En el contexto del IV Desafío Aporta de Red.es se presentan los 10 proyectos finalistas que usarán datos abiertos para desarrollar iniciativas que mejoren la salud y el bienestar de la ciudadanía
Andalucía,
08/07/2022
El Desafío Aporta nació con la idea de identificar y reconocer nuevas ideas y prototipos que contribuyan a mejorar la eficiencia en un determinado sector de actividad con soluciones basadas en el uso de datos, con la obligatoriedad de la presencia de los datos abiertos. Se trata, por tanto, de que los participantes lleven a cabo un proceso de innovación que culmine con el desarrollo de un proyecto que, partiendo de una necesidad real (idea), busque una solución que esté sustentada en el uso adecuado de los datos disponibles (prototipo).
El propósito final es impulsar y coordinar esas acciones que vienen desarrollando los diferentes niveles de la Administración, el ámbito privado y el sector académico destinadas a impulsar y mejorar la apertura de la información pública y el desarrollo de nuevos productos y servicios avanzados basados en datos en beneficio de toda la sociedad.
La edición del año 2021 de esta iniciativa, convocada bajo el lema ‘El valor del dato para la salud y el bienestar de la ciudadanía’, ha tenido como objetivos captar, analizar y utilizar la inteligencia de los datos en el desarrollo de soluciones destinadas a la prevención, el diagnóstico, el tratamiento, el seguimiento y la gestión de los aspectos vinculados a la salud y al estilo de vida de la ciudadanía.
Las 10 ideas finalistas
Las 10 ideas finalistas en la primera fase, el concurso de ideas, del Desafío Aporta, que ahora deberán llevar a cabo el desarrollo del prototipo, han sido:
- Acercándonos al paciente. El objetivo del equipo SialSIG es optimizar la atención médica ante una situación de emergencia y reducir el tiempo del rescate mediante el análisis de parámetros relativos al riesgo de mortalidad y la identificación de los mejores lugares para el aterrizaje de los medios aéreos de rescate. Permitirá, también, detectar aquellas zonas geográficas más aisladas y vulnerables ante escenarios de emergencias sanitarias. Para ello integrará datos de población (edad, número de habitantes, sexo, etc.), hospitales y helipuertos, calificación del uso de los terrenos… extraídos, entre otros, del padrón municipal del Instituto Nacional de Estadística (INE), los límites de provincias y municipios y la calificación del uso de los terrenos del Instituto Geográfico Nacional (IGN) y datos del Sistema de Información Geográfica de Parcelas Agrícolas (SIGPAC)
- Monitorización de la presión hospitalaria. La propuesta del equipo DSLAB, grupo de investigación en ciencia de datos de la Universidad Rey Juan Carlos, pretende mejorar la gestión hospitalaria con la creación de un cuadro de mando interactivo y fácil de usar que permita monitorizar la presión hospitalaria, evaluar la carga y saturación real de los centros sanitarios y predecir su evolución. El prototipo se desarrollará con datos abiertos sobre Covid en Castilla y León, aunque serán escalables a cualquier otro territorio, relativos a la ocupación de camas y a la situación epidemiológica por hospitales y provincias
- Recomendador Inteligente de Actividades y Nutrición (RIAN). Con el objetivo de fomentar hábitos saludables y combatir el sobrepeso, la obesidad, el sedentarismo y la mala nutrición entre niños y adolescentes nace esta aplicación para dispositivos móviles del equipo RIAN que invita al usuario a resolver retos personalizados, de forma individual o colectiva, ligados con aspectos nutricionales y actividades físicas, como yincanas o juegos en espacios verdes públicos. Usa en su desarrollo técnicas de gamificación, realidad aumentada y algoritmos de inteligencia artificial y datos relativos a zonas verdes, puntos de interés, vías verdes, actividades y eventos de las ciudades de Barcelona, Madrid, Málaga y Zaragoza. Estos se combinan con recomendaciones nutricionales (datos de alimentos y valores nutricionales y productos alimentarios con marca) y datos de reconocimiento de alimentos por imágenes como, entre otros, Tensorflow o Kaggle
