Prevención de reCaídas en Asistencia sanitaRia en salud mEntal
El objetivo principal de PreCARE es desarrollar una solución para prevención e intervención ante recaídas en salud mental y su mejora asistencial combinando:
- Desarrollo de métodos de perfilado de pacientes, de detección de cambios de comportamiento y de explicación de estos cambios para estas patologías por parte del equipo investigador de la Universidad Carlos III de Madrid (GTS-UC3M)
- Implementación de estos métodos en la plataforma eB2 MindCare y su aplicación a la asistencia sociosanitaria por parte de Evidence-Based Behavior (eB2)
- Desarrollo y validación de la solución en cuatro unidades (de adicciones, de patología dual, de rehabilitación y retorno a la comunidad y de trastornos de la conducta alimentaria) en dos centros de la Orden Hospitalaria de San Juan de Dios (SJD), la Clínica Nuestra Señora de la Paz (CNSP) y el Centro San Juan de Dios de Ciempozuelos (CSJD).
PreCARE será desarrollado por el consorcio formado por el Grupo de Investigación GTS de la Universidad Carlos III de Madrid (GTS-UC3M), la empresa Evidence-Based Behavior (eB2) experta en soluciones de Inteligencia Artificial para salud y dos centros asistenciales de salud mental pertenecientes a la Orden Hospitalaria de San Juan de Dios (SJD), la Clínica Nuestra Señora de la Paz (CNSP) y el Centro San Juan de Dios de Ciempozuelos (CSJD). PreCARE permitirá contar con una solución validada y fácil de usar que ayude a los profesionales de la salud mental a detectar de forma temprana recaídas y, a la vez, contribuirá a la mejora del seguimiento de los pacientes en salud mental.
CONSORCIO
Evidence-Based Behavior
eB2 ha desarrollado y desarrolla soluciones intensivas en tecnología que necesitan de un esfuerzo continuo de investigación, desarrollo e innovación para mantener su ventaja competitiva. La I+D+i se lleva a cabo dentro de la propia empresa y en colaboración con hospitales, universidades y centros de investigación europeos. Esta I+D+i incluye el desarrollo de métodos propios de IA, la definición y validación de biomarcadores, la innovación de producto, y la adaptación continua del mismo. Y todo ello, dentro de un ciclo continuo de desarrollo, test y entrada en producción tanto de los elementos en cloud como de las apps de teléfonos inteligentes. El equipo de eB2 cuenta con una experiencia de más de 15 años en IA aplicada a la salud y ha publicado los resultados obtenidos en revistas de alto impacto.
San Juan de Dios (SJD)
La Orden Hospitalaria de San Juan de Dios atesora 500 años de experiencia al servicio de la sociedad y se inspira en los valores que hicieron a su fundador, San Juan de Dios, un referente mundial por ser ejemplo de una vida dedicada al cuidado de los demás y a la Hospitalidad. En la Comunidad de Madrid y, más concretamente, en el municipio de Ciempozuelos se sitúa el Centro San Juan de Dios (CSJD) que está muy vinculado con el abordaje del trastorno mental grave. Complementario al CSJD está la Clínica Nuestra Señora de la Paz (CNSP), vinculada a programas para el abordaje de las drogodependencias. Relativo al CSJD, y a los dispositivos relevantes para la propuesta de estudio, cabe reseñar que el centro se divide en tres grandes áreas asistenciales, a saber, Psicogeriatría, Salud Mental y área de Personas con Discapacidad Intelectual.
Grupo de Tratamiento de Señal (UC3M)
En los últimos 5 años la labor investigadora del grupo ha dado lugar a la publicación de casi 100 artículos en revistas de prestigio pertenecientes a diferentes ámbitos. En la actualidad, el grupo se compone de 34 miembros: 2 Catedráticos, 6 Titulares, 2 profesores Visitantes, 1 profesor asociado, 4 investigadores postdoc., y 19 investigadores contratados. Previamente a su incorporación a la Universidad Carlos III, los profesores que lo componen han prestado sus servicios en las Universidades Politécnica de Madrid, de Alcalá, de Sevilla, de Valladolid, de Vigo, de A Coruña, de Cantabria, de Cambridge (Reino Unido), de Stanford y de Purdue (Estados Unidos), y el Instituto Nazionale di Astrofisica (Italia).
Proyecto CPP2022-009537 financiado por:
