OHDAPP (Own Health Data app). TENERIFE

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Schedule
Application period ended

13 March 2019 23:59 UTC

Start

14 March 2019

Finish

13 May 2019

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Carmina Santana

carmina.santana@demola.net

OHDAPP (Own Health Data app). TENERIFE

DESIGNED TOGETHER WITH Open Canarias

¿Te imaginas tener acceso personal y directo a toda la información sobre tu salud?,…Buscamos diseñar una herramienta que permita al ciudadano tener a su alcance todos los registros de información sobre su salud y bienestar, permitiendo con ello aproximarnos a una medicina de precisión y personalizada. La combinación de inteligencia artificial y blockchain permitirán alcanzar la solución innovadora que buscamos para el mercado.

Background

Open Canarias es una empresa fundada en 1996, con capacidades para ofrecer soluciones tecnológicas avanzadas que satisfacen las demandas del nuevo ecosistema digital, en contextos como el de las ciudades inteligentes, la sanidad, el turismo y el sector público, entre otros. Las tecnologías que sustentan dichas capacidades incluyen el fast data, inteligencia artificial, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural, blockchain, sistemas reactivos, etc.
El planteamiento del proyecto satisface una necesidad no cubierta por ninguna solución existente en el mercado. Parte de un escenario en el que deben confluir los conocimientos de ámbitos muy diferentes (la salud, la ciberseguridad, la experiencia de usuario, las restricciones legales, etc), lo que unido a las capacidades de Open Canarias en tecnologías como blockchain y machine learning, aportan el potencial de lograr una solución altamente disruptiva, con un impacto evidente en la mejora en el bienestar y la salud de la ciudadanía, y escalable a nivel global.

Challenge

El proyecto propone la integración de todos los registros de información de salud de un ciudadano en un único repositorio, permitiendo que sea el propio ciudadano quien conozca y decida quién y cómo accede a su información de salud, utilizando tecnologías de registro distribuido (blockchain) para la trazabilidad. Este repositorio tendrá la capacidad de incorporar los datos obtenidos de la mejora en la secuenciación genética y los avances de disciplinas como la epigenética o la proteómica. Finalmente, la aplicación de técnicas de inteligencia artificial (machine learning, deep learning y reinforcement learning) permitirán lograr los beneficios vinculados a la medicina de precisión y personalizada.
Del proyecto se espera una DEMO de posibles aplicaciones (móvil y web), apoyadas en un repositorio simulado que permita demostrar el potencial de la solución, e involucrar a los diferentes interesados dentro del sector de la salud. Deberá, asimismo, demostrar sus capacidades de extensión en cuanto a fuentes de información adicionales (apps móviles, wereables, IoT, …) y la adición de nuevos algoritmos de IA.
El equipo ideal estaría formado por personas interesadas en el ámbito de la salud, la protección de datos, la ciberseguridad, el diseño en experiencia de ususarios y, preferentemente buscamos alumnado de derecho, ingenierías, matemáticas, diseño, y disciplinas de la salud.

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