- MentalReview – visualización del dato para la salud mental. Desarrollada por el equipo Kairos Digital Analytics and Big Data Solutions S.L., se trata de una herramienta para apoyar la gestión y planificación sociosanitaria en este ámbito de la salud. Permite a las instituciones mejorar los servicios de atención al ciudadano mediante el análisis de bases de datos, calcular indicadores y visualizar la información a través de gráficas y un mapa interactivo. Los datos serán extraídos del INE, el Centro de Investigaciones Sociológicas, los servicios de salud mental de las diferentes autonomías, la Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios e EUROSTAT
- HelpVoice!. El equipo Data Express ha elaborado un proyecto que permite al usuario, gracias a un servicio que ayuda a las personas mayores a través de técnicas de reconocimiento de voz basadas en aprendizaje automático, solicitar con un solo clic (en un botón de emergencia, un teléfono móvil o una herramienta domótica) ayuda o recomendaciones sobre qué hacer mientras recibe asistencia en una situación de emergencia. Los datos abiertos serán extraídos, entre otros, del mapa de hospitales de España, y se usarán datos de reconocimiento del habla y sentimientos en el texto
- Ciudades vivas y habitables: creando mapas de sombras de alta resolución para favorecer la adaptación de las ciudades al cambio climático. Desarrollar un software abierto que permitirá conocer el nivel de insolación (o sombreado) con alta resolución espacio-temporal (cada hora del día y sobre cada metro cuadrado de suelo) para cualquier municipio de España para promover la adaptación de las ciudades al cambio climático es la propuesta del equipo Ciudades Vivas. Estará basado en los datos abiertos de teledetección (LiDAR) del Programa Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA), el arbolado de la ciudad de Sevilla y los datos espaciales de OpenStreetMap
- Impacto de la calidad del aire en la salud respiratoria en la ciudad de Madrid. El equipo So Good Data apuesta por predecir el número de ingresos por causa de enfermedades respiratorias a los que se va a enfrentar un hospital en función de la contaminación atmosférica en una fecha concreta, para tomar las medidas necesarias con antelación y reducir la mortalidad. Para ello utilizará datos abiertos de hospitalizaciones por enfermedades respiratorias, la calidad del aire, las ventas de tabaco o el polen atmosférico
- PLES. Crear una aplicación que permita al usuario obtener una estimación del tiempo medio de espera para consultas, pruebas o intervenciones en el sistema sanitario público de Cataluña es el objetivo de esta aplicación web del equipo BOLT. Los modelos de predicción de series temporales se desarrollarán mediante Python con técnicas estadísticas y de machine learning. Gracias al uso de listas de espera públicas de Cataluña, el usuario solo tendrá que indicar el hospital y el tipo de consulta, operación o prueba por la cual está esperando. La aplicación también podrá ser utilizada por los profesionales sanitarios para gestionar mejor sus recursos
- La Encuesta de Morbilidad Hospitalaria: Propuesta de desarrollo de un entorno web MERN+Python para su análisis y la visualización gráfica. Basado en las herramientas MERN, Python y Pentaho para el análisis y la visualización interactiva de los microdatos de la Encuesta de Morbilidad Hospitalaria, este entorno web que se desarrollará con herramientas Open Source y gratuitas ofrece tres grandes análisis con el fin de mejorar la planificación sanitaria:
- Descriptivos: Recuento de las altas hospitalarias y serie temporal
- KPI: Tasas e indicadores estandarizados para la comparación y el benchmarking de las provincias y comunidades
- Flujos: Recuento y análisis de las altas de una región hospitalaria y procedencia del paciente
- TWINPLAN: Sistema de apoyo a la toma de decisión para rutas accesibles y saludables. Desarrollado con datos del Gemelo Digital de los ascensores públicos de Ermua (siendo el modelo escalable a otros territorios) y con otros datos de esta localidad vasca como, entre diversas fuentes, la red de sensores ambientales, tráfico y LurData, el equipo TWINPLAN presenta una web App para facilitar la accesibilidad de las personas con problemas de movilidad y promover el ejercicio saludable de toda la ciudadanía. Se valora si la ruta está afectada por alguna incidencia en los ascensores públicos y, si es así, propone una ruta accesible alternativa, indicando también el nivel de tráfico (ruido) en la zona, la calidad del aire y los puntos de cardioprotección.