Empresa: AstraZeneca
Proyecto: Machine learning aplicado a la identificación de riesgo de falla renal
Líder del proyecto: José de Jesús López Iriarte, líder de Digital, Innovación e IT
Propósito del proyecto: innovación del modelo de negocio (propuesta valor, fórmula para generar utilidades, recursos / actividades clave)
Inversión requerida: $1.5 millones de pesos
Tecnologías utilizadas: Aprendizaje automático (ML) / inteligencia artificial (AI)
Descripción: Una solución móvil/web que permite al médico ingresar cinco datos clínicos del paciente y obtener una interpretación generada por el algoritmo en cuestión de segundos para detectar el riesgo de falla renal. Es capaz de identificar el grado de avance de la enfermedad renal crónica a partir de datos del paciente como edad, sexo, IMC, Presión Arterial y años de diagnóstico de diabetes tipo 2. Se trata de una plataforma 100% digital, sin costo y de fácil acceso a hospitales que en su gran mayoría aún utilizan métodos tradicionales, algunos incluso aún sin expedientes digitales
Principales beneficios:
- Aumento en el diagnóstico correcto y oportuno de la ERC.
- Impacto en la evaluación de 20,000 pacientes en todo el país
- El médico puede tomar acción (canalizar con un especialista, descartar un posible diagnóstico o realizar más pruebas)
Datos adicionales:
Su objetivo es digitalizar un proceso que a nivel nacional no ha cambiado en décadas y que se realiza con métodos tradicionales, con un factor de error humano en la interpretación. Funciona bajo un algoritmo de ML, se alimenta con datos históricos y reales de casos de enfermedad renal crónica de México y el mundo.