Tecnología

NutriColor, mejor App para diabetes tipo 2 y riesgo cardiovascular en el III Hackathon Nacional de Salud

Martes 19 de junio de 2018
El premio ha sido para el equipo formado por dos ingenieros del laboratorio de Big Data y Analytics de IECISA, la consultora tecnológica del Grupo El Corte Inglés, y médicos residentes de Medicina Preventiva y Salud Pública del Hospital Ramón y Cajal.

Nutricolor es una aplicación que proporciona al paciente diagnosticado de diabetes mellitus tipo 2 un etiquetado nutricional alternativo del alimento que va a adquirir: basta con escanear -con un smartphone- el código de barras del producto que desea comprar para conocer así la idoneidad, o no, de consumo ante su dolencia. De esta forma, el paciente aumenta su capacidad para tomar mejores decisiones en el momento de adquirir productos saludables y su médico de referencia podrá realizar un mejor seguimiento de sus hábitos alimenticios.

“El equipo del Hospital Ramón y Cajal tenía una buena idea y hubo sintonía desde el principio entre ambas partes. Una experiencia que nos gustaría repetir”, han señalado Gonzalo Colino y Luis Ruiz, ambos ingenieros del Laboratorio de Big Data y Analítica de Informática El Corte Inglés, que han formado equipo junto con tres médicos residentes de Medicina Preventiva y Salud Pública del Hospital Ramón y Cajal de Madrid en este Hackathon, un maratón de programación sanitaria en el que participan profesionales sanitarios, pacientes, diseñadores, gestores sanitarios y programadores.

La aplicación NutriColor ha recibido dos galardones en esta edición, celebrada en Madrid los días 15 y 16 de junio en el CNIC (Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares): el ‘Premio a la mejor App para Diabetes tipo 2 y riesgo cardiovascular’, y el ‘Premio de la Asociación de Investigadores en eSalud a la App con más impacto’.

En este mismo foro y también en el CNIC se ha celebrado el Simposio sobre Big Data, Inteligencia Artificial y nuevas oportunidades del sector sanitario. José María Veganzones, Responsable del Laboratorio de Big Data de IECISA, intervino en el debate y en la posterior sesión de design thinking sobre ‘Big data en el campo de la medicina preventiva’: la tecnología big data aplicada al ingente volumen de información que genera cada paciente y cómo deben recogerla y tratarla los servicios sanitarios y el Sistema Nacional de Salud, para aportar nuevos modelos sistemáticos que ayuden a determinar con mayor precisión las enfermedades que puede sufrir una persona o un colectivo.

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