¿Por qué es importante su asistencia?

La Inteligencia Artificial (AI) es uno de los cambios metodológicos y tecnológicos más emocionantes de nuestra era. Combinada con el Big Data sanitario de alta calidad, puede transformar la atención médica en un sistema en el que humanos y máquinas trabajen juntos para brindar el mejor tratamiento a sus pacientes.

Aun así, la implantación práctica de aplicaciones avanzadas de Bioinformática, Informática Biomédica y Salud Digital requiere una alta implicación de profesionales sanitarios en colaboración con proveedores de tecnología y con analistas especialistas en uso masivo de datos.

Estas Jornadas Formativas van dirigidas a gestores sanitarios, directivos del sistema sanitario de salud canaria y jefes de servicio. El objetivo principal es, es dar una visión global de nuevas tecnologías aplicadas al ámbito de la salud, capacitando a los profesionales para autorizar, codirigir o participar en proyectos innovadores basados en datos, centrada en la necesidad de encarar la toma de decisiones y teniendo en cuenta su limitada disponibilidad de tiempo para la formación.

Programa

El Contexto Tecnológico. Aspectos básicos sobre la obtención y gestión de los datos

Big Data, Inteligencia Artificial, reconocimiento del habla, computación de altas prestaciones, cada vez escuchamos más sobre los avances tecnológicos, pero ¿sabemos qué son? Daremos una descripción general de los conceptos relacionados con el Big Data y la información y conocimiento biomédico, los tipos de datos y su procesamiento, uso primario y secundario de los datos, la obtención y la importancia del análisis de la calidad de los datos, estrategias para el uso compartido de los datos, las ontologías… Nos introduciremos en la Inteligencia Artificial (IA), elementos de la IA, qué preguntas puede responder la IA, riesgos y límites de la IA, el aprendizaje automático (machine learning)…

Análisis de los Datos. Aplicaciones y herramientas utilizadas

Aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): plantearemos las bases del PLN y las dificultades de su ejecución sobre los documentos clínicos.

Aplicaciones de los datos Ómicos: analizaremos cómo se organiza la investigación alrededor de los tipos de enfermedades con base genómica. Describiremos los tipos de datos Ómicos que se generan en cada caso y las estrategias de análisis integrado, y cómo se ajustan a las preguntas biomédicas relevantes.

Aplicaciones utilizando la Imagen Médica: el objetivo es entender cómo funcionan los algoritmos de Inteligencia Artificial en la resolución de problemas en medicina, en particular los aplicados a Imagen Médica. Se describirán distintos casos prácticos (monitorización, obtención de PREMs y PROMs) haciendo especial énfasis en la diferencia entre la obtención de relaciones (análisis de datos) y predicciones, como herramienta de ayuda al diagnóstico, y las técnicas de redes neuronales profundas, como herramienta básica.

Diseño e implementación de infraestructuras nacionales para la gestión y uso del dato. Plan Estratégico IMPaCT.

Aspectos éticos y legales para el uso de los Datos Clínicos

Los datos clínicos son datos especialmente sensibles y por tanto sujetos a una estricta regulación. En este bloque trataremos:

• Las implicaciones legales y éticas de mantener y usar una base de datos clínicos de pacientes con fines de investigación y tratamiento.
• Cómo garantizar que los algoritmos no generan sesgos ni desigualdades en el trato a los pacientes.
• Consideraciones que hay que tener en cuenta para asegurar que se almacenan y procesan los datos clínicos de acuerdo con la legislación europea sobre privacidad.
• Fórmulas para interactuar y comunicar con los pacientes, estableciendo sus percepciones sobre el almacenamiento y uso de datos clínicos, lo que nos permitirá avanzar de forma consensuada en un uso del Big Data y la IA más inclusiva.
• Consideraciones para asegurar que se almacenan y procesan los datos clínicos de acuerdo con la legislación europea sobre privacidad.
• Analizaremos la legalidad vigente.
• Cómo implementar la seguridad en un entorno operativo: privacidad de los datos, encriptación y anonimización/pseudo anonimización, seguridad en las infraestructuras y en los repositorios de datos, nuevas tecnologías y tendencias en la seguridad de los datos.