Adimen artifiziala, adinekoen asistentzia-beharrak detektatzeko, sortu aurretik
Adimen artifiziala, adinekoen asistentzia-beharrak detektatzeko, sortu aurretik
Adimen artifiziala, adinekoen asistentzia-beharrak detektatzeko, sortu aurretik
EBk finantzatutako ikerketa-proiektu berri baten helburua da adinekoentzako arreta hobetzea, IA erabiliz haien laguntza-premiak aurreikusteko. Pertsonen datuak etxean bilduta, osasun-arazoak garaiz detektatzeko aukera emango du proiektuak, eta, horri esker, esku-hartze azkarrak egin ahal izango dira ospitaleratzeak murrizteko, pazienteen nahiz osasun-langileen gaineko presioa arintzeko eta larrialdiko eta poststratamenduko zainketa garestiak saihesteko.
Mondragon Unibertsitateko Eskola Politeknikoak PAI (Predict and healthcare needs edo folder adults using AI) proiektuan parte hartzen du. Europar Batasunak finantzatutako proiektua da, eta Suediako eta Norvegiako beste kolaboratzaile batzuek parte hartzen dute bertan. Adineko pertsonentzako arreta hobetzea da helburua, osasun-arazoak goiz detektatuz, eta etxeko ingurunean datuak denbora errealean biltzen dituen teknologia eramangarri baten bidez lortuko dute.
Proiektuaren helburua adineko pertsonen osasuna eta ongizatea hobetzea da, osasun-arazoak goiz detektatuz eta profesional sanitarioak azkar esku har dezaten ohartaraziz, horrela gaixotasunen larritasuna murriztuz. Hau da, asistentzia-premiak gertatu aurretik detektatzea.
Hanife Rexhepi Skövdeko Unibertsitateko informatikako irakasle titularrak eta unibertsitateak proiektuan parte hartzeaz arduratzen denak adierazi duenez, «fase goiztiarrean osasunaren narriadura detektatzeak tratamendu eraginkorragoak eta ez hain inbaditzaileak egitera eraman ohi ditu, eta horrek eragin positiboa izan dezake adinekoen bizi-kalitatean».
Mugarik gabeko diziplinarteko proiektua
Skövdeko Unibertsitateko (Suedia), Zientzia eta Teknologiako Norvegiako Unibertsitateko (NTNU) eta Biogipuzkoa Osasun Ikerketarako Institutuko eta Mondragon Unibertsitateko ikertzaileen arteko lankidetzaren emaitza da proiektua.
«Zaila da horrelako IA soluzioak sartzea, datuen kalitatea eta horietarako sarbidea aldatu egiten direlako eskualdeen, asistentzia-mailen eta herrialdeen arabera. Beraz, Europa osoan IA eraginkortasunez erabiltzen lagunduko duten jarraibideak sortzeko irtenbiderik onenak ezagutu behar dira», dio Aslak Steinsbekk Medikuntzako Portaera Zientzietako katedradun eta proiektuaren zuzendariak.
Proiektu-taldeak diziplinarteko lana egingo du, eta kide bakoitzak bere esperientzia emango du. Espainiako taldeak hiru herrialdeetako pazienteen datu-bilketa zuzenduko du eta garatutako ingurumen-inpaktuaren konponbidearen eragina ebaluatuko du; Norvegiako taldea, berriz, IAren algoritmoak garatu eta entrenatzeaz arduratuko da, bai eta proiektuaren aurrerapena gainbegiratzeaz ere. Suediako taldea IAren soluzioaren aplikazioaren arduraduna da. Horrek esan nahi du, besteak beste, konponbidea osasun-langileen lan-fluxuetan hobeto nola txerta daitekeen aztertzea eta hura erabiltzeko gomendio zehatzak egitea. Helburua osasun-laguntzan ikuspegi proaktiboagoa sortzea da, erabiltzaileek beren zaintzan aktiboki parte hartzeko aukera izan dezaten. Ikerketaren emaitzak zabaltzeaz ere arduratzen da lantaldea, adopzio zabalagoa bultzatzeko.
«Osasun-laguntzak erronka garrantzitsuei egin behar die aurre, gero eta ugariagoak diren eta laguntza-premia konplexuak dituzten adinekoei behar bezalako eta kalitate handiko arreta emateko orduan, eta hori guztia eskulana gutxitzen den bitartean. Eskaera gero eta handiagoari aurre egiteko, Europako osasun-sistemek estrategia proaktiboagoa eta prebentiboagoa hartu behar dute, detekzio goiztiarraren bidez.
Transforming Health and Care Systems, THCS; (GA Nº101095654 of the EU Horizon Europe Research and Innovation Programme).
