{"id":40422,"date":"2023-06-21T16:34:40","date_gmt":"2023-06-21T14:34:40","guid":{"rendered":"https:\/\/xitaso.com\/?page_id=40422"},"modified":"2026-04-07T11:42:39","modified_gmt":"2026-04-07T09:42:39","slug":"kisik","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/xitaso.com\/es\/proyectos\/kisik\/","title":{"rendered":"KISIK: Control inteligente de las capacidades de las UCI"},"content":{"rendered":"

[vc_row css_animation=\u00bb\u00bb row_type=\u00bbrow\u00bb use_row_as_full_screen_section=\u00bbno\u00bb type=\u00bbfull_width\u00bb angled_section=\u00bbno\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb background_image_as_pattern=\u00bbwithout_pattern\u00bb z_index=\u00bb\u00bb el_class=\u00bbheader_level2_container\u00bb][vc_column][vc_row_inner row_type=\u00bbrow\u00bb type=\u00bbfull_width\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb css_animation=\u00bb\u00bb css=\u00bb.vc_custom_1723639848780{background-image: url(https:\/\/xitaso.com\/wp-content\/uploads\/ResearchandInnovation-Intensivbettkapazitaeten-1.jpg?id=41994) !important;}\u00bb][vc_column_inner offset=\u00bbvc_hidden-xs\u00bb][vc_empty_space height=\u00bb500″][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner row_type=\u00bbrow\u00bb type=\u00bbfull_width\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb css_animation=\u00bb\u00bb][vc_column_inner offset=\u00bbvc_hidden-lg vc_hidden-md vc_hidden-sm\u00bb][vc_single_image image=\u00bb42021″ img_size=\u00bbfull\u00bb css=\u00bb\u00bb qode_css_animation=\u00bb\u00bb][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner row_type=\u00bbrow\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb css_animation=\u00bb\u00bb][vc_column_inner][vc_raw_html css=\u00bb\u00bb]JTNDZGl2JTIwY2xhc3MlM0QlMjJoZWFkZXJfbGV2ZWwyJTIyJTNFJTBBJTNDZGl2JTIwY2xhc3MlM0QlMjJ0b3BwZXIlMjIlM0VJQSUyMHklMjBvcHRpbWl6YWNpJUMzJUIzbiUzQyUyRmRpdiUzRSUwQSUzQ2gxJTNFQ29udHJvbCUyMGludGVsaWdlbnRlJTIwZGUlMjBsYXMlMjBjYXBhY2lkYWRlcyUyMGRlJTIwbGFzJTIwVUNJJTNDJTJGaDElM0UlMEElM0MlMkZkaXYlM0UlMEElMEE=[\/vc_raw_html][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=\u00bb\u00bb row_type=\u00bbrow\u00bb use_row_as_full_screen_section=\u00bbno\u00bb type=\u00bbfull_width\u00bb angled_section=\u00bbno\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb background_image_as_pattern=\u00bbwithout_pattern\u00bb css=\u00bb.vc_custom_1723640019745{background-color: #e8e0e0 !important;}\u00bb z_index=\u00bb\u00bb][vc_column][vc_row_inner row_type=\u00bbrow\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb css_animation=\u00bb\u00bb][vc_column_inner width=\u00bb1\/2″][vc_empty_space height=\u00bb60″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n

El reto<\/h2>\n

La gesti\u00f3n de las unidades de cuidados intensivos influye considerablemente en el proceso de curaci\u00f3n de los pacientes. Sin embargo, las capacidades de estas unidades son muy limitadas debido a la alta demanda de atenci\u00f3n y personal. Las urgencias imprevisibles que deben tratarse a la vez que a pacientes con operaciones programadas y la duraci\u00f3n incierta de los ingresos complican la gesti\u00f3n de las capacidades de las UCI. Los coordinadores responsables de una unidad de cuidados intensivos deben establecer una estrategia din\u00e1mica para el ingreso y el traslado de pacientes en condiciones que cambian constantemente, con el fin de permitir el tratamiento intensivo del mayor n\u00famero posible de pacientes en estado cr\u00edtico.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb30″][vc_empty_space height=\u00bb30″][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=\u00bb1\/2″][vc_empty_space height=\u00bb30″ el_class=\u00bbnot-on-mobile\u00bb][vc_empty_space height=\u00bb30″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n

