Sovint, les iniciatives d’IA es queden atrapades en l’etapa de prova de concepte i no arriben a escalar.

En aquesta sessió veurem exemples reals de com empreses de diferents sectors han aconseguit portar solucions d’intel·ligència artificial al seu entorn productiu, generant impacte operatiu o estratègic.

Un espai per entendre els factors clau d’èxit, les barreres habituals i les lliçons apreses en el camí de la innovació a la implementació.

Presenta:

• Carolina Migliorelli, Head of Research Line (Healthcare Artificial Intelligence), Eurecat

Participa:

• Pau López, Responsable de Sistemes d’Informació, Institut Català de la Salut (ICS)

• Carles Rubies, Director de transformació Digital, Hospital General de Granollers

• Oriol Canillas, IT Technician i Ernest Ceballos, Data Analyst, SOME S.A.

• Pol Colomer, Co-Founder & Co-CEO, Dribia Data Research

eurecat.org | @Eurecat_news | Instagram

La Dra. Carolina Migliorelli Falcone és responsable de la línia de recerca a Trustworthy Artificial Intelligence for Healthcare dins de la Unitat de Salut Digital d’Eurecat. La seva trajectòria investigadora va començar amb una tesi doctoral al Centre de Recerca en Enginyeria Biomèdica (CREB – UPC), seguida d’una etapa postdoctoral vinculada al Centre de Recerca Biomèdica a la Xarxa (CIBER-BBN).

El seu treball se centra en el desenvolupament de sistemes d’intel·ligència artificial aplicats a la salut, amb una atenció especial als aspectes de confiança, explicabilitat i seguretat. Lidera projectes orientats a crear algorismes avançats d’aprenentatge automàtic que donin suport a la presa de decisions clíniques, facilitin la classificació i estratificació de pacients, i promoguin intervencions personalitzades basades en dades. També treballa en solucions que permeten a les persones gestionar la salut i millorar el seu estil de vida mitjançant tecnologies digitals fiables i adaptades.

Compta amb àmplia experiència en el processament i anàlisi de dades biomèdiques i en la integració de dades clíniques en entorns complexos. És doctora en Enginyeria Biomèdica (UPC), màster en Enginyeria Biomèdica (UB-UPC) i Enginyera Tècnica de Telecomunicacions amb especialitat en Sistemes Electrònics (UPC).

Institut Català de la Salut (ICS) | Linkedin

Pau López es va llicenciar com a Enginyer Superior de Telecomunicacions l’any 1999. Des de llavors, ha exercit diverses funcions en l’àmbit dels sistemes d’informació sanitaris en diferents institucions. L’any 2019 va liderar la creació i desplegament del projecte DigiPatICS, dedicat a la digitalització dels serveis d’Anatomia Patològica de l’ICS, que també va obrir la porta al desenvolupament d’algoritmes d’intel·ligència artificial aplicats a la imatge cel·lular, convertint-se en un projecte referent europeu. Actualment és responsable dels Sistemes d’Informació de l’ICS i dona suport a les iniciatives corporatives relacionades amb la implantació de solucions d’IA.

La digitalització dels vidres d’anatomia patològica dins del projecte DigiPatICS ha obert noves oportunitats per al desenvolupament d’algoritmes d’intel·ligència artificial, tant en la quantificació cel·lular com en la detecció de patrons tumorals, entre altres aplicacions. En aquestes línies, ja disposem d’algoritmes integrats en el flux de treball diari dels patòlegs. Aquests algoritmes han estat desenvolupats conjuntament amb la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), amb el suport dels professionals de l’anatomia patològica, utilitzant diversos enfocaments d’intel·ligència artificial per garantir la seva aplicabilitat clínica.

Hospital General de Granollers | Linkedin

Carles Rubies és matemàtic i expert en tecnologies de la informació aplicades a la salut, amb més de 30 anys d’experiència en innovació digital sanitària. Ha liderat projectes pioners en sistemes d’imatge mèdica i, actualment, com a CIO de l’Hospital General de Granollers, impulsa la transformació digital i la implantació de la Intel·ligència Artificial Generativa d’una institució amb més de 2.000 professionals. Ha desplegat projectes de digitalització clínica, BI, ciberseguretat i iniciatives d’Intel·ligència Artificial, integrant la innovació amb impacte real en l’assistència i l’eficiència operativa.

Des de la prova al desplegament real, amb impacte. L’Hospital General de Granollers està implantant l’ús de la IA Generativa en entorns clínics reals. S’estan integrant agents d’IA en el dia a dia per redactar informes d’alta, elaborar resums d’Història Clínica i respondre a les reclamacions entre altres. Amb lideratge des de la transformació digital, la cocreació amb els professionals i una cultura activa de formació i millora contínua, el projecte ha generat un alt impacte operatiu i cultural, demostrant que és possible escalar la IA amb sentit, eficiència, qualitat i sostenibilitat.

www.some.es | LinkedIn

www.some.es | LinkedIn

Tècnic en sistemes informàtics i xarxes, actualment IT Intern a SOME S.A.U. Ha participat en projectes d’integració de pantalles tàctils, RPA i Machine Learning per millorar processos productius i reduir no-conformitats.

Graduat en Enginyeria Informàtica per la UdG i IT Intern a SOME S.A.U. Apassionat per l’analítica de dades, treballa en projectes de Machine Learning aplicats a la indústria. A partir del 2025 iniciarà un màster en Bioinformàtica a Aarhus University.

En aquesta ponència es presenta un projecte d’IA desenvolupat a SOME S.A.U. per predir defectes en peces metàl·liques en temps real. Mitjançant dades recollides durant la producció i l’ús de models com LSTM i HMM, s’han obtingut resultats prometedors per millorar la qualitat, reduir costos i escalar la solució dins del marc de la Indústria 4.0.

www.dribia.com | LinkedIn

Pol Colomer és doctor en Física centrat en l’anàlisi de les xarxes complexes per la Universitat de Barcelona, amb experiència investigadora a la Universitat de Califòrnia, San Diego. Després de la seva etapa acadèmica, va treballar més de sis anys com a data scientist a King —l’empresa creadora de Candy Crush—, optimitzant videojocs mòbils mitjançant analítica i aprenentatge automàtic. Des de fa més de vuit anys és cofundador i co-CEO de Dribia, un estudi de ciència de dades a Barcelona especialitzat en dissenyar i desplegar solucions d’intel·ligència artificial a mida per a empreses de diversos sectors.

El projecte Daima va sorgir de la necessitat de Celsa, un important fabricant d’acer, de classificar automàticament la qualitat de la ferralla rebuda. Aquesta solució algorítmica, basada en intel·ligència artificial i aprenentatge profund, utilitza xarxes neuronals convolucionals per analitzar imatges de càmeres estàtiques i identificar les diferents qualitats de material en temps real. El sistema, que emula la feina manual, millora la seguretat dels operaris, augmenta l’objectivitat de la valoració i agilitza el procés, amb l’avantatge addicional de l’explicabilitat de les prediccions.