/4 -

29

- Estructura 4/4 -

• Analitica Descriptiva– Identificación de “Cohortes”

– Exploratorios de datos masivos

– Desarrollar medidas del Resultado Clínico. “Efectividad”

• Analítica Avanzada– Segmentación de datos

– Análisis de asociaciones

– Clasificación

– Predicción y pronóstico

– Análisis de supervivencia

– Análisis de series temporales

• Desarrollo e implementación de Sistemas de Ayuda a la Decisión– Integrados en la Historia Clínica

– Faciliten las decisiones a los profesionales

- Servicios -

- Áreas de Interés -

- Área de Neurociencias-

• Unidad de Demencias

• Unidad de Epilepsia

• Unidad Neurovascular

• Unidad Cefaleas

• Unidad Neuro-Oncologia

• Unidad Enf. Neuromusculares

• Unidad Columna

• Unidad Esclerosis Múltiple

• Unidad Ataxias

• Unidad Trastornos del movimiento

• Unidad de Cirugía Base de Cráneo e Hipófisis

- Área del Cáncer-

• Unidad Tumores Aparato Urinario

• Unidad Tumores Cabeza y Cuello

• Unidad Tumores Endocrinológicos

• Unidad Tumores Ginecológicos

• Unidad Tumores Hígado, V. Biliar y Páncreas

• Unidad Tumores Torácicos

• Unidad Tumores Musculo-Esqueléticos

• Unidad Tumores Mama

• Unidad Tumores Piel y Melanomas

• Unidad Tumores OncoHematológicos

• Unidad Tumores NeuroOncológicos

- Área Metabolismo-

• Diabetes Mellitus 2

• Obesidad

• Dislipemia

- Áreas de Interés -

- Área E. Inflamatoria -

• E. Inflamatoria Intestinal

• E. Reumática autoinmune

• Hipertensión

• Insuficiencia Cardiaca

- Área Cardiovascular-

- Área Enf. Raras-

• Fibrosis Quística

- Área Metabolismo-

• Diabetes Mellitus 2• Obesidad

• Dislipemia

- Áreas de Interés -

- Área E. Inflamatoria -

• E. Inflamatoria Intestinal

• E. Reumática autoinmune

• Hipertensión

• Insuficiencia Cardiaca

- Área Cardiovascular-

- Área Enf. Raras-

• Fibrosis Quística

Con un enfoque analítico se hace posible la evolución de

retrospectiva de los informes tradicionales a la predicción

analítica

- Gestión Innovadora de la Diabetes Mellitus -

• Fase I. Identificar “Cohorte” de pacientes DM tipo 2

• Fase II. Introducir medidas de Resultado Clínico.

– Orientarnos a la Efectividad y Valor

• Fase III. Identificar patrones

– Buen control vs Mal control metabólico

– Variables asociadas

• Fase IV. Desarrollo e implementación de SAD

– Basados en patrones

– Integrados HCE

- Objetivos Específicos -

• Fase I. Identificar “Cohorte” de pacientes DM tipo 2

• Fase II. Introducir medidas de Resultado Clínico.

– Orientarnos a la Efectividad y Valor

• Fase III. Identificar patrones

– Buen control vs Mal control metabólico

– Variables asociadas

• Fase IV. Desarrollo e implementación de SAD

– Basados en patrones

– Integrados HCE

- Objetivos Específicos -

Fase I.- Identificación Cohortes

• Fase I. Identificar “Cohorte” de pacientes DM tipo 2

• Fase II. Introducir medidas de Resultado Clínico.

– Orientarnos a la Efectividad y Valor

• Fase III. Identificar patrones

– Buen control vs Mal control metabólico

– Variables asociadas

• Fase IV. Desarrollo e implementación de SAD

– Basados en patrones

– Integrados HCE

- Objetivos Específicos -

Fase II. Introducir Medidas de Resultados Clínicos

• Fase I. Identificar “Cohorte” de pacientes DM tipo 2

• Fase II. Introducir medidas de Resultado Clínico.

– Orientarnos a la Efectividad y Valor

• Fase III. Identificar patrones

– Buen control vs Mal control metabólico

– Variables asociadas

• Fase IV. Desarrollo e implementación de SAD

– Basados en patrones

– Integrados HCE

- Objetivos Específicos -

Fase III.- Identificación PATRONES

Cluster 3(Guide)

Cluster 1(Guide)

Fase III.- Identificación PATRONES

Cluster(Guide)

9%

20%

71%

Muestra de 14.000 pacientes sobre 24.339

Comorbilidad Alta

Comorbilidad Media

Comorbilidad Baja

Fase III.- Identificación PATRONES

Cluster % Comorbilidad

1 4% Baja

2 28% Baja

3 11% Baja

4 9% Baja

5 5% Alta

6 4% Baja

7 15% Baja

8 4% Alta

9 7% Media

10 13% Media

Baja comorbilidad

Comorbilidad media

Alta comorbilidad

El 37 % de los pacientes cumplen los cuatro objetivos del control metabólico (cluster 2, 5 y 8)

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

-20 0 20 40 60 80 100 120

Buen control

Cluster1

Cluster 2Cluster4

Cluster10

Cluster 9

Cluster6

Cluster3

Cluster7

Cluster 5, 8

Control Metabólico

Control Glucémico

Fase III.- Identificación PATRONES

Grado de control metabólico en 2017

9%

20%

43 %

Comorbilidad Alta

Comorbilidad Media

Comorbilidad Baja

Fase III.- Identificación PATRONES

Grado de control metabólico en 2017

Cluster % Comorbi.Grado

Control

1 4% Baja 17%

2 28% Baja 96%

3 11% Baja 70%

4 9% Baja 42%

5 5% Alta 81%

6 4% Baja 47%

7 15% Baja 72%

8 4% Alta 81%

9 7% Media 39%

10 13% Media 66%

28%

Fase III.- Identificación PATRONES

Agenda

• Introducción

• Claves

• Cultural

• Salud Digital

• Medicina Precisión

• Caso de Uso

• Conclusiones

Nueva Propuesta de Valor

Preventiva

Predictiva

Personalizada

Participativa

Poblacional

Nuevo Paradigma

Cultural

Salud Digital

Medicina de Precisión

Claves de Éxito

Cultural

Salud Digital

Medicina de Precisión

Claves de Éxito

Transformación Sanitaria e Inteligencia Artificial

Dr. Bernardo Valdivieso Martínez

Valencia, junio 2018