Nuestra aportaci\u00f3n<\/h2>\n

En el proyecto KISIK, XITASO trabaja con colaboradores del Hospital Universitario de Augsburgo y la Universidad de Augsburgo para estudiar c\u00f3mo la inteligencia artificial y, en particular, las predicciones sobre la duraci\u00f3n de los ingresos y la probabilidad de reingreso de los pacientes pueden facilitar las decisiones de los coordinadores de las unidades de cuidados intensivos. Integramos las predicciones de la IA en un sistema de ayuda a la toma de decisiones, cuya aplicabilidad, aceptaci\u00f3n y eficacia en el funcionamiento hospitalario analizamos a continuaci\u00f3n. Prestamos especial atenci\u00f3n a la explicabilidad de las previsiones (XAI), su visualizaci\u00f3n y la facilidad de uso del sistema en su conjunto. En este contexto, XITASO aporta su experiencia demostrada en ingenier\u00eda de software innovadora con m\u00e9todos de desarrollo \u00e1giles, especialmente en el sector sanitario.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb30″][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner row_type=\u00bbrow\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb css_animation=\u00bb\u00bb][vc_column_inner][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n

Tecnolog\u00edas<\/h2>\n

[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb15″][vc_raw_html]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[\/vc_raw_html][vc_empty_space height=\u00bb60″][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=\u00bb\u00bb row_type=\u00bbrow\u00bb use_row_as_full_screen_section=\u00bbno\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb angled_section=\u00bbno\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb background_image_as_pattern=\u00bbwithout_pattern\u00bb z_index=\u00bb\u00bb][vc_column][vc_empty_space height=\u00bb30″ el_class=\u00bbnot-on-mobile\u00bb][vc_empty_space height=\u00bb50″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=\u00bb\u00bb row_type=\u00bbrow\u00bb use_row_as_full_screen_section=\u00bbno\u00bb type=\u00bbfull_width\u00bb angled_section=\u00bbno\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb background_image_as_pattern=\u00bbwithout_pattern\u00bb z_index=\u00bb\u00bb el_class=\u00bbtwo-column-icon-and-text\u00bb][vc_column][vc_row_inner row_type=\u00bbrow\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb css_animation=\u00bb\u00bb][vc_column_inner width=\u00bb1\/2″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb el_class=\u00bbtext_max_750″]<\/p>\n

Detalles del proyecto de investigaci\u00f3n<\/h2>\n

[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb20px\u00bb][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]El objetivo del proyecto KISIK es ayudar a los coordinadores de las UCI a tomar decisiones complejas en la rutina hospitalaria y garantizar as\u00ed una atenci\u00f3n \u00f3ptima al paciente. Con esto se pretende optimizar la utilizaci\u00f3n de la unidad de cuidados intensivos y reducir el n\u00famero de operaciones aplazadas con poca antelaci\u00f3n y de traslados prematuros.<\/p>\n

Con este fin, XITASO y los colaboradores del proyecto est\u00e1n desarrollando algoritmos basados en IA para ayudar a tomar decisiones en la gesti\u00f3n de las capacidades de las UCI, por ejemplo, para predecir la necesidad de cuidados intensivos, la duraci\u00f3n del ingreso y la probabilidad de reingreso.[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=\u00bb1\/2″][vc_empty_space height=\u00bb45px\u00bb el_class=\u00bbnot-on-mobile\u00bb][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]A XITASO le interesa mucho que el sistema sea explicable: los m\u00e9dicos necesitan transparencia sobre c\u00f3mo ha llegado el sistema a sus previsiones para, por un lado, generar confianza y, por otro lado, poder aportar su propia experiencia m\u00e9dica al proceso de toma de decisiones. Por eso, estamos poniendo el \u00e9nfasis en par\u00e1metros que podamos utilizar para explicar las previsiones de los modelos de IA (IA explicable = XAI) y en la visualizaci\u00f3n de estas explicaciones. Estas \u00faltimas plantean una dificultad especial, ya que los usuarios deben comprenderlas de forma r\u00e1pida e intuitiva en el estresante entorno hospitalario cotidiano. El hecho de que las previsiones se basen a menudo en correlaciones complejas entre los datos de las constantes vitales del paciente a lo largo de un determinado periodo de tiempo dificulta su explicaci\u00f3n. En consecuencia, estamos investigando c\u00f3mo podemos garantizar la explicabilidad de las previsiones en estas circunstancias, con lo que hacemos una importante contribuci\u00f3n al establecer una ayuda a la toma de decisiones basada en IA en la rutina hospitalaria.[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=\u00bb\u00bb row_type=\u00bbrow\u00bb use_row_as_full_screen_section=\u00bbno\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb angled_section=\u00bbno\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb background_image_as_pattern=\u00bbwithout_pattern\u00bb z_index=\u00bb\u00bb][vc_column][vc_empty_space height=\u00bb30″ el_class=\u00bbnot-on-mobile\u00bb][vc_empty_space height=\u00bb50″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=\u00bb\u00bb row_type=\u00bbrow\u00bb use_row_as_full_screen_section=\u00bbno\u00bb type=\u00bbfull_width\u00bb angled_section=\u00bbno\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb background_image_as_pattern=\u00bbwithout_pattern\u00bb z_index=\u00bb\u00bb el_class=\u00bbtwo-column-icon-and-text\u00bb side_padding=\u00bbausgeblendet\u00bb][vc_column][vc_row_inner row_type=\u00bbrow\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb css_animation=\u00bb\u00bb][vc_column_inner width=\u00bb1\/2″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb el_class=\u00bbtext_max_750″]<\/p>\n

