III. Otras disposiciones. MINISTERIO DE CIENCIA, INNOVACIÓN Y UNIVERSIDADES. Convenios. (BOE-A-2024-20832)
Resolución de 3 de octubre de 2024, del Instituto de Salud Carlos III, O.A., M.P., por la que se publica el Convenio con el Consejo General de Colegios Oficiales de Farmacéuticos, para la promoción, desarrollo y ejecución de actividades orientadas a la investigación e innovación en materia de salud pública y salud digital.
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No ocultamos, cambiamos o tergiversamos la información, simplemente somos un altavoz organizado de los boletines oficiales de España.
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BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Núm. 246
Viernes 11 de octubre de 2024
Sec. III. Pág. 130305
Delimitación de responsabilidades en los siguientes aspectos:
– Propuesta de modelos de datos.
– Infraestructura tecnológica.
– Gestión de los procesos (formación y seguimiento).
Cronograma (años):
1.º-2.º: Análisis de fuentes; requerimientos de los modelos; diseño de modelos de
datos; implementación de los modelos de datos; repositorios de datos; definición de
experiencias.
2.º-3.º-4.º: Desarrollo de experiencias.
4.º: Análisis y evaluación de resultados.
2.
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.
El CGCOF tiene ya implementadas en algunas de las plataformas de la organización
farmacéutica colegial sistemas de información con herramientas de machine learning, de
enorme valor en la predicción de eventos. La combinación de este tipo de herramientas
junto con los datos de las experiencias de salud pública puede suponer un importante
valor para prever las actuaciones a desarrollar en esta materia.
Delimitación de responsabilidades en los siguientes aspectos:
– 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.
Las plataformas de la organización farmacéutica colegial dirigidas a los
farmacéuticos, que facilitan el registro de los Servicios Profesionales Farmacéuticos
Asistenciales de forma sencilla, rápida y protocolizada, permitiendo realizar entre otros
cve: BOE-A-2024-20832
Verificable en https://www.boe.es
3.
Núm. 246
Viernes 11 de octubre de 2024
Sec. III. Pág. 130305
Delimitación de responsabilidades en los siguientes aspectos:
– Propuesta de modelos de datos.
– Infraestructura tecnológica.
– Gestión de los procesos (formación y seguimiento).
Cronograma (años):
1.º-2.º: Análisis de fuentes; requerimientos de los modelos; diseño de modelos de
datos; implementación de los modelos de datos; repositorios de datos; definición de
experiencias.
2.º-3.º-4.º: Desarrollo de experiencias.
4.º: Análisis y evaluación de resultados.
2.
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.
El CGCOF tiene ya implementadas en algunas de las plataformas de la organización
farmacéutica colegial sistemas de información con herramientas de machine learning, de
enorme valor en la predicción de eventos. La combinación de este tipo de herramientas
junto con los datos de las experiencias de salud pública puede suponer un importante
valor para prever las actuaciones a desarrollar en esta materia.
Delimitación de responsabilidades en los siguientes aspectos:
– 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.
Las plataformas de la organización farmacéutica colegial dirigidas a los
farmacéuticos, que facilitan el registro de los Servicios Profesionales Farmacéuticos
Asistenciales de forma sencilla, rápida y protocolizada, permitiendo realizar entre otros
cve: BOE-A-2024-20832
Verificable en https://www.boe.es
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