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
Curso semipresencial sobre las nuevas tecnologías bioinformáticas y de análisis de datos masivos en el ámbito biomédico
Antonio Artés
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.
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 computing… Oliver Díaz
12.00 – 14.30
Introducción a la Inteligencia Artificial Jordi Vitrià | Petia Radeva
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
12.30 – 14.30
Aplicaciones Utilizando Imágenes Médicas Antonio Artés | Manuel Desco
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
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
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
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
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
Catedrática de Arquitectura y Tecnología de Computadores en UAB y presidenta del BIB
Xavier Pastor
Jefe de Informática Médica en el Hospital Clínic de Barcelona. Universitat de Barcelona (UB)
Petia Radeva
Catedrática de Matemáticas e Informática, Universidad de Barcelona
David Casacuberta
Profesor de Filosofía de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB)
David Torrents
Profesor de Investigación ICREA en Depart. Ciencias de la Vida en el Barcelona SuperComputing Center (BSC)
Antonio Artés
Catedrático Departamento de Teoría de la Señal y comunicaciones en la Universidad Carlos III
PROFESORES
MÓDULO 1
Ana Ripoll
Presidenta BIB y Ponente
Ex rectora de la Univ. Autónoma de Barcelona, Catedrática de Arquitectura y Tecnología de Computadores
Jordi Vitrià
Ponente
Catedrático de Lenguajes y Sistemas Informáticos, Universidad de Barcelona
Petia Radeva
Ponente
Catedrática de Matemáticas e Informática, Universidad de Barcelona
Oliver Díaz
Ponente
Profesor del departamento de Matemáticas e Informática, Universidad de Barcelona
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
Ponente
Profesora Departamento de Filología Catalana y Lingüística General, Universidad de Barcelona
Elisa Asensio
Ponente
Médico documentalista, Hospital Clínico de Barcelona
Manuel Desco
Ponente
Catedrático de Radiología, Univ. Carlos III, Director Unidad de Apoyo a la Innovación, Hosp. Gregorio Marañón Madrid
Ignasi Morán
Ponente
Investigador en Barcelona SuperComputing Center (BSC)
Antonio Artés
Ponente
Catedrático Departamento de Teoría de la Señal y comunicaciones en la Universidad Carlos III
Ángel Carracedo
Ponente
Catedrático de Medicina Legal y Coordinador del Grupo de Medicina Genómica de la Univ. Santiago de Compostela
Jordi Rambla
Ponente
EGA Team Leader, Centro de Regulación Genómica (CRG), Barcelona
MÓDULO 3
David Casacuberta
Ponente
Profesor de Filosofía de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB)
Pilar Nicolás
Ponente
Profesora Derecho Público y miembro grupo investigación Cátedra de Derecho y Genoma Humano en la Univ. País Vasco
Remo Suppi
Ponente
Profesor de Arquitectura de Computadores y Sistemas Operativos, Universidad Autónoma de Barcelona
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
COLABORA
ACREDITA
ORGANIZA
PATROCINA
¿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.