El KISIK Demonstrator<\/h3>\n

[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb20px\u00bb][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]Los m\u00e9dicos de la unidad de cuidados intensivos deben poder consultar la informaci\u00f3n importante r\u00e1pidamente. Esto incluye el diagn\u00f3stico, la edad y la duraci\u00f3n del ingreso hasta el momento, as\u00ed como las previsiones desarrolladas en el proyecto de investigaci\u00f3n sobre el tiempo de ingreso restante y la probabilidad de reingreso.<\/p>\n

Nuestro primer borrador del KISIK Demonstrator muestra las posibilidades de la interfaz de usuario en una tableta.[\/vc_column_text][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]Bas\u00e1ndonos en talleres de ideaci\u00f3n y usabilidad sobre los requisitos de los trabajadores de las UCI, hemos dise\u00f1ado un demostrador con un amplio abanico de funciones y opciones de personalizaci\u00f3n.[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=\u00bb1\/2″][vc_empty_space height=\u00bb45px\u00bb][vc_single_image image=\u00bb42017″ img_size=\u00bbfull\u00bb qode_css_animation=\u00bb\u00bb][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=\u00bb\u00bb row_type=\u00bbrow\u00bb use_row_as_full_screen_section=\u00bbno\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb angled_section=\u00bbno\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb background_image_as_pattern=\u00bbwithout_pattern\u00bb z_index=\u00bb\u00bb][vc_column][vc_empty_space height=\u00bb30″ el_class=\u00bbnot-on-mobile\u00bb][vc_empty_space height=\u00bb50″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=\u00bb\u00bb row_type=\u00bbrow\u00bb use_row_as_full_screen_section=\u00bbno\u00bb type=\u00bbfull_width\u00bb angled_section=\u00bbno\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb background_image_as_pattern=\u00bbwithout_pattern\u00bb z_index=\u00bb\u00bb el_class=\u00bbrow-image-mobile-full-width\u00bb][vc_column][vc_empty_space height=\u00bb60″][vc_row_inner row_type=\u00bbrow\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb css_animation=\u00bb\u00bb][vc_column_inner][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n

Participantes en el proyecto y financiaci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n

[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb30″][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner row_type=\u00bbrow\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb css_animation=\u00bb\u00bb][vc_column_inner][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n

Colaboradores del proyecto<\/strong><\/h3>\n

[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb15″][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner row_type=\u00bbrow\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb css_animation=\u00bb\u00bb][vc_column_inner width=\u00bb1\/2″][vc_single_image image=\u00bb42957″ img_size=\u00bbfull\u00bb css=\u00bb\u00bb qode_css_animation=\u00bb\u00bb][vc_empty_space height=\u00bb30″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]Universidad de Augsburgo
\n<\/strong>La Universidad de Augsburgo<\/a> (Prof. Brunner y Prof. Schiffels) se dedica a la investigaci\u00f3n y la ense\u00f1anza de planificaci\u00f3n y an\u00e1lisis de procesos de servicios estrat\u00e9gicos y operativos en el sector sanitario, especialmente en hospitales. Se centra en la modelizaci\u00f3n, el an\u00e1lisis y la optimizaci\u00f3n de problemas pr\u00e1cticos utilizando m\u00e9todos cuantitativos. Los planteamientos m\u00e1s importantes tratan la gesti\u00f3n de los procesos, los recursos, la calidad y la informaci\u00f3n. El cometido de la Universidad de Augsburgo en el proyecto consiste en aportar su propia experiencia en los \u00e1mbitos del aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning<\/em>) y la optimizaci\u00f3n.[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=\u00bb1\/2″][vc_single_image image=\u00bb42846″ img_size=\u00bbfull\u00bb css=\u00bb\u00bb qode_css_animation=\u00bb\u00bb][vc_empty_space height=\u00bb30″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]Hospital Universitario de Augsburgo<\/strong>
\nEl Hospital Universitario de Augsburgo<\/a> (UKA) es el \u00fanico hospital con el nivel m\u00e1ximo de asistencia de Suabia y uno de los mayores de Alemania, con unas 1750 camas. El UKA es colaborador pr\u00e1ctico del proyecto y, por tanto, establece el v\u00ednculo con el entorno cl\u00ednico. La tarea del UKA consiste en validar de forma exhaustiva los procedimientos de pron\u00f3stico y optimizaci\u00f3n basados en la inteligencia artificial y comprobar su aplicabilidad, aceptaci\u00f3n y eficacia para su uso pr\u00e1ctico en la medicina de cuidados intensivos.[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_empty_space height=\u00bb10″ el_class=\u00bbnot-on-mobile\u00bb][vc_empty_space height=\u00bb40″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=\u00bb\u00bb row_type=\u00bbrow\u00bb use_row_as_full_screen_section=\u00bbno\u00bb type=\u00bbfull_width\u00bb angled_section=\u00bbno\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb background_image_as_pattern=\u00bbwithout_pattern\u00bb z_index=\u00bb\u00bb el_class=\u00bbrow-image-mobile-full-width\u00bb][vc_column][vc_row_inner row_type=\u00bbrow\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb css_animation=\u00bb\u00bb][vc_column_inner width=\u00bb1\/3″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n

