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https://repositorio.unisanitas.edu.co/handle/123456789/1030

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    CARAMEL:CArdiovascular Risk Assessment via multimodal data analysis enabling personalised prevention strategies targeting MEnopausaL women.
    (Keralty, 2025) Instituto Global para la Excelencia en el Cuidado de la Salud Keralty
    Objetivo: Evaluar el riesgo cardiovascular en mujeres entre 40 y 60 años en etapa de perimenopausia o menopausia mediante un enfoque multimodal basado en inteligencia artificial, con el fin de desarrollar e implementar estrategias personalizadas, escalables y costo-efectivas de prevención cardiovascular. Método: Se propone un macroproyecto multicéntrico internacional y enfoque por fases: (1) Diseño mixto, con co-creación con mujeres usuarias y profesionales de la salud mediante métodos cualitativos y encuesta poblacional; (2) análisis retrospectivo de grandes bases de datos clínicas, biomarcadores, imágenes y variables sociales para desarrollar modelos predictivos de riesgo cardiovascular (CVD-RA) mediante técnicas de inteligencia artificial; (3) validación prospectiva de los modelos en cohortes seguidas longitudinalmente; y (4) evaluación experimental mediante un ensayo clínico aleatorizado de una intervención digital personalizada basada en apps, wearables y sistemas de apoyo a la decisión clínica. El modelo incluye una estratificación del riesgo en cuatro niveles que orienta intervenciones desde la promoción en salud hasta la prevención secundaria intensiva. Impacto o producto esperado: Se espera validar múltiples modelos de predicción de riesgo cardiovascular específicos para mujeres, desarrollar y evaluar herramientas digitales de autogestión y prevención, y generar evidencia científica robusta para la toma de decisiones clínicas y de política pública en salud cardiovascular femenina. Entre los productos se incluyen: plataformas digitales interoperables, modelos de IA explicables, biobancos multicéntricos, publicaciones científicas de alto impacto, insumos para guías de práctica clínica y estrategias de prevención personalizada transferibles a sistemas de salud como el colombiano.
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    Fragilidad en personas adultas mayores.
    (Keralty, 2024) Instituto Global para la Excelencia en el Cuidado de la Salud Keralty
    Objetivo: Generar y aplicar evidencia para mejorar la atención en salud de las personas adultas mayores con fragilidad y pre-fragilidad, mediante la identificación de intervenciones socio-comunitarias efectivas, la evaluación del impacto del perfil de riesgo sobre los costos en salud, y la implementación de una intervención integral orientada a prevenir la progresión de la fragilidad. Método: El proyecto se estructura en tres componentes complementarios: 1)Revisión sistemática de la literatura (RSL) para identificar intervenciones socio-comunitarias efectivas en población mayor con fragilidad (educación, actividad física, nutrición, terapia ocupacional, valoración geriátrica integral). 2) Estudio observacional retrospectivo para estimar el impacto de la caracterización del perfil de riesgo de fragilidad sobre los desenlaces en salud y los costos directos de atención en un sistema de salud. 3) Ensayo clínico aleatorizado (ECA) para evaluar la eficacia de una intervención socio-comunitaria integral en adultos mayores con pre-fragilidad, comparando un grupo intervención versus control en términos de progresión de fragilidad y resultados en salud. Impacto esperado: Optimizar la toma de decisiones clínicas y de gestión en salud para población adulta mayor Reducir la progresión hacia fragilidad y discapacidad Disminuir costos asociados a hospitalizaciones y uso de servicios de salud Fortalecer modelos de atención centrados en el cuidado comunitario. Producto esperado: Síntesis de evidencia sobre intervenciones efectivas en fragilidad Estimaciones de impacto en costos en salud Evidencia de eficacia de una intervención socio-comunitaria integral
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    Herramienta IA para la predicción de depresión y ansiedad en personas gestantes en periodo prenatal y hasta los 28 días posparto
    (Keralty, 2024) Instituto Global para la Excelencia en el Cuidado de la Salud Keralty
    Objetivo: Desarrollar y evaluar la factibilidad de una herramienta basada en inteligencia artificial que permita identificar tempranamente el riesgo de depresión y ansiedad durante el embarazo y el periodo posparto temprano (28 días), utilizando datos estructurados y texto clínico no estructurado provenientes de historias clínicas electrónicas. Método: Se desarrolló un estudio de fase de laboratorio bajo el marco CRISP-MED-DM, integrando múltiples fuentes de datos clínicos y administrativos de gestantes atendidas en Keralty Colombia. Se construyó un módulo de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para identificar señales de depresión y ansiedad a partir de notas clínicas, complementando los diagnósticos codificados. El desenlace fue validado mediante adjudicación clínica por un panel multidisciplinario. Posteriormente, se implementó un pipeline de aprendizaje automático para estimar riesgo y se integró una matriz de recomendaciones clínicas alineadas con herramientas validadas (PHQ-9, GAD-7, EPDS) y guías nacionales. Finalmente, se desarrollaron dos prototipos funcionales del sistema de soporte clínico y se evaluó su usabilidad mediante pruebas A/B con profesionales de salud. Impacto esperado: El proyecto contribuye al fortalecimiento de la salud mental materna mediante la detección oportuna del riesgo, el apoyo a la toma de decisiones clínicas y la optimización de rutas de atención. Producto esperado: El proyecto generó como resultado un prototipo funcional de una calculadora de riesgo basada en inteligencia artificial, que integra procesamiento de lenguaje natural, modelos predictivos y recomendaciones clínicas automatizadas.