Virtualdesk presenta dos candidaturas a los premios #ASLAN2020 de Administraciones Públicas
Virtualdesk presenta dos candidaturas a los premios #ASLAN2020 de Administraciones Públicas
Tras ganar el premio #ASLAN2019 por el proyecto Eccentric Madrid y la plataforma para la identificación de riesgo percibido en Seguridad Vial -desarrollada para el Ayuntamiento de Madrid-, Virtualdesk acaba de presentar dos nuevas candidaturas a la nueva edición de los premios de la Asociación @aslan.
En esta ocasión, Virtualdesk postula dos de sus proyectos más innovadores: la implantación de la app de carga del Consorcio Regional de Transportes de Madrid (CRTM) para tarjetas de transporte público y el Sistema Integrado de Gestión del Área de Acción Social del Ayuntamiento de Bilbao.
El primero de los proyectos –la implantación de la app de carga del Consorcio Regional de Transportes de Madrid (CRTM)- ha hecho posible emplear el smartphone para cargar y/o recargar títulos de transportes en cualquiera de las tarjetas (Multi, Tarjeta Transporte Público Personal, Tarjeta Azul, etc…) del Consorcio Regional de Transportes. Tras varias fases de prueba, la app inició su producción en enero de 2020. En la actualidad, cuenta con 6.000 usuarios, cifra que irá incrementando paulatinamente, hasta su apertura a todos los usuarios en verano de 2020.
El segundo –el Sistema Integrado de Gestión del Área de Acción Social del Ayuntamiento de Bilbao– engloba la gestión integral de la atención primaria de servicios sociales en la ciudad, tanto el Procedimiento de Intervención Social, como la administración de todos los recursos, las Prestaciones Económicas y el Servicio de Ayuda a Domicilio e incluye módulos concretos de gestión como Valoración de Dependencia, Comedores Sociales, Absentismo Escolar, Alojamientos Sociales, etc… Gracias a esta plataforma, el Ayuntamiento de Bilbao ha optimizado el servicio que presta a los ciudadanos y se ha situado entre las ciudades tecnológicamente más avanzadas en el área de los servicios sociales.
Mediante estos premios, la Asociación @aslan identifica, reconoce y divulga experiencias que contribuyan a desarrollar nuevos servicios, mejorar la eficiencia y reducir los costes en la transformación digital de las Administración Públicas.
En esta edición se han presentado un total de 65 candidaturas que optan a una de las catorce categorías del galardón. La entrega de premios se celebrará el día 10 de marzo, durante la Cena de Gala del Congreso ASLAN2020.
La Unión Europea apuesta por el machine learning en el sector sanitario
La Unión Europea apuesta por el machine learning en el sector sanitario
La asistencia sanitaria representa el 10% del Producto Interior Bruto (PIB) de la Unión Europea y este gasto se incrementa continuamente debido al rápido envejecimiento de la población, al aumento de la prevalencia de enfermedades crónicas y al crecimiento del coste de la tecnología médica. Se estima que para 2060 ese gasto ascenderá al 30% del PIB.
Ante esta previsión, resulta indispensable tomar las medidas necesarias para asegurar la sostenibilidad de los modelos sanitarios actuales, reduciendo los costes, pero manteniendo y mejorando la calidad asistencial.
Para alcanzar este ambicioso objetivo, la Unión Europea ha decidido apostar por el desarrollo de soluciones basadas en el big data, la inteligencia artificial y el machine learning. DeepHealth y BigMedilytics son dos de los proyectos más importantes que se están llevando a cabo en este sentido. Cuentan con millones de euros de presupuesto y con la colaboración simultánea de expertos internacionales.
Estas soluciones se sirven del enorme potencial de los datos médicos generados (aproximadamente 1 Zettabyte) para aplicar técnicas de aprendizaje y crear modelos predictivos que permitan hallar innovadoras y eficaces vías de evaluación, seguimiento y tratamiento de enfermedades.
Las posibilidades que se abren son infinitas e ilusionantes; desde la mejora de la calidad de vida de personas con dolencias crónicas -como las migrañas- hasta la detección de enfermedades que todavía no se han manifestado, como por ejemplo en el caso del Alzhéimer.
El del cáncer es otro de los campos de batalla donde se espera que machine learning sea capaz de marcar la diferencia, detectando precozmente enfermedades como el cáncer de mama, la leucemia, el cáncer de próstata, páncreas o el de pulmón. Así como, descubriendo, por ejemplo, que pacientes podrían ser más receptivos a un tratamiento con inmunoterapia. Su aplicación real en el sistema sanitario parece inminente y Virtual Desk ya ha iniciado proyectos de investigación en este ámbito.
El machine learning no sustituirá la labor de los especialistas y de los patólogos, pero se convertirá en una herramienta imprescindible en la medicina del mañana gracias a su ingente capacidad de análisis, aprendizaje y predicción. Esta increíble tecnología, que apenas está dando los primeros pasos de un camino lleno de posibilidades, servirá en un futuro para salvar y mejorar millones de vidas.