Instituto de Ingeniería del Conocimiento

Service-Specific Heterogeneity in Sepsis Variable Significance and Machine Learning Model Performance: A Stratified Analysis of the BIAlert Cohort

Instituto de Ingeniería del Conocimiento — Mon, 29 Jun 2026 06:18:42 +0000

Sepsis detection relies on clinical variables and scoring systems assumed to perform uniformly across hospital settings. However, sepsis phenotype distributions shift between clinical environments, suggesting that variable importance may be setting dependent. This study aimed to quantify service-specific variability in the discriminatory capacity of clinical variables for sepsis detection and to evaluate whether this heterogeneity translates into differential performance of machine learning models compared to traditional clinical scoring systems. Methods: This stratified sub-analysis of the BIAlert Sepsis cohort (203,755 patients; 11,864 sepsis episodes, 2014–2018) evaluated 61 structured quantitative variables across nine hospital services (≥90 sepsis episodes each). Within each service, the Mann–Whitney–Wilcoxon test (p < 0.01, Holm-corrected) assessed differences between septic and non-septic episodes. Five machine learning models (Random Forest/BIAlert, XGBoost, CatBoost, SVM, Neural Network) and three clinical rules (NEWS, SIRS, qSOFA) were evaluated globally and stratified across four clinical environments. Results: The proportion of significant variables ranged from 95.1% in the Emergency Department (58/61) to 37.7% in the Intensive Care Unit (23/61). Lactate was the only universally significant variable (9/9 services). Clinical scoring systems collapsed in Critical Care (qSOFA and NEWS AUC 0.459). BIAlert maintained the highest AUC across all environments (0.975–0.857). The Friedman test confirmed significant differences (χ2 […]

La entrada Service-Specific Heterogeneity in Sepsis Variable Significance and Machine Learning Model Performance: A Stratified Analysis of the BIAlert Cohort aparece primero en Instituto de Ingeniería del Conocimiento.

La FUAM destaca la labor del IIC en investigación, desarrollo y transferencia de conocimiento en IA

Instituto de Ingeniería del Conocimiento — Thu, 25 Jun 2026 07:11:08 +0000

La Fundación de la Universidad Autónoma de Madrid (FUAM) celebró el pasado 18 de junio un acto conmemorativo con motivo de su 35 aniversario. La jornada reunió a representantes del ámbito académico, científico y empresarial en un espacio de diálogo en el que se reflexionó sobre el papel de la inteligencia artificial (IA) en la formación, la innovación y su impacto en la sociedad. Durante el encuentro se destacó la importancia de fortalecer la colaboración entre universidad, empresa e instituciones para impulsar el desarrollo tecnológico y favorecer la transferencia de conocimiento, especialmente en un contexto en el que la IA se ha convertido en un elemento clave para la competitividad y el progreso social. Reconocimiento al IIC por su compromiso con la transferencia de conocimiento En el marco de esta celebración, la FUAM entregó diversos reconocimientos a entidades que han contribuido a su trayectoria a lo largo de estos 35 años. Entre ellas, el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), distinguido por su contribución a la investigación y desarrollo de la inteligencia artificial, la transferencia de conocimiento y su apoyo continuado a la fundación desde sus inicios. Este reconocimiento pone en valor una colaboración de más de tres décadas orientada […]

La entrada La FUAM destaca la labor del IIC en investigación, desarrollo y transferencia de conocimiento en IA aparece primero en Instituto de Ingeniería del Conocimiento.

Implementación de un sistema de IA para ayudar a detectar la sepsis

Instituto de Ingeniería del Conocimiento — Thu, 18 Jun 2026 08:36:08 +0000

La inteligencia artificial ha demostrado en los últimos años un enorme potencial para predecir enfermedades antes de que se manifiesten clínicamente. Sin embargo, existe una brecha importante entre la investigación y la práctica real: muchos modelos funcionan bien en estudios retrospectivos, pero muy pocos llegan a integrarse en el día a día de los hospitales. En el paper From development to clinical practice: deployment of an interoperable and secure ML-based CDSS to aid in the early detection of sepsis se aborda precisamente cómo pasar de la investigación a la práctica real. Más que centrarse únicamente en el modelo de machine learning, presenta BIAlert Sepsis, un sistema de IA diseñado para ser utilizado en entornos clínicos reales, capaz de generar alertas tempranas de sepsis en pacientes hospitalizados. La importancia de detectar la sepsis precozmente La sepsis es una respuesta extrema del organismo ante una infección, que puede progresar rápidamente y provocar complicaciones graves o incluso la muerte. Una intervención temprana es clave para mejorar el pronóstico, ya que uno de los principales retos es que sus primeras señales son difíciles de identificar. Aunque existen herramientas y protocolos clínicos, la complejidad y variabilidad de la enfermedad hacen que muchos casos se detecten […]

La entrada Implementación de un sistema de IA para ayudar a detectar la sepsis aparece primero en Instituto de Ingeniería del Conocimiento.

