EVENTOS BIB

C. MADRID| MADRID

Big Data & Inteligencia Artificial

para gestores de la Salud

11 nov – 16 dic* – 20 ene – 3 febr  2022 y 2023

Hospital Ramón y Cajal  |  SALÓN DE ACTOS

*Aula Joaquín Ortuño, edificio externo, 1ª planta
Hospital Ramón y Cajal

Curso semipresencial sobre las nuevas tecnologías bioinformáticas y de análisis de datos masivos en el ámbito biomédico

ANA RIPOLL
Ana Ripoll
JORDI VITRIÀ

Antonio Artés

PETIA RADEVA
Petia Radeva

Objetivos del curso

Entender las tecnologías utilizadas en Big Data y Machine Learning.

Conocer los tipos de datos generados  y sus usos: proceso de obtención, calidad…

Adquirir las competencias para juzgar críticamente el uso de estas tecnologías.

Comprender cómo el uso combinado de análisis de datos con conocimiento biomédico experto facilita una práctica efectiva de la medicina.

Conocer el marco legal y de regulación, y las implicaciones éticas, legales y sociales.

Visualizar la estrategia y gestión del uso de los datos en el SERMAS.

Contenidos del curso

Este curso recorrerá la gestión y el análisis de los datos necesarios para obtener resultados enfocados a facilitar la toma de decisiones.

El curso semipresencial está estructurado en 4 bloques de sesiones presenciales intercaladas por sesiones asíncronas en las que los asistentes tendrán a su disposición propuestas de contenidos y actividades para realizar a su conveniencia (sin horario estipulado). La realización de estas propuestas garantizará el aprovechamiento del curso.

Completar el curso garantizará la acreditación con 8 créditos por parte de la UAB.

FASES Y SESIONES ASÍNCRONAS

Se abordarán estos contenidos a través de diferentes áreas dando lugar a los siguientes 4 módulos:

MÓDULO 1 | El Contexto Tecnológico. Aspectos básicos sobre la obtención y gestión de los datos

Inteligencia Artificial + Big Data + Bases de Datos + Infraestructuras

MÓDULO 2 | Estrategias para el análisis de datos

Datos Estructurados + Datos Ómicos + Procesamiento del Lenguaje Natural + Imagen Médica y Otras Fuentes

MÓDULO 3 | Aspectos éticos y legales para el uso de los datos clínicos

Aspectos Éticos + La Legalidad Vigente + La Visión de los Pacientes

MÓDULO 4 | Estrategia, gestión de los datos y aplicación en la Comunidad de Madrid

Agenda 

11

NOV

9.00 – 9.20

Inauguración  Rafael Martínez Fernández | Daniel Álvarez Cabo | María Fernández Jiménez | Ana Ripoll | Miguel López- Valverde Argueso

9.20 – 9.45

Introducción al curso  BIB | AMGEN

MÓDULO 1 | El Contexto Tecnológico. Aspectos básicos sobre la obtención y gestión de los datos

9.45 – 10.30

El contexto actual: Retos y oportunidades Ana Ripoll

10.30 – 11.30

Big Data: Infraestructuras, cloud computingOliver Díaz

CAFÉ
12.00 – 14.30

Introducción a la Inteligencia Artificial Jordi Vitrià | Petia Radeva 

COMIDA
15.30 – 17.30

Datos: Información y conocimiento biomédico Xavier Pastor 

16

DIC

MÓDULO 2 | Análisis de los Datos. Aplicaciones y Herramientas Utilizadas

9.00 – 11.00

Aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural. Ejemplos sobre Textos Clínicos Mireia Farrús |  Elisa Asensio 

11.00 – 12.00

Aplicaciones de Datos Ómicos Ignasi Morán

CAFÉ
12.30 – 14.30

Aplicaciones Utilizando Imágenes Médicas Antonio Artés | Manuel Desco

COMIDA
15.30 – 16.30

Aplicaciones que Integran Datos Ómicos y Clínicos Ángel Carracedo 

16.30 – 17.30

Diseño e Implementación de Infraestructuras Nacionales para la Gestión y Uso del Dato Jordi Rambla 

