El proyecto ‘Hospital Cognitivo’ proporcionará una avanzada plataforma digital al Hospital del Henares a través de la IA y la RSC

La plataforma inteligente en el Hospital del Henares desarrolla la IA, algoritmos avanzados, BIM (modelado de información de construcción) o análisis de datos.

El modelo de gestión integral de infraestructuras hospitalarias mejora los procesos de mantenimiento, eficiencia energética, calidad del aire y la circularidad de activos y materiales.

• Financiación: Comunidad de Madrid y el fondo europeo de desarrollo regional, dentro del programa operativo FEDER 2021-2027.
• Desarrollo: Consorcio Sener, Sacyr, Fracttal, 4Digital, Open Ingenius, Áptica y los centros tecnológicos de Tecnalia y la Universidad Politécnica de Madrid. El proyecto cuenta con un plazo de ejecución de 3 años, entre 2024 y 2026.

Sener contribuirá al desarrollo de algoritmos predictivos en tiempo real de la presencia de bacterias de legionela y la propagación de virus respiratorios, basándose en su experiencia previa en el desarrollo de soluciones avanzadas basadas en IA, como Respira®.

Módulos

1. gestión y eficiencia energética basado en IA: optimizar el uso de los recursos energéticos del Hospital, actuando como un operador virtual inteligente y automático.
   1. plataforma cloud integrada con el resto de sistemas
   2. algoritmos de gran capacidad de computación para procesar la gran cantidad de datos relativos al Hospital
   3. cruce con datos de fuentes externas, meteorología, ocupación, sensores IoT, datos relativos a la tarifa eléctrica o la generación fotovoltaica..
2. calidad ambiental basado en IA: garantizar unas condiciones ambientales adecuadas,
   1. confort térmico
   2. calidad del aire
   3. iluminación
   4. ruido
   5. riesgo de transmisión de enfermedades.

Así, ayudará a optimizar la gestión de las instalaciones, en base a criterios ambientales, para velar por la salud de pacientes y trabajadores.

Proyectos de investigación

1. Control de riesgo de presencia de bacterias de legionela: algoritmo predictivo equivalente a una detección en tiempo real para el control de la legionela en aquellos sistemas y equipos más susceptibles de alojar bacterias, como torres de refrigeración.
   • La IA establecer relaciones entre parámetros de funcionamiento de las instalaciones (como la temperatura), con parámetros fisicoquímicos medidos en tiempo real y muestreos de laboratorio sobre la concentración ambiental de legionela.
2. Propagación de virus en el aire: algoritmos predictivos, también equivalentes a una detección en tiempo real, de la presencia de virus en el aire, para el control de la transmisión de enfermedades.
   • Estabilidad e inefectividad de diferentes virus en una cámara de aerosoles bajo un entorno controlado, bajo diferentes condiciones ambientales de temperatura y humedad.
   • Desarrollar modelos de comportamiento de dichos virus y realizar comprobaciones en condiciones reales, realizando muestreos en el Hospital en momentos coincidentes con la presencia de virus respiratorios, de acuerdo con datos epidemiológicos publicados por el Ministerio de Sanidad y la Comunidad de Madrid.

«La tecnología mejora la calidad de vida de pacientes y trabajadores sanitarios y optimizar la gestión hospitalaria, gracias al uso de IA»

Guillem Peris, Sener