{"id":114248,"date":"2020-07-08T05:41:49","date_gmt":"2020-07-08T03:41:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.agendaempresa.com\/?p=114248"},"modified":"2020-07-08T12:46:50","modified_gmt":"2020-07-08T10:46:50","slug":"gmv-lanza-antari-home-care-para-mejorar-manejo-pronostico-casos-dolor-cervical-lumbar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agendaempresa.com\/114248\/gmv-lanza-antari-home-care-para-mejorar-manejo-pronostico-casos-dolor-cervical-lumbar\/","title":{"rendered":"GMV lanza Antari Home Care para mejorar el manejo y pron\u00f3stico en casos dolor cervical y lumbar"},"content":{"rendered":"

Trabaja con modelos predictivos desarrollados por lo socios del proyectos<\/h2>\n

Diferentes estudios realizados en la Uni\u00f3n Europea determinan que el dolor cervical y lumbar es la principal causa de discapacidad en todo el mundo, figurando como el m\u00e1s discapacitante en la actividad cotidiana del individuo (cerca del 70% de los adultos experimentan dolor cervical o lumbar en alg\u00fan momento de su vida). Por otro lado los profesionales sanitarios en general precisan de m\u00e1s informaci\u00f3n para una monitorizaci\u00f3n y seguimiento adecuados y para poder predecir con seguridad el resultado de un tratamiento.<\/p>\n

Esta realidad justifica que la Uni\u00f3n Europea, a trav\u00e9s de sus programas de investigaci\u00f3n, haya impulsado el proyecto Back-Up [1] (Personalised Prognostic Models to Improve Well-being and Return to Work After Neck and Low Back Pain) con el objetivo de desarrollar una herramienta tecnol\u00f3gica que permita un manejo y seguimiento m\u00e1s eficaz y eficiente de los pacientes con este tipo de dolencias. En el proyecto, que coordina el Instituto de Biomec\u00e1nica de Valencia, participan once entidades, entre las que figura GMV en calidad de l\u00edder industrial y socio tecnol\u00f3gico.<\/p>\n

Como anuncia Javier T\u00e9llez, Manager de innovaci\u00f3n de Secure e Solutions de GMV la compa\u00f1\u00eda acaba de desplegar su plataforma de medicina no presencial \u201cAntari Home Care<\/a><\/strong>\u201d <\/strong>en la que se integran modelos predictivos que permiten al especialista evaluar el riesgo de que el paciente desarrolle dolor de espalda en 2 y 6 meses, anticipando cu\u00e1l ser\u00e1 su capacidad funcional en este periodo de tiempo, as\u00ed como la probabilidad de que tenga una baja laboral en los pr\u00f3ximos 6 meses\u201d. La plataforma desarrollada por GMV recoge datos de pacientes con dolores de espalda y cuello, los armoniza y ofrece conclusiones a los especialistas para dise\u00f1ar tratamientos personalizados y monitorizar la evoluci\u00f3n de la enfermedad.<\/p>\n

Se espera que Back-Up permita maximizar los beneficios aportados por el tratamiento, as\u00ed como reducir el sobretratamiento y el da\u00f1o asociado en aquellos que presentan un perfil de riesgo bajo. Esta herramienta permitir\u00e1 adem\u00e1s reducir los costes asistenciales relacionados con el dolor cervical y lumbar y algo tambi\u00e9n muy relevante, aumentar\u00e1 la productividad en el puesto de trabajo con todo lo que ello conlleva en t\u00e9rminos de eficiencia y competitividad.<\/p>\n

Plataforma Antari Home Care<\/strong><\/p>\n

La plataforma de GMV Antari Home Care trabaja con modelos predictivos desarrollados por lo socios del proyectos que se basan en la representaci\u00f3n digital de informaci\u00f3n cl\u00ednica multidimensional, que incluye datos personales, de salud f\u00edsica y psicol\u00f3gica, factores conductuales y socioecon\u00f3micos con incidencia en un posible dolor cervical y lumbar. Tambi\u00e9n contempla par\u00e1metros fisiol\u00f3gicos del paciente, as\u00ed como factores de riesgo en el lugar de trabajo y estilo de vida en general para ayudar a extraer evidencia cl\u00ednica.<\/p>\n

Como explica Javier T\u00e9llez, \u201cla plataforma desarrollada por GMV que ha sido adaptada al proyecto Back-Up incorporando datos y aportaciones de los distintos miembros proporciona datos pron\u00f3sticos de dolor, discapacidad, funcionalidad, as\u00ed como apoyo para desarrollar una rehabilitaci\u00f3n eficaz que facilite al paciente el regreso al trabajo con una gesti\u00f3n corresponsable de su dolencia, incluyendo planes personalizados adaptados a cada uno\u201d.<\/p>\n

En este sentido, se han aplicado t\u00e9cnicas de Inteligencia Artificial basadas en Machine Learning para crear modelos pron\u00f3sticos y otros basados en t\u00e9cnicas in silico (simulaciones, modelizaciones, experimentos o an\u00e1lisis realizados con algoritmos de simulaci\u00f3n). El objetivo es la obtenci\u00f3n de evidencia en base a datos procedentes de informaci\u00f3n cl\u00ednica de variada naturaleza con origen en distintas fuentes.<\/p>\n

Entre algunos de los datos sobre los que se trabaja para lograr la recuperaci\u00f3n de personas que padecen estos dolores y su reincorporaci\u00f3n a la vida laboral, cabe mencionar los resultados reportados por el paciente (Reported Patient Outcomes) con la plataforma de medicina no presencial, a distancia, desarrollada por GMV: Antari <\/strong>Home Care<\/strong>. [2]<\/p>\n

Pron\u00f3stico sobre la probabilidad y tiempo de recuperaci\u00f3n dependiendo del tratamiento; riesgo de recurrencia; simulaci\u00f3n de la funci\u00f3n muscoloesquel\u00e9tica afectada durante y despu\u00e9s de la recuperaci\u00f3n, as\u00ed como costes asociados a los tratamientos de recuperaci\u00f3n y baja laboral, son algunos de los datos que se obtendr\u00e1n de la investigaci\u00f3n realizada en el marco de este proyecto de innovaci\u00f3n e investigaci\u00f3n Horizonte 2020.<\/p>\n

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