El Hospital Universitario Infanta Leonor, perteneciente a la red sanitaria pública de la Comunidad de Madrid, ha impulsado el proyecto ‘AI-DOMUS: Espacio de datos de atención sanitaria domiciliaria’, una iniciativa destinada a transformar la hospitalización a domicilio en un modelo predictivo y de precisión.
Este hospital madrileño trabaja desde hace meses en el desarrollo de un ecosistema de datos interoperable, seguro y confiable que refuerza la continuidad asistencial y favorece la innovación en la atención del paciente en su hogar.
El Hospital Universitario Infanta Leonor consolida la línea de trabajo iniciada con el programa ‘Hospital sin Paredes’, potenciando ahora la integración y el uso avanzado del dato como elemento central para mejorar la atención en el domicilio.
Este proyecto, plenamente alineado con la estrategia digital de la Comunidad de Madrid, refuerza un modelo en el que la capacidad de análisis, la interoperabilidad y la coordinación entre profesionales se traducen directamente en mejores cuidados para el paciente en su hogar.
Un espacio de datos para reforzar la atención sanitaria en el domicilio
El hospital mantiene desde 2020 un programa de hospitalización en el domicilio, con planes de atención personalizados y digitalizados apoyados por monitorización y analítica de datos.
Este modelo se enmarca en el programa de ‘Hospital sin Paredes’, que convierte el domicilio del paciente en una extensión clínica y digital del hospital, ofreciendo cuidados hospitalarios en casa con la misma seguridad, calidad y eficiencia que dentro del hospital.
Desde su implantación, se ha atendido a más de 3.000 pacientes, con un crecimiento anual superior al 15%, y se han gestionado más de 500.000 alertas digitales, además de realizar más de 1.500 administraciones de quimioterapia domiciliaria.
Datos, Inteligencia Artificial, y modelos predictivos para anticipar acciones y evitar riesgos en el domicilio
AI-DOMUS tiene como objetivo desarrollar un espacio de datos de atención sanitaria domiciliaria que permita capturar, integrar y compartir de forma segura datos generados en el domicilio —incluida información clínica y, cuando sea relevante, datos de contexto de otros ámbitos (por ejemplo, socioeconómicos y medioambientales)— en un entorno interoperable y con total gobernanza del dato, facilitando la continuidad asistencial y la innovación.
A partir de esta base de datos integrada, el proyecto busca habilitar capacidades de analítica avanzada e inteligencia artificial para el desarrollo de modelos predictivos orientados a evitar riesgos y anticipar necesidades en el domicilio (por ejemplo, detección precoz de deterioro clínico, priorización y estratificación de seguimiento), apoyando la toma de decisiones de los profesionales mediante monitorización remota, alertas y paneles de control.
La iniciativa está promovida por la Fundación para la Investigación e Innovación Biomédica de los hospitales universitarios Infanta Leonor y Sureste, y se alinea con las estrategias nacionales y europeas de datos y con el Espacio Europeo de Datos Sanitarios, contribuyendo al fortalecimiento del ecosistema digital en salud y al impulso de la investigación colaborativa.
Participación activa de un equipo multidisciplinar de profesionales
El proyecto está codirigido por el jefe de Servicio de Urgencias y de la Unidad de Hospitalización a Domicilio (UHAD) y coordinador de Transformación Digital del Hospital Universitario Infanta Leonor, doctor Carlos Bibiano Guillén, y por la jefa de Unidad de Urgencias y de la UHAD, doctora María Mir Montero.
En él participa un equipo multidisciplinar de profesionales con perfiles complementarios y especializados, que garantizan un enfoque integral en el diseño y desarrollo del proyecto.
Entre ellos se encuentran investigadores clínicos, científicos de datos, profesionales del departamento de Sistemas de Información del hospital, ingenieros biomédicos, así como profesionales de ámbitos clínicos, como el Servicio de Urgencias y de la Unidad de Hospitalización a Domicilio, entre muchos otros.
AI-DOMUS se desarrolla en el marco de una convocatoria promovida por el Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, a través de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, y cuenta con financiación de la Unión Europea a través de los fondos NextGenerationEU.
El proyecto cuenta con un presupuesto de 2.953.526 euros.
