Proyecto piloto de Atomian en CatSalut
Atomian, empresa con sede en Sant Cugat del Vallès dedicada a la computación cognitiva, ha iniciado un proyecto piloto destinado a mejorar el tratamiento interno de datos de la sanidad catalana mediante sistemas de inteligencia artificial.
El proyecto consiste en la automatización, mediante un software especializado, de la explotación de datos del proyecto HC3 (Historia Clínica Compartida de Catalunya). El HC3 es la historia electrónica que agrupa el conjunto de documentos que contienen datos e información relevante sobre la situación y evolución de pacientes a lo largo de su proceso asistencial. El HC3 conecta los centros asistenciales entre ellos para que puedan compartir millones de documentos clínicos y facilitar así el trabajo de los profesionales sanitarios.
Atomian trabajará con 10.000 documentos contenidos en esa historia clínica, proceso durante el cual evaluará la calidad de los datos, la estructura y contenido básico de los informes y un análisis cualitativo de los informes de alta de pacientes que han sufrido un episodio de ictus.
Actualmente, la sanidad catalana realiza manualmente estos documentos, de los que procesa unos 20 al día. Con la incorporación del software de Atomian, se podrán procesar una media de 320 documentos diarios.
El volumen de datos generado en la HC3 ha superado ya los 180 millones de documentos, a los que se incorporan 1,5 millones nuevos documentos cada mes. Todo esto ha provocado una situación de saturación del sistema. El software de Atomian permitirá al personal asistencial interactuar mediante una interfaz web en lenguaje natural que le permitirá obtener el máximo partido de la información contenida en las historias clínicas.
Atomian está dirigida por Miquel Montero y utiliza un modelo de computación cognitiva que ha sido desarrollado durante los últimos quince años y que abarca campos como la teoría de la información, la computación, la neurolingüística y la psicología. Atomian utiliza un sistema de procesado de lenguaje que transforma los datos para que puedan ser consultados en lenguaje natural y obtener respuestas conclusivas.