Los premios Ennova Health 2025 reconocen la excelencia innovadora de dos proyectos del IDIS

20 November 2025

El equipo FarmaCHUSLab, en colaboración con VARPA Group de la UDC, lidera PK-PDrugs, una plataforma dirigida a la posología personalizada de fármacos

El grupo GrHeCo-Gen desarrolla un proyecto de inteligencia artificial que facilita la toma de decisiones de los profesionales sanitarios en el diagnóstico y manejo de casos complejos

Santiago de Compostela, 20 de noviembre de 2025.- Los Premios Ennova Health 2025 han distinguido a dos proyectos del IDIS por su destacado impulso a la innovación en el ámbito de la digitalización sanitaria. En esta quinta edición de los galardones, la plataforma PK-PDrugs del equipo FarmaCHUSLab, y el proyecto Código Rojo, desarrollado por el grupo de Hematología Computacional y Genómica (GrHeCo-Gen) del IDIS, han sidos reconocidos en la categoría de Transformación Digital.

Impulsada por el grupo FarmaCHUSLab del IDIS en colaboración con el grupo de Visión Artificial y Reconocimiento de Patrones (VARPA) de la UDC, la plataforma PK-PDrugs se encuentra dirigida a la posología personalizada de fármacos. Este proyecto surge como respuesta a la creciente necesidad y demanda de un enfoque más personalizado y preciso del tratamiento farmacológico e incorpora modelos estadísticos avanzados que permiten incrementar significativamente la precisión en las dosis de medicamentos, ofreciendo nuevos parámetros de seguridad y eficacia, que cobran especial relevancia en el caso de enfermedades como las neurológicas o psiquiátricas.

A través de esta plataforma es posible ajustarse a la variabilidad de cada paciente, integrando de manera efectiva sus datos personales para ofrecer los tratamientos a medida. Gracias a su accesibilidad, permite consultar información clave de farmacocinética (disciplina que estudia el modo en el que los fármacos interactúan con el cuerpo humano) en cualquier momento y desde cualquier localización, lo que establece un nueva paradigma en la gestión de la medicación.

“Esta herramienta no solo permite mejorar los resultados con tratamientos más precisos y adaptados, sino que también tiene un impacto más amplio al abordar posibles deficiencias de los sistemas de salud y al facilitar una atención más personalizada, de mayor precisión e inclusiva; mejoras que fortalecen la sostenibilidad y la eficacia del sistema de salud”, señalan los investigadores del proyecto galardonado.

Inteligencia artificial y experiencia clínica

El premio Ennova Health en la categoría de IA y Gestión del Dato fue otorgado al proyecto Código Rojo, liderado por el Dr. Adrián Mosquera, investigador principal del grupo de Hematología Computacional y Genómica del IDIS.

Mediante esta plataforma multimodal que combina inteligencia artificial y experiencia clínica, el equipo investigador pretende mejorar el diagnóstico, tratamiento y pronóstico de enfermedades. El proyecto busca facilitar la toma de decisiones de los profesionales sanitarios gracias a tres centenares de asistentes virtuales (chatbots) especializados en distintos grupos de enfermedades y áreas del conocimiento.

Inicialmente desarrollada para oncohematología, Código Rojo ha ampliado su ámbito de aplicación a múltiples especialidades médicas, convirtiéndose en una herramienta de gran valor para casos clínicos complejos. El objetivo del equipo es dar servicio a los profesionales sanitarios, facilitando la toma de decisiones terapéuticas e incluso la predicción de posibles complicaciones.

Un reconocimiento de alto impacto

Los Premios Ennova Health, organizados por Diario Médico y Correo Farmacéutico, reconocen anualmente proyectos de innovación digital en salud que aportan valor real al sistema sanitario, mejoran la calidad asistencial y promueven la sostenibilidad del sistema. La quinta edición de estos galardones puso en valor la trayectoria de los equipos de investigación del IDIS y el impacto clínico de las propuestas, no solo por su sofisticación técnica, sino también por su capacidad para transformar datos en decisiones clínicas útiles y aplicables en entornos reales.

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