From development to clinical practice: deployment of an interoperable and secure ML-based CDSS to aid in the early detection of sepsis

Instituto de Ingeniería del Conocimiento — Wed, 17 Jun 2026 10:22:41 +0000

Recent research has increasingly focused on machine learning (ML) models for early disease prediction, yet practical frameworks for integrating these models into clinical workflows remain limited. BIAlert is a microservices-based framework designed to operate as a real-time early-warning system for ML-driven disease prediction in hospitalised patients. It can be deployed remotely on physical or virtual servers and is composed of coupled microservices that communicate through Apache Kafka queues, using HL7 FHIR resources as the message format. The system comprises four core components: (1) the Connector, which ingests raw hospital data and converts it into standardised healthcare formats; (2) the Writer, which stores FHIR-formatted data in an internal database and triggers the prediction pipeline; (3) the Predictor, which hosts ML models and generates patient-specific alerts; and (4) the Model Evaluator, which supports prospective monitoring of model performance. Alerts are displayed through the BIAlert user interface and can also be integrated directly into the electronic health record (EHR). BIAlert is currently deployed and operating in real-time clinical settings in two hospitals, demonstrating its feasibility as a scalable and interoperable solution for ML-based clinical decision support. Si te interesa esta publicación, puedes descargarla: From development to clinical practice: deployment of an interoperable and secure […]

La entrada From development to clinical practice: deployment of an interoperable and secure ML-based CDSS to aid in the early detection of sepsis aparece primero en Instituto de Ingeniería del Conocimiento.

La IA mejora la toma de decisiones en los mercados eléctricos

Instituto de Ingeniería del Conocimiento — Wed, 10 Jun 2026 09:51:39 +0000

La transición hacia un sistema eléctrico más sostenible, la integración en los mercados eléctricos de las energías renovables y la evolución constante de estos mercados están generando un entorno donde la incertidumbre se ha convertido en uno de los principales retos estratégicos para las empresas. La toma de decisiones ya no depende únicamente de analizar datos históricos, sino que requiere interpretar en tiempo real múltiples variables interconectadas, como la generación renovable disponible, la demanda energética, los precios del mercado, la meteorología, la regulación vigente, la disponibilidad de activos o las señales de comportamiento del sistema eléctrico. Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) se convierte en una especie de habilitador necesario, ya que con su capacidad de analizar todo tipo de datos y de distintas fuentes, permite transformar estos grandes volúmenes de datos en conocimiento para poder anticiparse a escenarios futuros, reducir riesgos y mejorar la eficiencia operativa. La IA como ventaja competitiva del sector energético Los mercados eléctricos tienen la particularidad que deben tratar de equilibrar la generación y el consumo continuamente. Las desviaciones entre la energía prevista y la real pueden traducirse en elevados costes económicos, ineficiencias operativas y pérdida de competitividad. Una posible solución es disponer de […]

La entrada La IA mejora la toma de decisiones en los mercados eléctricos aparece primero en Instituto de Ingeniería del Conocimiento.

Una alianza para anticipar la sepsis en hospitales

Instituto de Ingeniería del Conocimiento — Tue, 02 Jun 2026 06:22:35 +0000

El Instituto de Ingeniería del Conocimiento y bioMérieux han firmado un acuerdo estratégico para impulsar el despliegue hospitalario de BIAlert Sepsis, nuestro sistema basado en inteligencia artificial diseñado para detectar de forma temprana la sepsis y el shock séptico. Este acuerdo facilitará su implantación en hospitales de Andalucía, Castilla-La Mancha y Portugal, contribuyendo a posicionar a estas regiones a la vanguardia en el uso de tecnologías avanzadas en salud. La alianza entre el IIC y bioMérieux integra dos capacidades clave: Diagnóstico microbiológico: identificación del microorganismo y orientación del tratamiento Analítica predictiva: anticipación del deterioro clínico antes de que sea evidente Esta combinación permite avanzar hacia un enfoque más preciso y personalizado en el manejo de infecciones graves, mejorando la toma de decisiones clínicas. Anticipar hasta 24 horas: clave para salvar vidas BIAlert Sepsis permite anticipar hasta 24 horas el riesgo de sepsis mediante el análisis continuo de datos clínicos de los pacientes. Gracias a alertas automáticas al equipo asistencial, los profesionales de la medicina pueden intervenir antes, mejorando el pronóstico y reduciendo complicaciones, mortalidad y estancias hospitalarias. Actualmente, la solución ya está en funcionamiento en centros como: Hospital Universitario Son Llàtzer (Palma de Mallorca) Hospital 12 de Octubre (Madrid) Complejo […]

La entrada Una alianza para anticipar la sepsis en hospitales aparece primero en Instituto de Ingeniería del Conocimiento.

