Virtual Desk culmina, junto con IBM, la primera fase del Proyecto EDIS para el SERMAS

Como parte del continuo trabajo y colaboración con la Administración, Virtual Desk sigue llevando a cabo proyectos en los que aprovecha tecnologías basadas en Big Data y en la analítica avanzada para mejorar los servicios públicos y, también, la calidad de vida de los ciudadanos.

Uno de los más destacados y recientes es el Proyecto EDIS (Ecosistema de Datos Inteligentes de Salud), que se ha desarrollado junto con IBM para el SERMAS (Servicio Madrileño de Salud) y que ha tenido como objetivo la creación de una plataforma analítica basada en tecnologías Big Data para combatir la pandemia en la Comunidad de Madrid.

En el momento actual, Virtual Desk acaba de culminar la primera fase del Proyecto EDIS, que consistía en la implantación de una plataforma analítica que permitiera agregar datos de multiples fuentes de información para la lucha contra el Covid-19. Esta plataforma analítica desplegada en la nube se basa en la solución Cloud Pak for DATA (CP4D) de IBM, y en ella se han ingestado datos procedentes de atención primaria, de los sistemas HIS de atención hospitalaria, del sistema de alertas de salud pública y de farmacia, para constituir un Registro longitudinal que se ha denominado RCPC (Registro clínico de pacientes Covid) de la CAM.

A este gran conjunto de datos se le ha aplicado un importante número de políticas de Data Quality, que han servido para garantizar que los datos tienen la suficiente calidad para ser explotados con los fines previstos, definiéndose procesos para unificar términos y conceptos sinónimos, con el fin de mejorar la fluidez y la eficacia de los análisis.

Con todos estos datos del RCPC, el SERMAS está en disposición de desarrollar modelos analíticos basados en inteligencia artificial con los que obtendrán una valiosa información en la que basarse para tomar decisiones más rápidas, y fundamentadas en datos, en temas relacionados con la pandemia.

Con la utilización de esta tecnología y de los modelos basados en inteligencia artificial, también se podrán mejorar las medidas que se tomen para hacer frente a la evolución de la pandemia, ya que se contará con datos muy precisos sobre los patrones de contagio entre las diferentes Zonas Básicas de Salud, sobre cómo afectan los factores exógenos, la movilidad, las comorbilidades de los residentes en esas Zonas, los factores sociodemográficos, los modos de transporte, etc. a la transmisión del virus.

A partir de esta información, se podrán construir modelos predictivos de contagio, de hospitalización, de ingresos en UCI, o de propagación de la enfermedad, y se podrá actuar de un modo que permita atajar y combatir la pandemia rápida y eficazmente.

Durante los siguientes meses, se espera que los modelos se construyan y se vayan entrenando y ajustando a los datos que se sigan recabando en los distintos centros de atención primaria, datos hospitalarios y, también, se puedan combinar con otras nuevas fuentes de datos, como los datos de vacunación, los datos de movilidad del INE,  los datos de movilidad del Consorcio de Transportes de Madrid, etc.

Una vez más, en Virtual Desk demostramos nuestro compromiso con la innovación y la aplicación de la analítica de datos en la Administración Pública, cuyo propósito principal es mejorar la calidad de vida de los ciudadanos y la eficiencia de los servicios públicos de los que hacen uso cada día.