La Fundación para la Formación e Investigación de los Profesionales de la Salud de Extremadura (FUNDESALUD) celebrará l Jornada sobre Inteligencia Artificial para Farmacia Hospitalaria el próximo 13 de febrero de 2025,  a partir de las 15.00 horas en el Hotel Azz Mérida Medea situado en la Avenida de Portugal de la capital extremeña.

Cuenta con la colaboración con el Servicio Extremeño de Salud y el patrocinio de la farmacéutica Almirall.

 Con esta jornada se introduce el potencial de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning en la farmacia hospitalaria, enfocado especialmente en la mejora de la efectividad de tratamientos antibióticos, la optimización de tiempos de estancia hospitalaria y la reducción de reingresos.

Está dirigido a farmacéuticos hospitalarios y ofrece una comprensión práctica sobre el uso de datos clínicos abiertos y técnicas de IA para tomar decisiones más informadas, optimizando así el uso de recursos y mejorando los resultados de los pacientes.

En su primer bloque, se abordarán conceptos básicos de IA, machine learning y deep learning, con ejemplos de aplicaciones en el ámbito sanitario. Además, se profundizará en la importancia del acceso a datos abiertos para investigación en salud, destacando iniciativas como MIMIC, una base de datos que permite a los profesionales explorar datos clínicos reales. También se analizará la situación actual de los datos de salud en en diferentes CC.AA. y su transición hacia una asistencia sanitaria basada en la colaboración abierta, subrayando cómo este enfoque contribuye a mejorar la práctica clínica.

En el segundo bloque, de carácter práctico, los participantes desarrollarán y aplicarán modelos de análisis de supervivencia para la antibioterapia, así como modelos predictivos de tiempo de estancia y reingreso hospitalario. Trabajando con los datos abiertos de MIMIC-IV, aprenderán a extraer y procesar datos de administración de antibióticos, antecedentes demográficos y resultados de laboratorio. Se explorarán técnicas avanzadas de análisis de supervivencia (como los modelos de Cox y otros métodos de machine learning) para evaluar tanto la respuesta de los pacientes a tratamientos específicos como los factores que influyen en el tiempo de estancia y riesgo de reingreso. Los FH aplicarán métodos de agregación de datos y cálculos avanzados para obtener indicadores clave, como variaciones en signos vitales y parámetros clínicos en las primeras 24 horas de tratamiento, permitiendo una evaluación precisa en contextos hospitalarios.

Descargar

Inscripciones