La creciente difusión de los servicios de telemedicina y telemonitorización hace que cada vez sea más necesario contar con soluciones que garanticen una gestión segura, transparente y conforme a la normativa de los datos sanitarios. La información clínica suele estar repartida entre sistemas heterogéneos y poco interoperables, lo que afecta al intercambio de datos, a la continuidad de la atención y a la protección de la privacidad de los pacientes. Health-e-Data nace para responder a estos retos, promoviendo un modelo innovador de gestión de los datos sanitarios basado en la seguridad, la interoperabilidad y el control total por parte del ciudadano.

Abstract progetto

El objetivo es desarrollar una plataforma innovadora basada en blockchain, inteligencia artificial, datos sintéticos y contratos inteligentes para permitir la recopilación, el intercambio y el aprovechamiento de los datos sanitarios de forma segura, transparente y conforme al RGPD.

Health-e-Data propone un marco innovador basado en el uso de blockchain, inteligencia artificial y datos sintéticos, tecnologías que permiten compartir información sanitaria de forma segura, trazable y conforme al RGPD. De hecho, los datos sintéticos permiten conservar el contenido informativo de los conjuntos de datos sin revelar datos personales reales, lo que favorece la investigación, el análisis y la colaboración entre los distintos actores del sistema sanitario.

La aportación de Exprivia se ha centrado en evaluar la postura de seguridad del marco y en definir estrategias de gestión de riesgos cibernéticos. Mediante el análisis de los casos de seguridad recopilados por el Observatorio de Ciberseguridad relacionados con el sector sanitario, se han identificado buenas prácticas y medidas de mitigación que cumplen con los estándares internacionales. Además, se ha evaluado el impacto de las tecnologías emergentes adoptadas por el proyecto desde el punto de vista de la ciberseguridad.

El enfoque que te proponemos permite crear un ecosistema digital en el que el paciente mantiene el control total sobre su información, mientras que los médicos y los centros sanitarios pueden acceder a los datos según criterios de autorización definidos y totalmente rastreables.

Resultados

• Creación de una plataforma prototipo llamada Health-e-Data, basada en blockchain, para la gestión segura, transparente y descentralizada de los datos sanitarios.
• Desarrollo de una aplicación web dirigida a ciudadanos y pacientes para gestionar el consentimiento informado y controlar el acceso a los datos.
• Implementación de un motor de inteligencia artificial para la generación y el uso de datos sintéticos.
• Creación de herramientas de catalogación y búsqueda de datos para facilitar su uso dentro del ecosistema sanitario.
• Desarrollo de contratos inteligentes para la autorización, la revocación y la trazabilidad del tratamiento de la información sanitaria.
• Definición de modelos de gestión de riesgos cibernéticos y directrices de seguridad aplicables al sector sanitario.
• Validación de algoritmos de inteligencia artificial para la clasificación de enfermedades cardiovasculares y la predicción de eventos clínicos agudos.
• Puesta en marcha de pruebas piloto y elaboración de directrices para la implantación de la plataforma en entornos sanitarios reales.

Beneficios esperados

• Más seguridad y resiliencia en la gestión y el intercambio de datos sanitarios.
• Protección de la privacidad y pleno cumplimiento de la normativa vigente, incluido el RGPD.
• Trazabilidad completa de los accesos y las operaciones con los datos gracias a la tecnología blockchain.
• Mayor interoperabilidad entre los ciudadanos, los profesionales sanitarios y los centros sanitarios.
• Apoyo a la implantación de servicios innovadores de telemedicina y telemonitorización.
• Posibilidad de utilizar datos resumidos para la investigación y la innovación sin poner en peligro la confidencialidad de los datos personales.
• Aumento de la confianza de los usuarios gracias al control directo sobre el tratamiento de sus datos sanitarios.

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Programa Regional financiado por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (
)/PR FESR 2021-2027
www.fesr.regione.lombardia.it

Requisito

El proyecto RecoverAI tiene como objetivo desarrollar una plataforma tecnológica avanzada para optimizar la gestión de la fase posterior al alta hospitalaria, reduciendo la duración de la hospitalización y mejorando la calidad de la atención. El proyecto incluye pruebas en situaciones reales en dos IRCCS de Lombardía.

Proyecto de investigación y desarrollo: con la convocatoria «Collabora & Innova», la Región de Lombardía pretende aprovechar todo el potencial de las nuevas herramientas, tecnologías y soluciones digitales para una sociedad saludable.

RecoverAI afronta este reto proponiendo una solución basada en la Inteligencia Artificial Simbiótica, para garantizar la continuidad asistencial tras el alta hospitalaria mediante herramientas de apoyo que no sustituyen la intervención humana. El proyecto de investigación y desarrollo se aplicará a dos ámbitos clínicos principales: las pacientes oncológicas dadas de alta tras una cirugía mamaria y los cuidadores de pacientes con deterioro neurocognitivo leve.

Abstract progetto

RecoverAI integra sistemas conversacionales en lenguaje natural, permite el seguimiento psicológico y emocional, y ofrece servicios informativos basados en contenidos clínicos validados. Además, proporciona apoyo motivacional para la actividad física y un sistema de iluminación doméstica que imita la luz solar.

