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Modelos predictivos con IA para residencias y centros de cuidados
Un modelo predictivo con IA analiza el histórico de registros de un centro (incidencias, valoraciones, rutinas y datos de sensores) para estimar qué es probable que ocurra: un riesgo de caída, un empeoramiento o una necesidad de personal. i4life los diseña para que el equipo actúe antes, nunca para sustituir su criterio profesional.
Qué puede anticipar un modelo predictivo en un centro de cuidados
Riesgo de caída
A partir de valoraciones, medicación y movilidad, para reforzar la atención a quien más lo necesita esta semana.
Cambios en la dependencia
Señales tempranas de empeoramiento antes de que se reflejen en la siguiente valoración.
Carga de trabajo por turno
Picos previsibles de trabajo para organizar mejor al equipo y los turnos.
Aislamiento en casa
En personas que viven solas, cambios en las rutinas que detectan los dispositivos IoT.
Cada predicción va acompañada de los factores que la explican, para que el equipo entienda por qué salta una alerta.
De dónde salen los datos
Del propio ecosistema de i4life y de los programas de gestión que el centro ya usa, mediante integración.
Plataforma Familias
Registros diarios del centro y comunicación con las familias.
Cómo construimos un modelo predictivo
1
Diagnóstico de datos
Revisamos qué datos tiene el centro y con qué calidad.
2
La pregunta correcta
Definimos con el equipo asistencial qué quiere anticipar.
3
Entrenamiento y validación
Construimos el modelo y comprobamos su precisión con datos reales.
4
Alertas donde ya trabajas
Las integramos en la herramienta que el equipo ya usa.
5
Seguimiento
Medimos la precisión con el uso y ajustamos el modelo.
IA explicable y responsable
Las alertas explican por qué se generan y la decisión final es siempre del profesional. Trabajamos conforme al Reglamento europeo de IA, el RGPD y el Esquema Nacional de Seguridad en categoría media.
Política de inteligencia artificial · Protección de datos · Certificado ENS
Investigación aplicada
Nuestros modelos predictivos nacen de los proyectos de I+D de i4life en monitorización con IA y prevención de caídas. Conoce los proyectos en I+D+i, o vuelve a data intelligence para ver cuadros de mando y espacios de datos.
Preguntas frecuentes sobre modelos predictivos con IA
¿Qué es la inteligencia artificial predictiva?
Es el uso de modelos de inteligencia artificial que aprenden de datos históricos para estimar la probabilidad de que algo ocurra en el futuro. En un centro de cuidados, por ejemplo, puede indicar qué residentes tienen un riesgo de caída mayor esta semana para que el equipo refuerce la atención a tiempo.
¿Qué IA es adecuada para las personas mayores?
La adecuada es la que trabaja en segundo plano y no exige a la persona mayor aprender nada nuevo: modelos que analizan registros y sensores para avisar a profesionales y familias. Debe ser explicable, respetar la privacidad y dejar siempre la decisión en manos de personas.
¿La IA sustituye el criterio del profesional?
No. Los modelos predictivos de i4life generan alertas y explican qué factores las provocan, pero la valoración y la decisión son siempre del equipo asistencial. La IA sirve para priorizar y anticiparse, no para decidir por nadie. Así se cumple también el principio de supervisión humana del Reglamento europeo de IA.
¿Cuántos datos hacen falta para un modelo predictivo?
Depende de lo que se quiera predecir. Para algunos riesgos bastan unos meses de registros diarios bien hechos; para otros hace falta más histórico. En el diagnóstico inicial i4life revisa los datos disponibles y dice con claridad qué se puede predecir y qué todavía no.
¿Cómo se protege la privacidad de los residentes?
Los datos se tratan conforme al RGPD y al Esquema Nacional de Seguridad en categoría media, con acceso restringido por perfiles y minimización de datos personales. Cuando el análisis lo permite, se trabaja con datos seudonimizados o agregados.
¿Funciona con el programa de gestión que ya usamos?
Sí, siempre que los datos puedan extraerse o integrarse. i4life trabaja la integración con otros sistemas como parte de todos sus desarrollos, de modo que el modelo aprovecha los registros que el centro ya tiene. Si los datos no se pueden extraer, se valora empezar registrando en las soluciones del ecosistema.
¿Qué te gustaría anticipar?
Revisamos tus datos y te decimos con claridad qué se puede predecir y qué todavía no.