La gestión de las enfermedades crónicas es uno de los grandes retos actuales de los sistemas sanitarios. El envejecimiento de la población, la creciente prevalencia de patologías crónicas y la sobrecarga asistencial de los profesionales exigen nuevos modelos de atención más personalizados, proactivos y sostenibles.
En este contexto nace SIGEC (Sistema Inteligente para la Gestión de las Enfermedades Crónicas Basado en Inteligencia Artificial Generativa), un proyecto liderado por LÃBERIT cuyo objetivo es el desarrollo de una plataforma tecnológica avanzada que combine Inteligencia Artificial Generativa (IAG) y Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) para mejorar el seguimiento del paciente crónico y, al mismo tiempo, reducir el agotamiento (burnout) de los profesionales sanitarios.
Un nuevo paradigma de atención sanitaria centrado en las personas
SIGEC persigue la creación de un modelo integral y personalizado de atención sanitaria, en el que la tecnología actúe como herramienta de apoyo al profesional y como elemento de empoderamiento del paciente, mejorando la experiencia asistencial y la calidad del cuidado clínico.
La solución se concibe desde una doble perspectiva:
Paciente crónico, que recibe acompañamiento, seguimiento y apoyo continuo.
Profesional sanitario, que dispone de herramientas inteligentes para optimizar procesos clínicos y administrativos.
Avances del proyecto SIGEC: trabajo realizado por fases
El proyecto ha completado con éxito las fases de análisis, diseño de la arquitectura e implementación inicial, avanzando de forma progresiva conforme a la planificación técnica establecida en la memoria del proyecto.
Fase 1 – Análisis y definición de requisitos
Durante esta fase inicial, liderada por LÃBERIT, se llevó a cabo un trabajo exhaustivo de definición funcional y técnica de la solución:
Descripción funcional completa del sistema, identificando los principales casos de uso para los distintos perfiles de usuario.
Reuniones de consulta y validación clínica con el equipo médico del área de Urología de la Fundación de Investigación del Hospital General Universitario de Valencia (FIHGUV), fundamentales para el análisis funcional y el enfoque clínico del proyecto.
Investigación en profundidad de LLM aplicables al ámbito sanitario, analizando técnicas para mejorar la fiabilidad, la ejecución de tareas complejas y la mitigación de riesgos en privacidad y seguridad.
Definición del mapa de integraciones, especificando servicios web, patrones de integración y gestión de datos.
Elaboración del documento de requisitos funcionales y no funcionales (E1.1), que recoge aspectos de rendimiento, seguridad, disponibilidad e implantación.
Fase 2 – Diseño de la arquitectura tecnológica
En la fase de arquitectura se establecieron las bases conceptuales y técnicas de la plataforma SIGEC:
Definición de la arquitectura tecnológica (E2.1), priorizando estándares internacionales y el uso de componentes de código abierto.
Diseño de un doble asistente virtual:
Asistente para el profesional sanitario, orientado a automatizar tareas clínicas y administrativas complejas mediante un enfoque multimodal y multiagente basado en LLM, integrándose con sistemas de Historia Clínica Electrónica (EHR) para reducir la carga cognitiva y el burnout.
Asistente para el paciente, diseñado para el seguimiento de pacientes crónicos mediante conversaciones naturales, recordatorios personalizados, mensajes motivacionales y monitorización de signos vitales.
Diseño de APIs e integraciones con sistemas sanitarios y EHR, incluyendo el uso de webhooks para notificaciones en tiempo real.
Elaboración del documento de diseño técnico (E2.2), que detalla los módulos y funcionalidades del sistema.
Diseño del módulo de seguridad, garantizando el cumplimiento de los requisitos de privacidad y protección de datos mediante mecanismos como la autenticación multifactor (MFA).
Fase 3 – Desarrollo e implementación inicial
Actualmente, el proyecto se encuentra en fase de desarrollo de los principales módulos definidos:
Desarrollo de la plataforma de seguimiento del paciente, que integrará el asistente virtual inteligente.
Implementación del asistente virtual para el paciente, basado en LLM, capaz de mantener conversaciones naturales, ofrecer recomendaciones personalizadas y fomentar el autocuidado.
Fase 4 – Preparación del pilotaje y validación clínica
Como paso previo a la validación experimental, se está trabajando en la definición de los escenarios de pilotaje, en colaboración con el equipo médico de FIHGUV:
Pilotaje centrado en dos casos de uso clave:
Pacientes con Insuficiencia Cardíaca.
Pacientes con Cáncer de Próstata.
El objetivo de esta fase será evaluar la adopción, usabilidad y valor clínico de la solución en un entorno real.
Tecnología con propósito: IA al servicio del valor humano
SIGEC refleja la visión de LÃBERIT sobre la aplicación de la Inteligencia Artificial en sanidad: una IA ética, segura y orientada a las personas, que no sustituye al profesional sanitario, sino que lo acompaña, lo apoya y potencia su capacidad de decisión, al tiempo que mejora la experiencia del paciente crónico.
Este proyecto supone un paso firme hacia una atención sanitaria más inteligente, sostenible y centrada en las personas, alineada con los retos actuales y futuros del sistema de salud.
