TRoPA: Early Testing in Medical Robotics Process Automation

En el proyecto se pretende definir e instanciar una solución para la automatización robótica de procesos que utilicen tecnología Blockchain y que sean totalmente testables en etapas tempranas.

Investigador principal

María José Escalona Cuaresma

Sede

US

Tecnología

Machine learning
Big Data
Business Analitycs
Blockchain
Robótica

Sector

2

Agentes agregados

G7 Inebir Technology S.L. (en Adelante G7)
* Contamos también con el apoyo el hospital Inebir como ente en el que se implantará y validará el resultado para alcanzar un TRL de 08.

Resumen de la propuesta

En el proyecto se pretende definir e instanciar una solución para la automatización robótica de procesos (RPA) que utilicen tecnología Blockchain (para la transferencia segura de los datos) y que sean totalmente testables en etapas tempranas. Esta solución estará orientada a procesos de negocios del entorno sanitario. La solución permitirá involucrar al personal sanitario en este testeo temprano para que la calidad de la robotización pueda ser testada desde las etapas más tempranas.

Objetivo del proyecto

El proyecto parte de la hipótesis de que los procesos de negocio, entre otros los procesos clínicos, pueden ser automatizados, incluso robotizados en mucha de sus tareas, siempre que se garantice la calidad desde el principio.
La RPA, es un concepto que se refiere a involucrar robots para la automatización de los procesos de negocio. A diferencia de otras tecnologías similares, el robot se considera un ente inteligente que va aprendiendo en base a machine learning. En el entorno médico, los RPA ofrecen una excelente solución para automatizar procesos que pueden ser muy costosos, bien por su complejidad o por hechos como el envejecimiento de la población y los costes que los enfermos crónicos están generando. Sin embargo, la seguridad de los datos y la criticidad del entorno, conlleva que la calidad de los RPA deban ser garantizadas desde el principio de su definición y desarrollo.

En base esta hipótesis, el objetivo principal:

“Establecer un marco de definición y orquestación de procesos de negocio robotizados que sea testable y que permita trabajar de manera estrecha con los usuarios aplicándolo al sector médico para el aumento de la calidad y la reducción de costes”.

Resultados esperados e indicadores

En el proyecto se pretende realizar difusión científico-técnica medida por los siguientes indicadores:

Indicadores (esperados hasta el 31/12/2021)
    Nuevo personal investigador (equivalente anual): 3 (1.5 por año)
    Patentes: 1 (como registro pues el software no es patentable)
    Nº contratos transferencia: 2
    Congresos: 4 (2 nacionales y 2 internacionales)
    Publicaciones indexadas: 3 (relativas a las AC2, AC3 y a AC4-AC5)
    Tesis doctorales: se plantearán 2

Además de esto, se contempla difusión del proyecto a través de otros canales, como redes sociales y eventos empresariales.

Justificación potencial impacto tecnológico del proyecto (TRL)

En el proyecto se pretende alcanzar un TRL 9. Al contar con la colaboración de la empresa G7, especialista en desarrollos TIC para entornos sanitarios, así como la experiencia del equipo investigador solicitante en la tecnología y la relación con G7, contamos con la garantía de conseguir un TRL8. Pero, además, dadas nuestras relaciones anteriores y al contar con el entorno de pruebas y validación de la clínica Inebir, podemos realizar una implantación en un entorno real validado con personal clínico y asociado a un sistema de historia clínica que conocemos bien, (iMedea).

Avances

El proyecto Tropa pretendía desarrollar una solución que basándose en los principios de la ingeniería guiada por modelos, pudiese aplicar tecnologías disruptivas, como el RPA, blockchain o el machine learning, para poder ayudar a la robotización de procesos software que afecta al tratamiento de datos de pacientes en procesos de fecundación humana.

Sin embargo, al aparecer la pandemia producida por el SARS Covid 19, decidimos cambiar el caso de uso. Con la colaboración de la clínica Inebir, lo que hicimos fue aplicar los mismos conceptos tecnológicos pero para resolver un problema con la Covid 19.

El proyecto lo que ha hecho es desarrollar una APP, ahora mismos solo para Android, denomianda Cofree que ya ha sido registrada. Con esta APP las pacientes de la clínica pueden realizar un triaje de su riesgo de ser paciente COVID antes de asistir a consulta. Esto desbloquea el sistema y aumenta la seguridad del paciente. De esta manera, la paciente interactúa con un robot software que le realiza una serie de test, suministrados durante la pandemia por el Ministerio de Sanidad, Consumo y Bienestar social y adaptado por la clínica. Si se detecta riesgo, el paciente es derivado a una plataforma de telemedicina, Meet2Care. Todo el traspaso de la información se hace mediante protocolos seguros (basado en blockchain) y el sistema tiene la capacidad de ir aprendiendo (machine learning) de acuerdo a los test que vayan realizándose.

En la actualidad, estamos mejorando la primera versión y ampliándola con nuevos recursos, entre otros, para que sea accesible desde cualquier dispositivo. El primer prototipo ya se está testando en la clínica y ha tenido un amplio impacto, teniendo a empresas del sector muy interesadas en el mismo.

Congresos:

Sánchez Gómez, Nicolás, Mejías Risoto, Manuel, Lizcano, David, Torres Valderrama, Jesús: The Current Limitations of Blockchain Traceability: Challenges from Industry. Ponencia en Congreso. 16th International Conference on Web Information Systems and Technologies. Congreso on-line. 2020

Cabello, Rafael, Escalona Cuaresma, María José, J.G. Enríquez: Beyond the Hype: RPA Horizon for Robot-Human Interaction. Comunicación en taller de trabajo. RPA Forum - 18th Int. Conference on Business Process Management. Sevilla. 2020

Publicaciones:

Sánchez Gómez, Nicolás, Torres Valderrama, Jesús, García García, Julián Alberto, Gutiérrez Rodríguez, Javier Jesús, Escalona Cuaresma, María José: Model-Based Software Design and Testing in Blockchain Smart Contracts: A Systematic Literature Review. En: IEEE Access. 2020. Vol. 8. Pag. 164556-164569. 10.1109/Access.2020.3021502. JCR Q1

Sánchez Gómez, Nicolás, L. Morales Trujillo, Gutiérrez Rodríguez, Javier Jesús, Torres Valderrama, Jesús: The Importance of Testing in the Early Stages of Smart Contract Development Life Cycle. Journal of Web Engineering. En: Journal of Web Engineering. 2020. 10.13052/jwe1540-9589.1925

Patentes:

García García, Julián Alberto, Sánchez Gómez, Nicolás, Escalona Cuaresma, María José, Valle Zarza, Félix, Martínez Andrades, Christian: Cofree. Patente de invención, Propiedad industrial. Solicitud: 2020-12-16