Cómo funciona el mercado eléctrico en España

Juan Bella — Thu, 14 May 2026 08:57:51 +0000

En España, el mercado eléctrico organiza la compra y venta de energía mediante un mercado diario y ajustes posteriores en mercados intradiarios, con el objetivo de construir un programa de producción y consumo de energía eléctrica para cada periodo cuarto horario. Ese programa, sin embargo, es una previsión, por lo que la operación del sistema debe corregir en tiempo real las diferencias entre la energía programa que se va a consumir y la energía que realmente se consume. Mantener el equilibrio entre generación y demanda de energía eléctrica es una condición básica para que el sistema funcione con seguridad. Como la electricidad no se almacena de forma generalizada en la propia red, cualquier desequilibrio puede poner en peligro el sistema y obliga a actuar. Ahí entran los servicios de ajuste y balance de energía y, en particular, la regulación secundaria, que es un mecanismo automático que aporta flexibilidad en los minutos más cercanos a la operación. La operativa de los mercados eléctricos en España El mercado mayorista de la energía es el encargado de asignar la energía y establecer su precio a partir de las ofertas de compra y venta. El resultado es un programa que, en condiciones ideales, debería cubrir […]

La entrada Cómo funciona el mercado eléctrico en España aparece primero en Instituto de Ingeniería del Conocimiento.

Advancing Spanish clinical language understanding through domain-adaptive pretraining and new open clinical resources

Instituto de Ingeniería del Conocimiento — Fri, 08 May 2026 08:19:26 +0000

We present a novel contribution to Spanish clinical Natural Language Processing (NLP) by introducing the largest publicly available clinical corpus, ClinText-SP, along with a state-of-the-art clinical encoder language model. Our corpus was meticulously curated from diverse open sources, including clinical cases from medical journals and annotated corpora from shared tasks, providing a rich and diverse dataset that was previously difficult to access. Our model, developed through domain-adaptive pretraining on this comprehensive dataset, significantly outperforms existing models on multiple clinical NLP benchmarks. By publicly releasing both the dataset and the model, we aim to empower the research community with robust resources that can drive further advancements in clinical NLP and ultimately contribute to improved healthcare applications. Si te interesa esta publicación, puedes descargarla: Advancing Spanish clinical language understanding through domain-adaptive pretraining and new open clinical resources.

La entrada Advancing Spanish clinical language understanding through domain-adaptive pretraining and new open clinical resources aparece primero en Instituto de Ingeniería del Conocimiento.

Computación cuántica, ¿puede revolucionar la inteligencia artificial?

Instituto de Ingeniería del Conocimiento — Mon, 04 May 2026 08:52:10 +0000

Qué es la computación cuántica, cómo funciona, su estado actual, sus aplicaciones en la industria y por qué puede revolucionar la inteligencia artificial, fue el tema del seminario de la Cátedra UAM-IIC Ciencia de datos y aprendizaje automático. El seminario fue impartido por Carlos Ruíz Pastor, director de Inteligencia Artificial en Quantum Mads. ¿Qué es la computación cuántica? La computación cuántica es un paradigma de computación que se basa en los principios de la mecánica cuántica para procesar información de una forma radicalmente distinta a la computación clásica. En la computación tradicional, la unidad básica de información es el bit, que puede tener un valor de 0 o 1. En cambio, en la computación cuántica se utiliza el qubit (quantum bit), que puede representar 0, 1 o una combinación de ambos estados gracias a fenómenos como la superposición cuántica. Esto permite explorar múltiples soluciones al mismo tiempo, lo que abre la puerta a una capacidad de cálculo potencialmente mucho mayor en determinados problemas. “el qubit puede tomar valores infinitos en un continuo, lo que amplía enormemente las posibilidades respecto a los bits clásicos”. Calos Ruíz Pastor ¿Por qué es importante la computación cuántica hoy? Aunque todavía está en una fase […]

La entrada Computación cuántica, ¿puede revolucionar la inteligencia artificial? aparece primero en Instituto de Ingeniería del Conocimiento.

El IIC se incorpora al Cluster de Inteligencia Artificial de la Comunidad de Madrid

Instituto de Ingeniería del Conocimiento — Thu, 30 Apr 2026 07:33:18 +0000

El Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) se incorpora como colaborador al Cluster de Inteligencia Artificial de la Comunidad de Madrid, reforzando así su compromiso con el impulso de la innovación, la investigación aplicada y el desarrollo del ecosistema de inteligencia artificial en la región. La adhesión del IIC, aprobada recientemente por la Junta Directiva del Cluster, supone un paso importante para sumar al posicionamiento de Madrid como uno de los principales polos europeos en el ámbito de la inteligencia artificial. Un ecosistema colaborativo para impulsar la IA El Cluster de Inteligencia Artificial de la Comunidad de Madrid se configura como un espacio de colaboración que integra empresas, centros de investigación, administraciones públicas y otros agentes clave del ecosistema tecnológico. Su objetivo es fomentar un entorno inclusivo y colaborativo que permita acelerar el desarrollo y la adopción de soluciones basadas en inteligencia artificial. Este Cluster de IA de la Comunidad Madrid busca: Promover la colaboración público-privada en el ámbito de la innovación Impulsar la generación de talento especializado en inteligencia artificial Favorecer la atracción de inversión tecnológica Potenciar el uso de la IA como ventaja competitiva para empresas y organizaciones Asimismo, el Cluster busca acercar el conocimiento en IA a […]

La entrada El IIC se incorpora al Cluster de Inteligencia Artificial de la Comunidad de Madrid aparece primero en Instituto de Ingeniería del Conocimiento.