La sanidad madrileña destaca en los Best In Class por sus proyectos de inteligencia artificial

Cuatro galardones para proyectos de los hospitales de La Princesa, Gregorio Marañón e Infanta Elena en diagnóstico, gestión y atención al paciente.

La Comunidad de Madrid ha cosechado cuatro de los nueve premios Best In Class en Inteligencia Artificial otorgados a nivel nacional, un reconocimiento que refleja el impulso de la sanidad pública regional en la aplicación de tecnologías innovadoras. Los galardones han recaído en proyectos desarrollados en los hospitales universitarios de La Princesa, Gregorio Marañón e Infanta Elena, todos ellos orientados a fortalecer la gestión sanitaria, mejorar el diagnóstico clínico y elevar la calidad asistencial.

El Hospital de La Princesa ha concentrado dos de estos reconocimientos, mientras que el Hospital General Universitario Gregorio Marañón y el Hospital Infanta Elena de Valdemoro han obtenido uno cada uno. La viceconsejera de Sanidad, Laura Gutiérrez, participó en la ceremonia de entrega de premios, organizada por la publicación especializada Gaceta Médica en colaboración con la Cátedra de Innovación y Gestión Sanitaria de la Universidad Rey Juan Carlos.

En la categoría de Medicina personalizada, La Princesa ha sido distinguida por el proyecto ‘Pandora. Espacio de datos de cáncer de páncreas con uso de IA’, una iniciativa puesta en marcha a través de su Instituto de Investigación Sanitaria. El objetivo es mejorar sustancialmente el diagnóstico y tratamiento del cáncer de páncreas, uno de los tumores más agresivos, que en la mayoría de los casos se detecta cuando ya ha avanzado considerablemente.

La herramienta está diseñada para respaldar el trabajo de los especialistas y favorecer una detección más temprana de la enfermedad mediante la creación de un espacio de datos avanzado. Este espacio permitirá optimizar el aprovechamiento de la información clínica disponible y traducir esos beneficios directamente en mejores resultados para pacientes y profesionales sanitarios.

El proyecto maneja de forma segura y anonimizada datos clínicos e imágenes médicas, integrados en una plataforma digital que prioriza la protección de la privacidad, garantiza la calidad informativa y asegura un uso responsable y ético de los datos disponibles.

El segundo galardón para La Princesa corresponde a la categoría de Proyecto público-privado, concedido por el ‘Desarrollo de modelos de inteligencia artificial para el diagnóstico automatizado de patrones de motilidad digestiva’. Esta iniciativa, liderada por el Servicio de Aparato Digestivo en colaboración con DIGESTAID, aplica algoritmos de Machine Learning y Deep Learning a pruebas diagnósticas especializadas como la manometría anorrectal, la manometría esofágica y la planimetría por impedancia.

Según datos del Gobierno regional, los resultados alcanzados muestran un rendimiento diagnóstico elevado, con precisiones que oscilan entre el 87% y el 94% dependiendo de la técnica empleada. El proyecto constituye un modelo de innovación sanitaria enfocado a mejorar la eficiencia asistencial, reducir desigualdades diagnósticas y elevar la calidad de la atención prestada.

El Hospital Gregorio Marañón ha recibido el premio a la Gestión hospitalaria inteligente por el proyecto ‘MAP-CITAS: Gestión inteligente de la demanda’, desarrollado íntegramente en el centro por la Subdirección de Sistemas de Información y Transformación Digital, con la colaboración del Servicio de Admisión y Documentación Clínica.

La implantación del sistema se ha evaluado en los servicios de Traumatología, Urología y Dermatología. La herramienta permite organizar los modelos de atención por procesos asistenciales desde la primera cita, en lugar de estructurarlos únicamente por especialidad médica.

Entre sus funcionalidades destaca la activación de circuitos de priorización clínica, la realización de pruebas diagnósticas antes de la consulta médica y la identificación temprana de casos complejos o de alto riesgo desde el momento de la derivación del paciente.

El Hospital Infanta Elena ha obtenido el diploma en la categoría de Humanización y tecnología por el proyecto Scribe, una herramienta basada en inteligencia artificial generativa que transcribe automáticamente las conversaciones entre médico y paciente durante la consulta.

El sistema automatiza la introducción de datos en la historia clínica, filtra información irrelevante o no relacionada con el proceso asistencial, identifica los elementos clave de la consulta y genera una propuesta de informe clínico que posteriormente debe ser revisada y validada por el facultativo responsable.