El núcleo de RecoverAI es una plataforma digital diseñada para apoyar a los pacientes, los cuidadores y los profesionales sanitarios en la etapa más crítica del regreso a casa.

Beneficios esperados

Entre los resultados esperados se incluyen una mejor comprensión del proceso de tratamiento por parte de los pacientes, una reducción de la carga comunicativa del personal sanitario, un apoyo más continuo al bienestar físico y psicológico y un mayor cumplimiento consciente de las indicaciones clínicas, lo que favorece un modelo de atención más sostenible, personalizado y centrado en la persona.

Exprivia es la coordinadora del proyecto y se dedica a la investigación y el desarrollo en el ámbito digital:

• Diseño y desarrollo de la plataforma de IA simbiótica, pensada para instalarse en entornos hospitalarios, prestando especial atención a la seguridad y la protección de la información, y para hacer transparentes las decisiones de la IA, garantizando así la confianza de pacientes y profesionales sanitarios y el respeto al principio de no sustitución de la intervención humana.
• Desarrollo de avatares empáticos, gemelos digitales y servicios de información para interacciones simbióticas entre la IA y los humanos que fomenten la interacción emocional y reduzcan la carga sanitaria.

• Especialización de la solución para el contexto de las pacientes oncológicas tras una cirugía de mama, optimizándola para ofrecer servicios informativos, apoyo motivacional para la actividad física y recordatorios para el cumplimiento terapéutico, con especial énfasis en contenidos clínicos validados.
• Solución especializada para los cuidadores de pacientes con trastornos neurocognitivos leves, centrada en el seguimiento emocional, los consejos prácticos y la reducción de la carga asistencial.
• Implementación de sistemas conversacionales que faciliten diálogos empáticos sobre el bienestar, el cumplimiento terapéutico y el apoyo motivacional;
• Incorporación de canales de mensajería en la plataforma para facilitar la comunicación bidireccional entre pacientes, cuidadores y profesionales sanitarios, lo que reduce los tiempos de respuesta y mejora la continuidad asistencial.

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Optimiza el proceso de selección mediante una solución de Inteligencia de RRHH que integre motores de flujo de trabajo BPM sin código y agentes de IA para identificar el mejor talento en un entorno laboral cada vez más competitivo.

Abstract progetto

El proyecto SMART nació de la necesidad de optimizar el proceso de selección de personal, donde el tiempo y la calidad del reclutamiento son factores clave para identificar y contratar a los mejores talentos en el mercado laboral.

Actualmente, la evaluación de los candidatos se realiza manualmente, basándose en la experiencia del reclutador y en cada puesto de trabajo individual. El enfoque actual es lento, desafiante y puede conducir a sesgos e inexactitudes en las evaluaciones finales. Además, no permite evaluar la idoneidad del candidato en múltiples puestos. Como resultado, conlleva un alto riesgo de evaluaciones incorrectas, así como la posibilidad de incurrir en falsos positivos y falsos negativos.
A esto se suma el uso de múltiples herramientas de software, que dificultan el intercambio y seguimiento de información entre reclutadores, responsables de contratación y candidatos.

La plataforma SMART integra una solución BPM (Business Process Management) sin código para el modelado digital y la ejecución de todo el proceso de reclutamiento, orquestando las actividades e interacciones de los actores de RRHH. A diferencia de las soluciones verticales, SMART garantiza flexibilidad e integración total con el contexto organizativo existente.

Un sistema multiagente basado en los recursos humanos de agentes de IA permite la evaluación rápida y simultánea de los candidatos en las fases de Selección, Emparejamiento de Puestos y Clasificación.
El análisis de un candidato considera no solo el contenido expresado en el CV, como habilidades, experiencia laboral y académica, sino también información adicional como el perfil profesional de LinkedIn, información pública disponible en línea, certificaciones y certificados, habilidades técnicas y blandas validadas mediante cuestionarios previos y entrevistas. Todo esto, en comparación con el perfil ideal expresado en el puesto de trabajo de manera justa e imparcial.

Los agentes de RRHH operan según un enfoque simbiótico humano-IA, proporcionando sugerencias, retroalimentación y explicabilidad de los resultados para apoyar las decisiones de los reclutadores. De este modo, humanos e IA trabajan codo con codo y ambas partes aprenden y se adaptan mutuamente.

Beneficios esperados

1. Recogida automatizada de CVs de múltiples fuentes de datos
2. Reducción del tiempo de análisis curricular
3. Reducir la pérdida de aplicaciones útiles
4. Reducción general del tiempo de contratación
5. Mayor precisión en la correspondencia de trabajos
6. Optimización de los costes de reclutamiento
7. Mejorando la experiencia del candidato

Resultados esperados

• Prototipo de software de inteligencia de RRHH compuesto por los módulos: (i) Interfaz de usuario; (ii) Recogida y gestión de datos; (iii) Procesamiento y Análisis de Datos; (iv) Agentes de Motores de IA y RRHH; (v) Flujo de trabajo BPM No-Code
• Informe técnico a través de entregables del proyecto
• Difusión y difusión de resultados a través de eventos, conferencias y artículos científicos

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