{"id":541037,"date":"2025-07-03T13:31:38","date_gmt":"2025-07-03T13:31:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/co-es\/?post_type=client-story&#038;p=541037"},"modified":"2026-01-20T12:57:09","modified_gmt":"2026-01-20T12:57:09","slug":"ai4healthyaging-ia-para-prevenir-enfermedades-relacionadas-con-el-envejecimiento","status":"publish","type":"client-story","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/co-es\/news\/client-stories\/ai4healthyaging-ia-para-prevenir-enfermedades-relacionadas-con-el-envejecimiento\/","title":{"rendered":"AI4HealthyAging: IA para prevenir enfermedades relacionadas con el envejecimiento"},"content":{"rendered":"\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-reusable header heroReusable  \"><div class=\"header-bgs\"><picture><source srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/AI4HealthyAging-client-story-web-page-banner.jpg?w=2880&amp;quality=70 1x, 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href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/AI4HealthyAging-client-story-case-study.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"opens in a new window\"><span>Descargar el caso de estudio<\/span><span class=\"type\">2 MB pdf<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div><div class=\"infoWrapper \"><div class=\"row\"><div class=\"col-md-4\"><span class=\"fieldName\">Client: Research consortium<\/span><\/div><div class=\"col-md-4\"><span class=\"fieldName\">Region: Spain<\/span><\/div><div class=\"col-md-4\"><span class=\"fieldName\">Industry: Healthcare<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-intro-para undefined section section--intro\"><div class=\"intro-para\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-1\"><nav class=\"article-social\"><ul class=\"social-nav\"><li class=\"ip-order-fb\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/www.capgemini.com\/co-es\/?post_type=client-story&amp;p=541037\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-fb\"><\/i><span class=\"sr-only\">Facebook<\/span><\/a><\/li><li class=\"ip-order-li\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/sharing\/share-offsite\/?url=https:\/\/www.capgemini.com\/co-es\/?post_type=client-story&amp;p=541037\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" title=\"abrir en una nueva ventana\"><i aria-hidden=\"true\" class=\"icon-li\"><\/i><span class=\"sr-only\">Linkedin<\/span><\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10\"><h2 class=\"intro-para-title\">El consorcio, liderado por Capgemini e integrado por 15 entidades cient\u00edfico-tecnol\u00f3gicas, ha aprovechado todo el poder de la IA para la detecci\u00f3n temprana y la toma de decisiones cl\u00ednicas<br><\/h2><p class=\"intro-para-content\"><strong>Desaf\u00edo del cliente<\/strong>: utilizar IA para la detecci\u00f3n temprana de enfermedades relacionadas con la edad con transparencia, confiabilidad y privacidad.<br><br><strong>Soluci\u00f3n<\/strong>: Dise\u00f1ar y desarrollar soluciones inteligentes para el diagn\u00f3stico precoz de accidente cerebrovascular e insuficiencia card\u00edaca, as\u00ed como soluciones de aprendizaje federado.<br><br><strong>Beneficios:<\/strong><\/p><ul class=\"box-list\"><li>Soluci\u00f3n escalable<\/li><li>Seguridad mejorada para informaci\u00f3n confidencial<\/li><li>Los algoritmos alcanzan una precisi\u00f3n superior al 85% en entornos controlados<\/li><\/ul><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-group undefined section section--article-content\"><div class=\"article-main-content\"><div class=\"container\"><div class=\"row\"><div class=\"col-12 col-md-11 col-lg-10 offset-md-1 offset-lg-1\"><div class=\"article-text article-quote-text\">\n<p>La detecci\u00f3n temprana y la toma de decisiones cl\u00ednicas basada en datos son algunos de los principales retos que enfrenta la medicina al abordar enfermedades relacionadas con el envejecimiento, como el ictus o la insuficiencia card\u00edaca. Una IA fiable y transparente tiene un gran potencial para superar estos retos.<\/p>\n\n\n\n<p>AI4HealthyAging es un proyecto que busca mejorar la detecci\u00f3n temprana de enfermedades relacionadas con el envejecimiento mediante IA. Lo lleva a cabo un consorcio p\u00fablico-privado formado por 15 entidades y financiado por el programa Misiones de I+D en IA de 2021 del Ministerio de Asuntos Econ\u00f3micos y Transformaci\u00f3n Digital de Espa\u00f1a.<\/p>\n\n\n\n<p>El consorcio, coordinado por Capgemini, dise\u00f1a y desarrolla soluciones inteligentes que permiten la detecci\u00f3n temprana de enfermedades neurol\u00f3gicas, motoras y degenerativas asociadas al envejecimiento y permiten actuar con rapidez. Estos sistemas facilitan la toma de decisiones en pacientes mayores con afecciones como insuficiencia card\u00edaca, ictus, sarcopenia, enfermedad de Parkinson, deterioro cognitivo asociado a la p\u00e9rdida auditiva y otras enfermedades neurodegenerativas.