Programa del congreso

Las enfermedades inflamatorias inmunomediadas (IMID), como la artritis reumatoide (AR) y la espondiloartritis (EspA), requieren un seguimiento estrecho y continuo que no siempre es factible en la práctica clínica convencional. En el marco del proyecto FIS PI22/00777 se desarrolló la plataforma digital IMIDoc, integrando un modelo de atención mixta (MAM), que combina aplicaciones para pacientes y profesionales, facilitando el registro de resultados reportados por los pacientes (ePROs), la resolución de incidencias y el acceso a recursos educativos. En este trabajo se presentan resultados preliminares del estudio multicéntrico en curso e introduce la propuesta de una métrica de adherencia compuesta (MAC-IMIDoc) para su futura validación. Se incluyeron 245 pacientes (AR: 46,9%; EspA: 53.1%) de cinco hospitales españoles. Durante el seguimiento se registraron 275 incidencias, resueltas en un tiempo medio de 2.1 días, principalmente por vía telemática. La usabilidad mostró un nivel excelente con una puntuación global del SUS de 80 puntos, mientras que la experiencia reportada fue positiva, con más del 80% de pacientes satisfechos. La MAC-IMIDoc evidenció una adherencia inicial elevada a 30 días (media 69.4%), con un descenso progresivo hasta el 38% en el seguimiento completo, debido principalmente a la caída en la frecuencia de uso. IMIDoc se presenta como una alternativa prometedora en el seguimiento de enfermedades reumáticas, combinando la gestión clínica con el soporte digital, y mejorando el acceso a la información y la resolución de problemas en tiempo real.

The increasing uptake of HIV Pre-Exposure Prophylaxis (PrEP) presents a significant logistical challenge for sexual health services. To address this, we adapted an existing, robust mHealth platform into a new digital pathway, PrEP EmERGE. This paper describes the technical implementation, security architecture, core functionalities, and usage data of the PrEP EmERGE platform. Leveraging the original's modular architecture, the system was efficiently repurposed to support the specific needs of HIV-PrEP users and clinicians. The platform provides users with secure access to test results, appointment details, and educational resources, integrating with clinical information systems. Usage data from its deployment demonstrates successful adoption by both the clinic and users. This technical solution provides a secure, robust, and scalable pathway for PrEP management, whose usability and acceptability have been validated in independent studies

Este trabajo presenta un estudio piloto sobre la calidad del aire interior en viviendas mediante el desarrollo y validación de Cicerone AirLink, un sistema IoT de bajo coste que integra sensores de PM, COVs y $CO_2$ con conectividad NB-IoT. La monitorización se realizó en nueve viviendas de la provincia de Cádiz durante siete días, con dispositivos instalados en cocina, salón y dormitorio. Los resultados evidencian que la calidad del aire interior es altamente dinámica y dependiente de la actividad humana y la ventilación, identificándose la cocina como punto crítico de emisión de partículas y COVs durante el cocinado, y los dormitorios como espacios de acumulación significativa de $CO_2$, con picos cercanos a 3000 ppm. El análisis estadístico mostró diferencias significativas entre estancias y franjas horarias, mientras que los modelos predictivos basados en Random Forest alcanzaron una elevada precisión ($R^2$ > 0,99 en algunos casos) en la estimación de contaminantes, lo que demuestra su utilidad para anticipar episodios de exposición y habilitar estrategias de ventilación inteligente. Estos hallazgos confirman la viabilidad técnica y económica de los sensores de bajo coste combinados con analítica avanzada como herramienta de apoyo a la salud pública y al diseño de entornos residenciales más saludables.

Este trabajo presenta una plataforma web interoperable para la evaluación ecográfica de masas anexiales, desarrollada conforme al estándar HL7 FHIR. La solución reproduce el flujo clínico habitual en consultas ginecológicas, permitiendo capturar hallazgos mediante formularios estructurados, calcular automáticamente el riesgo de malignidad mediante el algoritmo ECO-SCORE y generar informes clínicos integrables con sistemas de historia clínica electrónica.

La arquitectura se basa en una aplicación cliente-servidor, implementada con Spring Boot en el backend y React.js en el frontend. Se han modelado recursos clave del estándar FHIR, como Patient, Encounter, QuestionnaireResponse, RiskAssessment y Observation, cubriendo todo el proceso asistencial desde la adquisición de imágenes hasta el seguimiento histopatológico.

La plataforma ha sido validada técnicamente mediante simulaciones y pruebas funcionales, y evaluada por 15 profesionales clínicos, que destacaron su usabilidad, utilidad diagnóstica y adecuación al flujo de trabajo real. El diseño de la plataforma se llevó a cabo en colaboración entre el Hospital Universitario Ramón y Cajal (Departamento de Ginecología y Obstetricia e Instituto IRYCIS) y el Grupo de Bioingeniería y Telemedicina (GBT) de la UPM.

Los resultados confirman la viabilidad de soluciones modulares, trazables e interoperables, alineadas con estándares internacionales y listas para su integración en entornos sanitarios reales.

Chronic pain is a complex, multidimensional condition that significantly impacts patients' quality of life and requires long-term management. To address existing gaps in digital health tools for this population, we developed a digital platform that integrates a web interface for professionals and a mobile application for patients. The platform was developed with open-source technologies (Angular, TypeScript, Node.js, PostgreSQL, ECharts) and designed using a User-Centered Design methodology, ensuring the active involvement of patients and clinicians to enhance usability and clinical relevance. It provides a multidimensional assessment of patients' conditions across key clinical domains, using validated questionnaires, clinical recommendations, and interactive visualizations. The platform was technically validated to ensure correct functionality and responsive behaviour. In addition, two rounds of usability testing were conducted, including a pilot test with real patients (n=10) that yielded an average System Usability Scale (SUS) score of 67.75. This result confirms the platform's feasibility and its potential to serve as a robust, usable tool to support patient self-management and clinical practice

Introducción El dolor es el síntoma más incapacitante en los pacientes oncológicos y requiere un control continuo realizado durante las visitas presenciales. Esta información queda registrada en la Historia Clínica Electrónica (HCE) pero tener información entre visitas es útil para anticipar los cambios de tratamiento ante eventos de dolor. El estudio clínico Accompain de monitorización del dolor aporta información de síntomas y medicación entre visitas. Para valorar la complementariedad con la HCE es preciso un gran esfuerzo manual porque gran parte de la información está expresada en texto libre.

Objetivo Analizar los resultados de Accompain y estudiar la complementariedad con la HCE extraída con técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN).

Métodos Desde agosto de 2022 hasta octubre de 2024 se analizaron los datos obtenidos con los registros en Accompain. Además, se evaluaron modelos de PLN basados en reglas para la extracción de información de la HCE sobre dolor, otros síntomas, calidad de vida, medicación y consultas telefónicas.

Resultados En Accompain participaron 51 pacientes. Se registraron 27,16±38,53 datos de dolor por paciente vs. 2,10±2,93 valores registrados en las historias clínicas; 1,45±1,94 registros de otros síntomas vs. 31,04±30,10 registrados en la HCE; 15,35±30,28 rescates por paciente vs. 3,08±4,52 registros por paciente de otros medicamentos en las historias.

Conclusión La información de la HCE es más exhaustiva sobre la incidencia de síntomas, pero es limitada en los eventos de dolor entre visitas y uso de fármacos de rescate. El modelo PLN podría utilizarse para caracterizar los síntomas de otras cohortes del hospital.