III. Otras disposiciones. MINISTERIO DE CIENCIA E INNOVACIÓN. Convenios. (BOE-A-2022-23742)
Resolución de 19 de diciembre de 2022, del Instituto de Salud Carlos III, O.A., M.P., por la que se publica el Convenio con la Sociedad Cooperativa Farmacéutica Española, para la promoción, desarrollo y ejecución conjunta de actividades orientadas a la investigación e innovación en materia de salud pública y salud digital.
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BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Núm. 312
Jueves 29 de diciembre de 2022
Sec. III. Pág. 190580
identificación de patrones y correlaciones en los datos. Este tipo de conocimiento, no
evidente, es posible descubrirlo mediante aproximaciones, no convencionales, a través
de tecnologías de minería de datos.
El objetivo general de esta línea es investigar e innovar en metodologías y
herramientas basadas en técnicas de minería de datos para extracción de conocimiento
que proporcione valoraciones precisas, actualizadas y basadas en datos de la vida real,
sobre ámbitos relacionados con salud pública e impacto en salud, por ejemplo, modelos
de consumo de fármacos, efectos de campañas de salud pública, adherencia a
tratamientos, etc.
– Responsabilidades:
● Infraestructura tecnológica.
● Análisis de los datos.
● Gestión de los procesos (formación y seguimiento).
– Cronograma (años):
1.º-2.º: Análisis de fuentes; definición de experiencias; análisis e implementación de
técnicas de minería de datos.
2.º-3.º-4.º: Desarrollo de experiencias.
4.º: Análisis y evaluación de resultados.
3.
Modelos predictivos en salud pública.
El análisis avanzado, continuado, de datos de la vida real en torno a la salud
combinado o no con otros dominios (socio-económico, demográfico, ambiental, etc.),
posibilita la utilización de técnicas de aprendizaje automatizado, supervisado o no,
técnicas de aprendizaje profundo, etc., que potencialmente pueden conducir hacia el
establecimiento de hipótesis o modelos predictivos que posibiliten anticipar la evolución
sobre aspectos específicos e identificar los elementos moduladores de las dinámicas,
posibilitando la propuesta de medidas de intervención efectivas.
El objetivo principal de esta línea es investigar en torno a los requerimientos sobre
sistemas de información para posibilitar el desarrollo de modelos predictivos en salud
pública.
– Responsabilidades:
● Requerimientos de infraestructura tecnológica.
● Requerimientos sobre análisis de los datos y modelos predictivos.
● Gestión de los procesos (formación y seguimiento).
– Cronograma (años):
1.º: Análisis de fuentes; definición de experiencias.
2.º-3.º: Desarrollo de experiencias.
2.º-3.º-4.º: Requerimientos de modelos predictivos; análisis y evaluación de
propuestas.
Laboratorio de vida real en Salud Digital a través de las oficinas de farmacia.
En el actual escenario de digitalización, la disponibilidad de equipos certificados de
medición de signos y señales vitales, determinaciones metabólicas, bioquímica, etc.,
planteados para ser utilizados en entornos que, por su accesibilidad, posibiliten el
acercamiento de ciertos procedimientos asistenciales hacia el entorno de vida cotidiana
del paciente-ciudadano. En este sentido, la oficina de farmacia constituye un agente
sanitario de proximidad esencial para contribuir a mejorar la eficacia de los
procedimientos además de generar valor añadido a su rol asistencial.
cve: BOE-A-2022-23742
Verificable en https://www.boe.es
4.
Núm. 312
Jueves 29 de diciembre de 2022
Sec. III. Pág. 190580
identificación de patrones y correlaciones en los datos. Este tipo de conocimiento, no
evidente, es posible descubrirlo mediante aproximaciones, no convencionales, a través
de tecnologías de minería de datos.
El objetivo general de esta línea es investigar e innovar en metodologías y
herramientas basadas en técnicas de minería de datos para extracción de conocimiento
que proporcione valoraciones precisas, actualizadas y basadas en datos de la vida real,
sobre ámbitos relacionados con salud pública e impacto en salud, por ejemplo, modelos
de consumo de fármacos, efectos de campañas de salud pública, adherencia a
tratamientos, etc.
– Responsabilidades:
● Infraestructura tecnológica.
● Análisis de los datos.
● Gestión de los procesos (formación y seguimiento).
– Cronograma (años):
1.º-2.º: Análisis de fuentes; definición de experiencias; análisis e implementación de
técnicas de minería de datos.
2.º-3.º-4.º: Desarrollo de experiencias.
4.º: Análisis y evaluación de resultados.
3.
Modelos predictivos en salud pública.
El análisis avanzado, continuado, de datos de la vida real en torno a la salud
combinado o no con otros dominios (socio-económico, demográfico, ambiental, etc.),
posibilita la utilización de técnicas de aprendizaje automatizado, supervisado o no,
técnicas de aprendizaje profundo, etc., que potencialmente pueden conducir hacia el
establecimiento de hipótesis o modelos predictivos que posibiliten anticipar la evolución
sobre aspectos específicos e identificar los elementos moduladores de las dinámicas,
posibilitando la propuesta de medidas de intervención efectivas.
El objetivo principal de esta línea es investigar en torno a los requerimientos sobre
sistemas de información para posibilitar el desarrollo de modelos predictivos en salud
pública.
– Responsabilidades:
● Requerimientos de infraestructura tecnológica.
● Requerimientos sobre análisis de los datos y modelos predictivos.
● Gestión de los procesos (formación y seguimiento).
– Cronograma (años):
1.º: Análisis de fuentes; definición de experiencias.
2.º-3.º: Desarrollo de experiencias.
2.º-3.º-4.º: Requerimientos de modelos predictivos; análisis y evaluación de
propuestas.
Laboratorio de vida real en Salud Digital a través de las oficinas de farmacia.
En el actual escenario de digitalización, la disponibilidad de equipos certificados de
medición de signos y señales vitales, determinaciones metabólicas, bioquímica, etc.,
planteados para ser utilizados en entornos que, por su accesibilidad, posibiliten el
acercamiento de ciertos procedimientos asistenciales hacia el entorno de vida cotidiana
del paciente-ciudadano. En este sentido, la oficina de farmacia constituye un agente
sanitario de proximidad esencial para contribuir a mejorar la eficacia de los
procedimientos además de generar valor añadido a su rol asistencial.
cve: BOE-A-2022-23742
Verificable en https://www.boe.es
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