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, el proyecto incluye actividades transversales centradas principalmente en el aprendizaje federado, el dise\u00f1o y desarrollo de m\u00e9todos de explicabilidad (que permiten a los usuarios comprender y confiar en los resultados generados por algoritmos de IA) y t\u00e9cnicas de detecci\u00f3n y mitigaci\u00f3n de sesgos. Capgemini ha coordinado la iniciativa y ha sido responsable del desarrollo de dos paquetes de trabajo clave: un sistema de alerta temprana para insuficiencia card\u00edaca e ictus, as\u00ed como una IA federada y explicable para aplicaciones m\u00e9dicas avanzadas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-ia-federada-y-explicable-para-aplicaciones-medicas-avanzadas\">IA federada y explicable para aplicaciones m\u00e9dicas avanzadas<\/h2>\n\n\n\n<p>El aprendizaje federado en el \u00e1mbito sanitario ha revolucionado la forma en que se entrenan los modelos de IA, permitiendo la colaboraci\u00f3n entre m\u00faltiples entidades sin comprometer la privacidad de los datos. El enfoque descentralizado empleado en este proyecto es fundamental para la investigaci\u00f3n m\u00e9dica y el diagn\u00f3stico asistido por IA, ya que permite a hospitales, cl\u00ednicas e instituciones compartir conocimientos sin necesidad de transferir datos sensibles. En este contexto, la implementaci\u00f3n de mecanismos de seguridad avanzados, como el cifrado ca\u00f3tico, refuerza a\u00fan m\u00e1s la confidencialidad e integridad de la informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Dado que los datos m\u00e9dicos contienen informaci\u00f3n altamente sensible, garantizar su seguridad es una prioridad. Al no requerir la transferencia de datos a servidores centrales, sino entrenar los modelos localmente y compartir \u00fanicamente los par\u00e1metros de actualizaci\u00f3n, se reduce el riesgo de fugas o accesos no autorizados. Esto fomenta la confianza tanto de los pacientes como de los profesionales sanitarios en la capacidad de la IA para mejorar los tratamientos y diagn\u00f3sticos.<\/p>\n\n\n\n<p>Desde una perspectiva social, los hospitales con menos infraestructura pueden beneficiarse de modelos creados a partir de datos recopilados de m\u00faltiples entidades sin comprometer su privacidad. De esta forma, se democratiza la IA, reduciendo las desigualdades en la atenci\u00f3n sanitaria. Desde un punto de vista \u00e9tico, el uso del aprendizaje federado con medidas de seguridad avanzadas promueve la transparencia y el cumplimiento de las normativas de privacidad.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, se han desarrollado modelos de IA que incorporan m\u00e9todos de explicabilidad, lo que permite a los profesionales sanitarios comprender y validar predicciones, lo que refuerza la confianza y facilita su integraci\u00f3n en entornos cl\u00ednicos y regulatorios. En concreto, el consorcio ha creado tarjetas informativas que proporcionan informaci\u00f3n tanto de datos (Tarjetas de Datos) como de modelos (Tarjetas de Modelos). Este entorno tambi\u00e9n se ha mejorado con grandes modelos de lenguaje para facilitar las consultas y la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-sistema-de-alerta-temprana-de-insuficiencia-cardiaca-y-accidente-cerebrovascular\">Sistema de alerta temprana de insuficiencia card\u00edaca y accidente cerebrovascular<\/h2>\n\n\n\n<p>El desarrollo del sistema se basa en la monitorizaci\u00f3n de sensores de movimiento de Unidades de Medici\u00f3n Inercial (UMI) y electrocardiogramas (ECG) para estimar el nivel de recuperaci\u00f3n de pacientes con ictus o insuficiencia card\u00edaca. Este enfoque representa una soluci\u00f3n no invasiva que permite evaluar la evoluci\u00f3n del paciente sin necesidad de procedimientos m\u00e9dicos complejos o inc\u00f3modos. Esto es especialmente relevante para personas con problemas de salud delicados que pueden experimentar ansiedad o incomodidad con los m\u00e9todos de monitorizaci\u00f3n tradicionales que requieren constantes visitas al hospital.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, la implementaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda es clave para mejorar el acceso a la atenci\u00f3n m\u00e9dica de las poblaciones vulnerables. Con el uso de sensores de UMI y ECG, estos pacientes pueden ser monitorizados a distancia, reduciendo la necesidad de traslados frecuentes y aliviando la carga econ\u00f3mica y log\u00edstica para ellos, sus cuidadores y el sistema sanitario en general.<\/p>\n\n\n\n<p>Otro beneficio clave de este proyecto es su capacidad para generar datos en tiempo real, lo que permite estimar el nivel de recuperaci\u00f3n de un paciente y predecir su evoluci\u00f3n. En el caso de pacientes que han sufrido un ictus, el an\u00e1lisis de movimiento basado en sensores de UMI proporciona informaci\u00f3n detallada sobre la recuperaci\u00f3n de la movilidad, la coordinaci\u00f3n y la funci\u00f3n motora general.<\/p>\n\n\n\n<p>Para pacientes con insuficiencia card\u00edaca, el uso del ECG como herramienta de monitorizaci\u00f3n continua permite evaluar la actividad el\u00e9ctrica del coraz\u00f3n, detectar anomal\u00edas y ajustar con precisi\u00f3n los tratamientos. Al combinar estos datos con algoritmos de predicci\u00f3n, los m\u00e9dicos pueden anticipar complicaciones y modificar la medicaci\u00f3n seg\u00fan las necesidades espec\u00edficas de cada paciente.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n<section class=\"section latestStoriesBlock \"><div class=\"container\"><div class=\"contentTitle\"><h2 class=\"story-heading\">Historias de clientes<\/h2><\/div><div class=\"row\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"col-md-4 col-lg-8\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"storyBox \">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"imageWrapper focused-image-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"\/co-es\/news\/client-stories\/abn-amro-adopta-un-enfoque-centrado-en-el-futuro-para-el-desarrollo-de-gen-ai\/\" aria-label=\"ABN AMRO adopta un enfoque centrado en el futuro para el desarrollo de Gen AI\"  tabindex=\"-1\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<picture>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<source 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