20

ENE

MÓDULO 3 | Aspectos éticos y legales para el uso de los datos clínicos

9.00 – 10.00

Aspectos éticos David Casacuberta 

10.00 – 10.45

La visión de los pacientes David Casacuberta

CAFÉ
11.15 – 12.45

Legalidad vigente Pilar Nicolás

12.45 – 13.15

Discusión aspectos legales y éticos David Casacuberta y Pilar Nicolás

13.15 – 14.15

Implementación de seguridad en un entorno operativo Remo Suppi

COMIDA
15.15 – 17.15

Retos Actuales y Expectativas. Plataformas Big Data en SERMAS Cristina García Fernández  

3

FEB

MÓDULO 4 | Estrategia y Gestión de los Datos en la Com. de Madrid

9.00 – 10.00

Los Datos en la Com. de Madrid: la Perspectiva de los Proyectos Europeos y de Innovación Ana Miquel 

10.00 – 10.30

¿Panacea Futura o Realidad Presente? Juan Manuel Ramos

10.30 – 11.00

Inteligencia Artificial y Procesamiento del
Lenguaje Natural como Apoyo a la Codificación Carmen Garrote

CAFÉ
11.30 – 12.00

Uso de Macrodatos e IA para la Gestión
Integral de la Planificación Quirúrgica Adrián García Romero

12.00 – 12.30

Inteligencia Artificial Aplicada a la Imagen Médica: nuestra Experiencia en el Servicio de Radiología del Hosp. Univ. Ramón y Cajal Javier Blázquez y Javier Soto

12.30 – 13.00

Inteligencia Artificial en Investigación
Clínica: ¿Cambio de Paradigma? Ricardo Larraínzar

13.00 – 13.30

Centro de Control Gregorio Marañón Manuel Pérez

COMIDA
14.30 – 15.15

Medicina de Precisión Federico Rojo

15.15 – 17.15

MESA REDONDA |  Experiencias y Necesidades en la Gestión de los Datos

Necesidades que Deben Cubrirse. Visión de los Actores en Gestión y Uso del Dato en la CAM MODERA: Manuel Desco 

Enrique Aracil | Julio Mayol | Miquel Balcells | Ángel del Rey

17.15 – 17.30

CLAUSURA Daniel Álvarez | María Fernández | Ana Ripoll 

COMITÉ ACADÉMICO

Ana Ripoll

Ana Ripoll

Catedrática de Arquitectura y Tecnología de Computadores en UAB y presidenta del BIB

Xavier Pastor

Xavier Pastor

Jefe de Informática Médica en el Hospital Clínic de Barcelona. Universitat de Barcelona (UB)

Petia Radeva

Petia Radeva

Catedrática de Matemáticas e Informática, Universidad de Barcelona

David Casacuberta

David Casacuberta

Profesor de Filosofía de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB)

David Torrents

David Torrents

Profesor de Investigación ICREA en Depart. Ciencias de la Vida en el Barcelona SuperComputing Center (BSC)

Antonio Artés

Antonio Artés

Catedrático Departamento de Teoría de la Señal y comunicaciones en la Universidad Carlos III

PROFESORES 

MÓDULO 1
Ana Ripoll

Ana Ripoll

Presidenta BIB y Ponente

Ex rectora de la Univ. Autónoma de Barcelona, Catedrática de Arquitectura y Tecnología de Computadores

Jordi Vitrià

Jordi Vitrià

Ponente

Catedrático de Lenguajes y Sistemas Informáticos, Universidad de Barcelona

Petia Radeva

Petia Radeva

Ponente

Catedrática de Matemáticas e Informática, Universidad de Barcelona

Oliver Díaz

Oliver Díaz

Ponente

Profesor del departamento de Matemáticas e Informática, Universidad de Barcelona

Xavier Pastor

Xavier Pastor

Ponente

Jefe de Informática Médica en el Hospital Clínic de Barcelona. Universitat de Barcelona (UB)

Rafael Martínez Fernández | Director Médico del Ramón y Cajal

Daniel Álvarez Cabo | Gerente de Planificación Estratégica del SERMAS

María Fernández Jiménez | Directora de Value, Access & Policy de Amgen

Miguel López- Valverde Argueso | Director General Sist. de Información y Salud Digital en SERMAS

MÓDULO 2
Mireia Farrús

Mireia Farrús

Ponente

Profesora Departamento de Filología Catalana y Lingüística General, Universidad de Barcelona

