Según explican, permite anticipar las complicaciones

El Hospital Universitario Príncipe de Asturias, centro sanitario público de la Comunidad de Madrid ubicado en Alcalá de Henares, lidera ALL PREVENT, un proyecto de inteligencia artificial (IA) que busca desarrollar un algoritmo predictivo capaz de anticipar las complicaciones clínicas de los pacientes en diálisis, de una forma totalmente individualizada.

La identificación de estos problemas antes de que sucedan permitiría a los profesionales anticipar tratamientos, disminuiría la incidencia de eventos adversos graves y prevendría los ingresos hospitalarios, lo que redundaría directamente en una mejora exponencial de la calidad de vida de los pacientes.

El proyecto ALL PREVENT está liderado por el Dr. Diego Rodríguez Puyol, director científico de la Fundación de Investigación Biomédica del hospital, jefe de Nefrología del centro, catedrático de Medicina de la Universidad de Alcalá e investigador principal del estudio. Junto a él, la Dra. Patricia Martínez Miguel, facultativa especialista en nefrología del hospital, es quien coordina el estudio en el Hospital Príncipe de Asturias.

El proyecto es un ejemplo claro de trabajo en equipo, con una contribución fundamental de las enfermeras, lideradas por María Ángeles Gómez González, supervisora de la Unidad de Diálisis y de Investigación del Hospital Universitario Príncipe de Asturias, quien también es codirectora del proyecto.

Además, son también codirectores del proyecto y colaboran en el mismo la Dra. Patricia de Sequera, jefa de Nefrología del Hospital Universitario Infanta Leonor; el Dr. Gabriel de Arriba, jefe de Nefrología del Hospital Universitario de Guadalajara, y la Dra. María Dolores Arenas, directora asistencial de la Fundación Renal Española.

Actualmente, el proyecto ALL PREVENT ya ha reclutado a un total de 260 pacientes crónicos en tratamiento con diálisis, si bien se prevé la inclusión de 400, y se encuentra en la fase de recogida de datos. Para ello, a cada paciente se le ha facilitado un reloj inteligente (smartwatch) que registra su saturación de oxígeno, su frecuencia cardiaca y su temperatura cada cinco minutos. Además, a través de una aplicación móvil, se registra también la salud percibida por el propio paciente.

Así, junto a los datos cuantitativos, se registran también datos cualitativos sobre síntomas, malestar o estado emocional del paciente, lo que permite la detección de patrones tempranos de descompensación clínica y la definición de perfiles de riesgo personalizados basados tanto en valores objetivos biométricos como en valores subjetivos de autopercepción.

La incorporación de la opinión del paciente como variable medible y analizable es un cambio de paradigma en la gestión clínica de la cronicidad que aporta una información valiosa y que, en este estudio, se considera además un activo clínico predictivo. Además, se registra también información de factores medioambientales, datos del procedimiento de diálisis y valores de biomarcadores de los pacientes. Una gran cantidad de información que se registra en una plataforma pionera para la gestión integral de pacientes crónicos complejos desarrollada por la empresa Intelligent Data.

Una vez recogidos los datos en la plataforma, el grupo del profesor José Manuel Gómez Pulido, del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Alcalá, aplicará las técnicas más novedosas de Inteligencia Artificial para dar respuesta al objetivo del proyecto. Se prevé que los primeros resultados en este sentido se conozcan a finales de este año 2025.

Además, dada la propia capacidad del aprendizaje inteligente, los investigadores de ALL PREVENT esperan poder desarrollar, en una fase posterior del estudio, un algoritmo predictivo capaz de avisar al profesional sanitario, a través de una alarma, ante una posible complicación de un paciente de diálisis en su domicilio. El proyecto ha sido financiado por el Instituto de Salud Carlos III y el Centro para el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (CDTI).

ALL PREVENT fue uno de los proyectos reconocidos en la primera edición de los ‘Premios SERMAS Cuidados en el Presente 2025’, celebrados en el marco de la I Jornada SERMAS Cuidados, organizada por el gobierno regional con motivo del Día Internacional de la Enfermería, que se conmemora anualmente cada 12 de mayo. La consejera de Sanidad de la Comunidad de Madrid, Fátima Matute, y la presidenta de la Comunidad de Madrid, Isabel Díaz Ayuso, entregaron este reconocimiento a Mónica Benítez, enfermera de la Unidad de Diálisis del hospital y una de las colaboradoras enfermeras de este proyecto de investigación.

Profesionales de cuatro hospitales y dos centros de salud públicos de la Comunidad de Madrid han sido distinguidos con motivo del Día Internacional de la Enfermería en la 'I Jornada SERMAS Cuidados', organizada por el Gobierno regional el 12 de mayo en su sede, la Real Casa de Correos, para agradecer y reconocer su trabajo al servicio de los pacientes. El evento ha sido clausurado por la presidenta autonómica, Isabel Díaz Ayuso.

Por un lado, se han otorgado los Premios SERMAS Cuidados en el Presente 2025, que han recaído en Mónica Benítez de Paz, enfermera de la Unidad de Diálisis del Hospital Universitario Principe de Asturias, por el estudio "Prevención del empeoramiento en el paciente crónico complejo mediante la inteligencia artificial”; Candelas López López, enfermera de Cuidados Intensivos del Hospital Universitario 12 de Octubre, por el trabajo “Evaluación del dolor en poblaciones vulnerables: pacientes críticos con daño cerebral no comunicativos”, así como Begoña de Andrés Gimeno, directora de Enfermería del Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda, por el proyecto "Transformando la práctica enfermera. Unidad de Gestión de Casos: Cuidados precisos personalizados”.

Asimismo, han sido distinguidos, en este caso con los Premios SERMAS Cuidados para el Futuro 2025, Verónica Gimeno Hernán, de Farmacología Clínica del Hospital Universitario Clínico San Carlos, por "Mejor Tesis Doctoral: Propuesta y validación de un modelo predictivo de disfunción en catéteres venosos centrales tunelizados en hemodiálisis (Universidad Complutense de Madrid)".

Junto a ellos, los especialistas en Enfermería de Familia y Comunitaria Alba Mª Romero López, del Centro de Salud Alameda de Osuna por "Mejor Trabajo Fin de Residencia: Cigarrillos electrónicos y adolescentes. Un enfoque cuali-cuantitativo", y Marcos Pascual García, del Centro de Salud Los Alpes , por el "Mejor Trabajo Fin de Máster: Covid-19 y envejecimiento: evaluación de los efectos de la pandemia en personas mayores de la Comunidad de Madrid", en ambos casos pertenecientes a la Dirección Asistencial Este de la Gerencia Asistencial de Atención Primaria.