Idonia, Recog Analytics y la interoperabilidad para una medicina más humana (https://idonia.com/ – https://recog.es/)
La fragmentación de la información médica entre comunidades autónomas y la dificultad de los pacientes para comprender sus propios informes son dos barreras asistenciales frecuentes. Idonia y Recog Analytics plantearon un reto integral para conectar sistemas de salud y traducir estudios médicos a un lenguaje divulgativo.
El ganador del Reto Idonia, Alfonso del Busto Martínez (https://www.linkedin.com/in/adelbustomartinez/) conquistó el premio con DEVA (Detección, Evaluación y Validación Asistida). La plataforma orquesta el transporte seguro de estudios médicos y genera una versión humanizada del informe. Para evitar que la simplificación del lenguaje degenere en imprecisiones, DEVA integra una capa de validación multi-agente con tres jueces de IA (clínico, lingüístico y ético) que evalúan en tiempo real la propuesta, garantizando que el texto final sea empático, comprensible y estrictamente fiel a la gravedad diagnóstica original.
👉 Ver vídeo del ganador del Reto Idonia: https://www.youtube.com/watch?v=wTmRHWk3gGw
👉 Acceder al repositorio: https://github.com/delbust/Deva
Treelogic y el desafío de la privacidad en la imagen médica (https://www.treelogic.com/es/)
Garantizar la protección de datos personales al compartir estudios radiológicos entre centros o para investigación es una prioridad ética y legal. Treelogic propuso diseñar una solución capaz de eliminar la información identificable (PHI) incrustada en los píxeles de las imágenes médicas.
El especialista Clemente García Hidalgo (https://www.linkedin.com/in/clementegarciahidalgo/) resolvió este reto mediante DeID-Rx, un pipeline de desidentificación que combina detección avanzada y ocultación irreversible. El aspecto más innovador de DeID-Rx es su conocimiento del contexto clínico: el sistema no realiza un borrado ciego del texto, sino que aplica listas blancas de seguridad para preservar marcadores asistenciales críticos, como la lateralidad de la imagen o la técnica utilizada, garantizando que la radiografía siga siendo útil para el diagnóstico.
👉 Ver vídeo del ganador del Reto Treelogic: https://www.youtube.com/watch?v=YUdqLOHi3c0
👉 Acceder al repositorio: https://github.com/torkitor/hackathon-Treelogic-clemente/tree/main
GooVentures y la evaluación del lenguaje mediante análisis de audio (https://goo.ventures/)
En el ámbito del neurodesarrollo infantil, la detección precoz es clave. GooVentures promovió un reto enfocado al análisis del habla como prueba de evaluación del Trastorno del Desarrollo del Lenguaje (TDL).
Los premiados Andrea López Guirado (https://www.linkedin.com/in/andrealopezguirado/) y Diego Esclarín Fernández (https://www.linkedin.com/in/diegoesclarinfernandez) se alzaron con el triunfo tras desarrollar Habli. Su propuesta destaca por una cuidada «honestidad clínica»: el sistema actúa como una herramienta ligera de cribado en niños de 3 a 6 años mientras estos participan en un juego. La solución evalúa fonemas y estimadores de riesgo procesando la voz localmente en el dispositivo para proteger la privacidad del menor, dejando siempre la decisión diagnóstica final en manos del profesional.
👉 Ver vídeo de los ganadores del Reto GooVentures: https://www.youtube.com/watch?v=MbBgDk9XfFA
👉 Acceder al repositorio: https://github.com/Di3g0E/Hackathon_IABiomed
Desde IABiomed expresamos nuestro más sincero agradecimiento a Idonia, Recog Analytics, Treelogic y GooVentures por su visión estratégica y su firme apoyo a la innovación abierta. Felicitamos a los ganadores y a todos los equipos participantes, cuyo esfuerzo demuestra el potencial transformador de la Inteligencia Artificial cuando se aplica con rigor al servicio de la salud.
