La Comunidad de Madrid amplía su plataforma de análisis de datos sanitarios para ayudar a los profesionales a tomar decisiones en tiempo real

El Consejo de Gobierno de la Comunidad de Madrid ha autorizado hoy la inversión de 3,2 millones de euros hasta 2028 para ampliar la plataforma de análisis de datos sanitarios. Se trata de una herramienta digital para que los profesionales del Servicio Madrileño de Salud (SERMAS) cuenten con la información necesaria para tomar decisiones en tiempo real y, así, optimizar los servicios a los pacientes.

Además, permite la inclusión de modelos predictivos, lo que fortalece la capacidad de anticipar tendencias y eventos y mejora la capacidad de respuesta de los facultativos.El llamado

de Sanidad recoge el historial del paciente en el sistema regional (Atención Primaria, Atención Hospitalaria, Emergencias…) y lo relaciona con cualquier dato relevante para la salud del ciudadano, tales como previsiones meteorológicas, niveles de contaminación o polen.Esto logra, por ejemplo, analizar con mayor exactitud las incidencias que se producen a lo largo del año, como las olas de calor y las épocas de las diferentes alergias o de aumento de casos de gripe, y planificar los recursos asistenciales. A su vez posibilita asegurar la calidad del servicio y comprender las variables que causan en cada momento la ocupación de urgencias.Además, ofrece la posibilidad de que los servicios sanitarios realicen estudios para identificar la probabilidad de ingresos en la Unidad de Cuidados Intensivos en función de determinadas variables clínicas, calcular la mortalidad de pacientes ingresados diagnosticados con infarto agudo de miocardio o establecer un modelo predictivo de fractura de caderas.La plataforma está diseñada para que se garantice la calidad, disponibilidad y seguridad de los datos, tanto en el acceso como en su tratamiento. De esta manera, los gestores y profesionales del SERMAS se benefician tanto en su labor asistencial como de docencia e investigación, ya que tienen acceso a conjuntos de datos agregados y anónimos de forma dinámica para el desarrollo de diferentes proyectos de I+D+i.

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