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Objetivos


Objetivo general

SAINWEP tiene como principal objetivo la creación de una arquitectura abierta que acelere el desarrollo de software orientado al sector sanitario y al cuidado de la salud y el desarrollo de nuevas tecnologías de Big Data basadas en el análisis de multiples fuentes de datos hereogéneas clínicas y no clínicas.

Esta arquitectura pretende cubrir desde la captación de información por parte de dispositivos wereables o IoT, su almacenamiento y análisis con tecnología Big Data hasta la explotación de la misma por parte de las aplicaciones que terceros puedan diseñar teniendo como base la arquitectura propuesta.

La arquitectura, además, pretende que las aplicaciones que la utilicen estén orientadas a un sector específico de la población, el de las personas mayores y/o con problemas relacionados con enfermedades crónicas.  

El proyecto propuesto pretende producir soluciones de negocio que cubran las necesidades de un amplio espectro de potenciales clientes en el mercado de las tecnologías wereables, incluyendo soluciones que se benefician del uso de estas tecnologías y soluciones que contribuyan a promover el desarrollo de esta creciente industria. 


Objetivos específicos

El proyecto englobará avances y desarrollos en varios campos tecnológicos que quedarán integrados en un producto comercializable y proporcionados mediante una plataforma digital. Se articula sobre los siguientes objetivos técnicos específicos que se detallan a continuación:
  • Detectar e identificar los componentes habituales de las aplicaciones asistenciales y geriátricas existentes en el mercado con el fin de estudiar su adecuación a los estándares HL7 o ICD-10.
  • Detectar e identificar los diferentes “enablers” existentes bajo FIWARE que podrían ser susceptibles de incluirse como componentes del proyecto.
  • Crear los componentes de aprendizaje que se nutrirán del análisis de grandes volúmenes de datos.
  • Crear una librería de componentes software bajo la plataforma FIWARE, tales como de acceso a datos, de interfaz de usuario, de intercambio de datos, de interoperabilidad, de lectura automática, de protocolos visuales, etc.
  • Desarrollar una taxonomía de datos que facilite la entrada al módulo de análisis de los datos procedentes de los diversos componentes de la librería.
  • Detectar y especificar la información proveniente del módulo de análisis con el fin de identificar la información susceptible de ser utilizada por los componentes de la arquitectura. Clasificación de la información.
  • Desarrollo de un sistema de interfaces back end, que permita a los componentes integrados en la plataforma nutrirse del módulo de análisis y viceversa.
  • Desarrollo de nuevas tecnologías de Big Data orientadas al almacenamiento de múltiples datos hereogéneos.
  • Desarrollo de nuevos algoritmos para su aplicación sobre el Big Data Analytics en salud, que impliquen el uso de nuevas variables no clínicas, como pueden ser temperatura ambiental, datos de la actividad diaria, etc…
Flujo de trabajo