SAPIENS

SAPIENS

SAPIENS

Sistema de salud de aprendizaje a partir de los registros médicos electrónicos y los datos abiertos geo-localizados
SAPIENS-Alcance

Alcance

El proyecto SAPIENS aspira a proporcionar una plataforma que ayude al profesional sanitario (al alergólogo en nuestro caso) en la toma de decisiones, potenciando la detección precoz de la incidencia en determinados ámbitos poblacionales de enfermedades relacionadas con las alergias.

También se aspira a obtener recomendaciones y propuestas para la definición de políticas sanitarias.

SAPIENS-Desafío

Desafío

Aplicación de nuevas tecnologías disruptivas para combinar los datos históricos de la gestión sanitaria y hospitalaria con otros datos de fuentes abiertas (medioambientales, socioeconómicos, climatológicos, etc.), identificando cuáles de estos datos son relevantes, detectando correlaciones, prediciendo tendencias y lanzando hipótesis que luego se contrastan en el ámbito hospitalario de la asistencia clínica especializada.

Uso de tecnología como Computación Cognitiva, Machine Learning, Procesamiento de Lenguaje Natural, Datos Abiertos, Reconciliación de Entidades, Analítica Predictiva, Ciencia de Datos.

Nuestra Solución

Asistencia
Asistencia en la Toma de Decisión
Ayudar al profesional sanitario en la toma de decisiones, apoyando en la gestión y seguimiento de enfermedades, y permitiendo la detección de forma precoz de determinadas enfermedades que tienen como causas las alergias.
Analítica
Analítica predictiva
Explotar y obtener conocimiento útil de todas las fuentes dispersas de datos, de forma que el intercambio de información desde el punto de vista funcional, sea sencillo, directo y efectivo.
Reconciliación
Reconciliación de datos
Definir y poner en marcha procesos de carga, normalización y referenciación temporal y geográfica de toda la información, para facilitar su explotación.

Consorcio del proyecto

El consorcio del proyecto SAPIENS lo conforman tres empresas andaluzas con sede en Sevilla: Servinform, Emergya y Sngular.
SAPIENS-consorcio
  • Servinform, como expertos en el tratamiento de OpenData, reconciliación de datos y analítica predictiva.
  • Emergya, como expertos en Historial Clínico Digital (HCD), Big Data, Machine Learning (ML) y en sistemas expertos del ámbito clínico.
  • Sngular, como expertos en computación cognitiva y procesamiento de lenguaje natural (PLN).

El proyecto ha sido co-financiado por el Ministerio de Ciencia Innovación y Universidades y el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial CDTI

Número de proyecto: EXP 00111158 / ITC-20181050
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