Elisa Asensio

Elisa Asensio

Ponente

Médico documentalista, Hospital Clínico de Barcelona

Manuel Desco

Manuel Desco

Ponente

Catedrático de Radiología, Univ. Carlos III, Director Unidad de Apoyo a la Innovación, Hosp. Gregorio Marañón Madrid

Ignasi Morán

Ignasi Morán

Ponente

Investigador en Barcelona SuperComputing Center (BSC)

Antonio Artés

Antonio Artés

Ponente

Catedrático Departamento de Teoría de la Señal y comunicaciones en la Universidad Carlos III

Ángel Carracedo

Ángel Carracedo

Ponente

Catedrático de Medicina Legal y Coordinador del Grupo de Medicina Genómica de la Univ. Santiago de Compostela

Jordi Rambla

Jordi Rambla

Ponente

EGA Team Leader, Centro de Regulación Genómica (CRG), Barcelona

MÓDULO 3
David Casacuberta

David Casacuberta

Ponente

Profesor de Filosofía de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB)

Pilar Nicolás

Pilar Nicolás

Ponente

Profesora Derecho Público y miembro grupo investigación Cátedra de Derecho y Genoma Humano en la Univ. País Vasco

Remo Suppi

Remo Suppi

Ponente

Profesor de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos, Universidad Autónoma de Barcelona

Cristina García Fernández

Cristina García Fernández

Ponente

Colaboradora con DGSID en el proyecto de plataforma Big Data del SERMAS

MÓDULO 4

Ana Miquel | Responsable Unidad de Innovación y Proyectos Internacionales, Subdirección General de Investigación Sanitaria y Documentación, Dirección General Investigación, Docencia e Innovación, Consejería de Sanidad

Juan Manuel Ramos | Gerencia de Planificación Estratègica SERMAS

Carmen Garrote | FEA de Admisión y Documentación Clínica Hospital Ramón y Cajal

Adrián Garcia Romero | Jefe de servicio Control de Gestión, Hospital Universitario del Sureste

Javier Blázquez | Jefe de Servicio de Radiología, Hospital Universitario Ramón y Cajal

Javier Soto | Gestión y Apoyo al I+D+i, Unidad de Investigación Biomédica del Servicio de Radiología, Hospital Universitario Ramón y Cajal – IRYCICIS

Ricardo Larraínzar | Jefe de Servicio Cirugía Ortopédica y Traumatología, Hospital Infanta Leonor

Manuel Pérez | Subdirector de Sistemas de Información, Hospital Gregorio Marañón

Federico Rojo | Jefe de Servicio de Anatomía Patológica y Director Científico del Biobanco en la Fundación Jiménez Díaz

Manuel Desco | Catedrático de Radiología en la U. Carlos III. Director de la Unidad de Apoyo a la Innovación del Hospital Gregorio Marañón

Enrique Aracil | Subdirector Médico Servicios Quirúrgicos, Hospital Universitario Ramón y Cajal

Julio Mayol | Director Médico y Dir. de Innovación en el Hospital Universitario Clínico San Carlos

Miquel Balcells | Director Médico en Amgen

Ángel del Rey | Miembro de Itemas. Responsable de la Unidad de Data Science (UDS) en la Fundación para la Investigación Biomédica del Hospital Universitario Ramón y Cajal (IRyCIS)

Daniel Álvarez | Gerente de Planificación Estratégica del SERMAS

María Fernández | Directora de Acceso de Amgen

Ana Ripoll | Presidenta de Bioinformatics Barcelona

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2024 BIB EVENT

¿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.

El objetivo de este Curso de Especialización, acreditado por la Universidad Autónoma de Barcelona y dirigido a gestores hospitalarios y directivos de sistemas de salud, 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

Módulo 1. 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 oímos 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)…

Módulo 2. 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 IA 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.

Módulo 3. 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.
  • 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 a tener en cuenta 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.

Módulo 4. Estrategia y gestión en el uso de datos desde Salud Madrid

¿En qué situación está el uso de estas tecnologías en el ámbito de la salud? En este módulo se explicará la estrategia del Servicio de Salud de la Comunidad de Madrid respecto al uso de los datos y sus implicaciones. Se expondrán también proyectos de éxito en el ámbito hospitalario donde se han aplicado las tecnologías y aproximaciones descritas durante el curso.