Tras más de un año en marcha, el proyecto AllPrevent afronta en 2026 un hito decisivo en su objetivo de anticipar complicaciones graves en pacientes con enfermedades crónicas, especialmente en el ámbito de la nefrología. Nuestra iniciativa, en colaboración directa con el Hospital Universitario Príncipe de Asturias, que ya está contribuyendo a mejorar el seguimiento clínico de más de 400 pacientes.
Con motivo de esta nueva fase del proyecto, el medio especializado Redacción Médica ha entrevistado a dos de sus principales responsables clínicos: Diego Rodríguez Puyol, jefe de Nefrología e investigador principal, y María Ángeles Gómez González, directora del Servicio de Enfermería. Sus testimonios permiten comprender cómo AllPrevent está transformando la atención diaria al paciente crónico desde dentro del hospital.
Dos pilares: wearables y plataforma de gestión del paciente crónico
AllPrevent se articula en torno a dos elementos clave suministrados por Intelligent Data S.L.: dispositivos wearables y la plataforma tecnológica AllPrevent. Los smartwatch permiten la monitorización continua de constantes vitales, información que se combina con los parámetros clínicos obtenidos de las máquinas de diálisis. Todo ello se integra en una plataforma de gestión del paciente crónico diseñada específicamente para el análisis clínico y el seguimiento longitudinal.
«Los wearables miden las constantes vitales de los pacientes. A eso le unimos todos los parámetros de la máquina de diálisis, junto con una plataforma de gestión del paciente crónico que hemos creado desde el grupo de investigación», explica Gómez González en la entrevista.
Escuchar al paciente: salud percibida y participación activa
El sistema, además, incorpora un enfoque especialmente relevante: la percepción subjetiva del propio paciente. A través de una interfaz visual basada en iconos, el usuario puede comunicar de forma sencilla síntomas como mareos, calambres u otras molestias habituales.
Este sistema reduce las barreras de comunicación y fomenta una mayor implicación del paciente en su propio cuidado. «A partir de esa información, las enfermeras, de manera muy sutil, pueden explorar qué le pasa y estar muy pendientes», subraya Gómez González. El resultado es una relación más cercana, continua y humana entre paciente y equipo asistencial.
Inteligencia artificial para anticipar eventos graves
Toda la información recogida se analiza mediante inteligencia artificial, lo que permite generar alertas anticipadas basadas en patrones predictivos. Según explica Rodríguez Puyol, el objetivo es detectar cambios sutiles con varios días de antelación:
«Intentamos predecir con alrededor de tres días cualquier cambio que el paciente vaya a tener para prevenir un evento grave, desde un posible ingreso hospitalario hasta, en casos extremos, el fallecimiento».
Este enfoque supone un cambio de paradigma en la gestión de pacientes crónicos complejos, pasando de una atención reactiva a un modelo preventivo y proactivo.
Más allá de la enfermedad: una visión integral del cuidado
Uno de los aspectos más destacados del proyecto es su carácter holístico. AllPrevent no se limita al control técnico de la diálisis, sino que incorpora el factor humano como parte esencial del tratamiento.
«Hablamos de una enfermedad muy pesada y muy tediosa, que afecta a todos los niveles: social, familiar y personal. Los pacientes tienen que modificar su alimentación, sus hábitos y su forma de viajar», señala Gómez González.
En este contexto, uno de los avances más relevantes del proyecto es la sensación de seguridad y acompañamiento que están experimentando los pacientes, al saber que su estado de salud está siendo monitorizado de forma continua.
Resultados preliminares y proyección futura
Aunque el estudio continúa en fase de recogida de datos y los resultados preliminares no se esperan hasta el mes de mayo, ya se observan indicios de correlación entre la percepción subjetiva del paciente y la aparición posterior de eventos clínicos.
«Para que estos métodos masivos tengan valor necesitamos una población amplia y suficientes eventos clínicos. Eso es lo que nos dará potencia estadística», explica Rodríguez Puyol.
Si los resultados confirman las expectativas, AllPrevent podría transformar la práctica clínica diaria. El propio investigador lo ilustra con un ejemplo claro: si el sistema detecta un patrón de riesgo, el médico recibe una alerta y puede contactar con el paciente para evaluar la situación y aplicar medidas preventivas de inmediato.
Durante la entrevista, Redacción Médica plantea la posibilidad de extender el proyecto a otros hospitales e incluso al Sistema Nacional de Salud (SNS). Un objetivo ambicioso que, de demostrarse su eficacia, podría mejorar de forma significativa la calidad de vida de los pacientes crónicos y optimizar los recursos sanitarios.
«El tratamiento de estas patologías consume cerca del 5% del gasto sanitario», recuerda Rodríguez Puyol. Reducir hospitalizaciones y complicaciones no solo tendría un impacto clínico, sino también económico.
Desde Intelligent Data, AllPrevent representa un ejemplo claro de cómo la tecnología sanitaria, aplicada con rigor clínico y visión humana, puede contribuir a construir un modelo de atención más preventivo, eficiente y centrado en las personas.