Patrocinador del proyecto<\/h3>\n

[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb15″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]Ministerio Federal de Investigaci\u00f3n, Tecnolog\u00eda y Espacio[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb15″][vc_single_image image=\u00bb87159″ img_size=\u00bbfull\u00bb css=\u00bb\u00bb qode_css_animation=\u00bb\u00bb][vc_empty_space height=\u00bb15″][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=\u00bb1\/3″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n

Programa de apoyo<\/strong><\/h3>\n

[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb15″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]Sistemas de asistencia basados en IA para aplicaciones sanitarias integradas en procesos<\/p>\n

(KIAS)<\/a>[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb15″ el_class=\u00bbonly-on-mobile\u00bb][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=\u00bb1\/3″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n

Organizador del proyecto<\/strong><\/h3>\n

[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb15″][vc_column_text]VDI\/VDE Innovation + Technik GmbH<\/span>[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_empty_space height=\u00bb60″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=\u00bb\u00bb row_type=\u00bbrow\u00bb use_row_as_full_screen_section=\u00bbno\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb angled_section=\u00bbno\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb background_image_as_pattern=\u00bbwithout_pattern\u00bb z_index=\u00bb\u00bb][vc_column][vc_empty_space height=\u00bb40px\u00bb el_class=\u00bbnot-on-mobile\u00bb][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=\u00bb\u00bb row_type=\u00bbrow\u00bb use_row_as_full_screen_section=\u00bbno\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb angled_section=\u00bbno\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb background_image_as_pattern=\u00bbwithout_pattern\u00bb z_index=\u00bb\u00bb css=\u00bb.vc_custom_1720432140000{background-color: #e8e0e0 !important;}\u00bb][vc_column][vc_empty_space height=\u00bb40″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n

\u00bfInteresado en colaborar en nuestros proyectos de investigaci\u00f3n?<\/h2>\n

[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb15″][\/vc_column][\/vc_row][vc_row css_animation=\u00bb\u00bb row_type=\u00bbrow\u00bb use_row_as_full_screen_section=\u00bbno\u00bb type=\u00bbgrid\u00bb angled_section=\u00bbno\u00bb text_align=\u00bbleft\u00bb background_image_as_pattern=\u00bbwithout_pattern\u00bb z_index=\u00bb\u00bb css=\u00bb.vc_custom_1720432148181{background-color: #e8e0e0 !important;}\u00bb][vc_column width=\u00bb1\/6″][\/vc_column][vc_column width=\u00bb2\/3″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]Exploramos el potencial de las tecnolog\u00edas del ma\u00f1ana con proyectos de investigaci\u00f3n e innovaci\u00f3n. Siempre estamos buscando colegas comprometidos que quieran unirse a nosotros en el viaje de XITASO y ayudar a darle forma.[\/vc_column_text][vc_empty_space height=\u00bb15″][vc_column_text css=\u00bb\u00bb]<\/p>\n

Mostrar todas las ofertas<\/a><\/p>\n

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Otros proyectos<\/h2>\n

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Proyecto de investigaci\u00f3n KISPP<\/div>\n

Planificaci\u00f3n inteligente del personal de enfermer\u00eda<\/h3>\n

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Klinikum Rechts der Isar (MRI)<\/div>\n

Planificaci\u00f3n automatizada de los horarios<\/h3>\n

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ifap<\/div>\n

Arznei aktuell, la aplicaci\u00f3n de ifap<\/h3>\n

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Mostrar todos los proyectos<\/a><\/p>\n

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\u00bfEst\u00e1 interesado en un proyecto, un servicio o tiene alguna otra pregunta?<\/h2>\n

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Dr. Jan-Philipp Stegh\u00f6fer<\/b><\/p>\n

Tel. +49 821 885 882 374
\njan-philipp.steghoefer@xitaso.com<\/a><\/p>\n

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