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El Centro de Emergencias Sanitarias 061 de Andalucía recibe este reconocimiento para desarrollar el proyecto ‘SAVE EM’, un asistente virtual basado en IAG para apoyar en la toma de decisiones en situaciones críticas
El Centro de Emergencias Sanitarias 061 ha sido galardonado con el premio Fundación Unicaja de Innovación en Biomedicina y Salud, dentro de la IV convocatoria que realiza dicha institución en colaboración con IBIMA Plataforma BIONAND, perteneciente a la Consejería de Salud y Consumo. El proyecto que ha resultado ganador este año, SAVE-EM (Support Assistant for Vital Emergencies – Enhanced Memory), propone desarrollar un asistente virtual basado en Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para optimizar el acceso a información crítica en emergencias sanitarias.
El 061 organiza su actividad mediante un sistema de gestión por procesos, de tal forma que todas las actividades, tanto asistenciales como de soporte, se estructuran en más de 100 procesos estandarizados. Este enfoque permite garantizar que la atención sea homogénea, basada en evidencia científica y adaptable a las necesidades del paciente.
El mapa de procesos del 061 es una representación detallada de cómo se organiza esta gestión. Incluye protocolos para cada tipo de intervención, desde el manejo de un infarto o un ictus hasta la logística necesaria para mantener los recursos operativos. Este nivel de estructuración asegura que los profesionales tengan una guía clara en cada escenario clínico, aunque también plantea el desafío de acceder rápidamente a esta información en situaciones críticas.
Liderado por la doctora María José Luque, coordinadora de la Unidad de Investigación, Desarrollo e Innovación del Centro de Emergencias Sanitarias, este proyecto SAVE-EM, supone una innovación organizativa y tecnológica para la gestión por procesos, un sistema de apoyo a la decisión (CDSS) basado en IA, que facilitará la recuperación y aplicación en tiempo real de este conocimiento normalizado, proporcionando asistencia cognitiva rápida en situaciones de alta complejidad.
Integrando el procesamiento del lenguaje natural y modelos GPT de OpenAI, SAVE-EM permitirá consultas en lenguaje natural, tanto escrito como hablado, actuando como memoria mejorada y garantizando la adherencia a procesos y una baja variabilidad en las decisiones.
El reconocimiento ha sido entregado en la sede de la Fundación Unicaja, en un acto en el que ha participado el Vicedirector Científico de IBIMA Plataforma BIONAND, Raúl Andrade, y ha sido recogido por los investigadores del proyecto, junto al director gerente del Centro de Emergencias Sanitarias, Fernando Ayuso, quién ha manifestado que el “objetivo principal de SAVE EM es desarrollar un asistente de IA capaz de interpretar consultas en lenguaje natural y proporcionar respuestas contextualizadas y en las circunstancias concretas de la actuación de gestión y sanitaria”.
El proyecto ha sido valorado entre un total de 30 solicitudes de gran calidad recibidas en la IV Convocatoria del Premio Fundación Unicaja. Este galardón premia el mejor proyecto de innovación sobre prevención, diagnóstico y tratamiento de enfermedades o mejora de la actividad asistencial y refleja el talento y compromiso de la comunidad investigadora en el ámbito de la biomedicina y la salud.
El Premio Fundación Unicaja de Innovación en Biomedicina y Salud, que alcanza ya su cuarta edición, es fruto de la sólida colaboración entre IBIMA Plataforma BIONAND y Fundación Unicaja. A lo largo de estos años, este galardón se ha consolidado como un reconocimiento clave a la excelencia investigadora en el ámbito de la biomedicina, apoyando proyectos innovadores con un alto impacto en la salud. Esta alianza refleja el firme compromiso de ambas instituciones con el avance científico y la transferencia del conocimiento a la práctica clínica, fomentando la innovación como motor de mejora en la atención sanitaria.
SAVE-EM: Una solución innovadora para emergencias críticas
SAVE-EM (Support Assistant for Vital Emergencies – Enhanced Memory) integrará esta compleja red de procesos en un sistema de inteligencia artificial generativa, diseñado para apoyar a los equipos del CES-061 en la toma de decisiones rápidas y precisas.
Por ejemplo, ante un caso real como el de una mujer de 72 años con inicio súbito de alteración en el habla y pérdida de fuerza en la parte izquierda del cuerpo, SAVE-EM permitirá acceder al protocolo específico para el manejo del ictus en segundos, consultar recomendaciones actualizadas sobre el tratamiento, basadas en las guías clínicas más recientes y activar el código ictus y coordinar el traslado al centro hospitalario más adecuado, asegurando la máxima eficiencia en la respuesta.
Este sistema no solo optimiza el tiempo de respuesta, sino que también minimiza la variabilidad en la toma de decisiones, reduciendo el impacto del estrés en los profesionales y mejorando los resultados en salud de los pacientes. La cobertura del 061 alcanza toda la población de Andalucía. El Centro Coordinador de Urgencias y Emergencias atiende más de un millón y medio de demandas y sus unidades asisten a más de 65.000 pacientes anuales, con más de un 80% de prioridad máxima.
Soporta la toma de decisiones en situaciones críticas, integrando IAG con protocolos basados en evidencia para mejorar la adherencia a guías clínicas actualizadas adaptadas a nuestro entorno. La ayuda cognitiva inmediata palía el impacto del estrés y la fatiga en la toma de decisiones rápidas, reduciendo potenciales errores y aumentando seguridad del paciente. Contribuye a una distribución equitativa de la experiencia médica, nivelando disparidades entre áreas urbanas y rurales (baja casuística), clave en zonas de alta dispersión geográfica como es el caso de Andalucía.
En gestión sanitaria informa a los profesionales del uso de procesos de soporte (logística, evaluación, calidad…), acercando a los actores asistenciales y dirección. Permite el aprendizaje continuo, acelerando la curva de aprendizaje de nuevos profesionales y manteniendo actualizados a los expertos. Y en investigación, podría generar datos estructurados sobre patrones de emergencias y efectividad de intervenciones, facilitando estudios epidemiológicos a gran escala.
