A menudo, las iniciativas de IA se quedan atrapadas en la etapa de prueba de concepto y no llegan a escalar.

En esta sesión veremos ejemplos reales de cómo empresas de diferentes sectores han logrado llevar soluciones de inteligencia artificial a su entorno productivo, generando impacto operativo o estratégico.

Un espacio para entender los factores clave de éxito, las barreras habituales y las lecciones aprendidas en el camino de la innovación a la implementación.

Presenta:

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

Participa:

• Pau López, Responsable de Sistemas de Información, Institut Català de la Salut (ICS)

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

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

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

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La Dra. Carolina Migliorelli Falcone es responsable de la línea de investigación en Trustworthy Artificial Intelligence for Healthcare dentro de la Unidad de Salud Digital de Eurecat. Su trayectoria investigadora comenzó con una tesis doctoral en el Centro de Investigación en Ingeniería Biomédica (CREB – UPC), seguida de una etapa postdoctoral vinculada al Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER-BBN).

Su trabajo se centra en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial aplicados a la salud, con especial atención a los aspectos de confianza, explicabilidad y seguridad. Lidera proyectos orientados a crear algoritmos avanzados de aprendizaje automático que apoyen la toma de decisiones clínicas, faciliten la clasificación y estratificación de pacientes, y promuevan intervenciones personalizadas basadas en datos. También trabaja en soluciones que permiten a las personas gestionar su salud y mejorar su estilo de vida mediante tecnologías digitales fiables y adaptadas.

Cuenta con amplia experiencia en el procesamiento y análisis de datos biomédicos y en la integración de datos clínicos en entornos complejos. Es doctora en Ingeniería Biomédica (UPC), Máster en Ingeniería Biomédica (UB-UPC) e Ingeniera Técnica de Telecomunicaciones con especialidad en Sistemas Electrónicos (UPC).

Institut Català de la Salut (ICS) | Linkedin

Pau López se licenció como Ingeniero Superior de Telecomunicaciones en 1999. Desde entonces, ha ejercido diversas funciones en el ámbito de los sistemas de información sanitarios en diferentes instituciones. En 2019 lideró la creación y despliegue del proyecto DigiPatICS, dedicado a la digitalización de los servicios de Anatomía Patológica del ICS, que también abrió la puerta al desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial aplicados a la imagen celular, convirtiéndose en un proyecto referente europeo. Actualmente es responsable de los Sistemas de Información del ICS y apoya las iniciativas corporativas relacionadas con la implantación de soluciones de IA.

La digitalización de los cristales de anatomía patológica dentro del proyecto DigiPatICS ha abierto nuevas oportunidades para el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial, tanto en la cuantificación celular como en la detección de patrones tumorales, entre otras aplicaciones. En estas líneas, ya disponemos de algoritmos integrados en el flujo de trabajo diario de los patólogos. Estos algoritmos se han desarrollado conjuntamente con la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), con el apoyo de los profesionales de la anatomía patológica, utilizando diversos enfoques de inteligencia artificial para garantizar su aplicabilidad clínica.

Hospital General de Granollers | Linkedin

Carlos Rubies es matemático y experto en tecnologías de la información aplicadas a la salud, con más de 30 años de experiencia en innovación digital sanitaria. Ha liderado proyectos pioneros en sistemas de imagen médica y, en la actualidad, como CIO del Hospital General de Granollers, impulsa la transformación digital y la implantación de la Inteligencia Artificial Generativa de una institución con más de 2.000 profesionales. Ha desarrollado proyectos de digitalización clínica, BI, ciberseguridad e iniciativas de Inteligencia Artificial, integrando la innovación con impacto real en la asistencia y la eficiencia operativa.

Desde la prueba al despliegue real, con impacto.El Hospital General de Granollers está implantando el uso de la IA Generativa en entornos clínicos reales. Se están integrando agentes de IA en el día a día para redactar informes de alta, elaborar resúmenes de Historia Clínica y responder a las reclamaciones entre otros. Con liderazgo desde la transformación digital, la cocreación con los profesionales y una cultura activa de formación y mejora continua, el proyecto ha generado un alto impacto operativo y cultural, demostrando que es posible escalar la IA con sentido, eficiencia, calidad y sostenibilidad.

www.some.es | LinkedIn

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Técnico en sistemas informáticos y redes, actualmente IT Intern en SOME S.A.U. Ha participado en proyectos de integración de pantallas táctiles, RPA y Machine Learning para mejorar procesos productivos y reducir no conformidades.

Graduado en Ingeniería Informática por la UdG y IT Intern en SOME S.A.U. Apasionado por la analítica de datos, trabaja en proyectos de Machine Learning aplicados a la industria. A partir de 2025 iniciará un máster en Bioinformática en la Universidad de Aarhus.

En esta ponencia se presenta un proyecto de IA desarrollado en SOME S.A.U. para predecir defectos en piezas metálicas en tiempo real. Mediante datos recogidos durante la producción y el uso de modelos como LSTM y HMM, se han obtenido resultados prometedores para mejorar la calidad, reducir costes y escalar la solución dentro del marco de la Industria 4.0.

www.dribia.com | LinkedIn

Pol Colomer es doctor en Física centrado en el análisis de las redes complejas por la Universidad de Barcelona, ​​con experiencia investigadora en la Universidad de California, San Diego. Después de su etapa académica, trabajó más de seis años como fecha scientist en King -la empresa creadora de Candy Crush-, optimizando videojuegos móviles mediante analítica y aprendizaje automático. Desde hace más de ocho años es cofundador y co-CEO de Dribia, un estudio de ciencia de datos en Barcelona especializado en diseñar y desarrollar soluciones de inteligencia artificial a medida para empresas de diversos sectores.

El proyecto Daima surgió de la necesidad de Celsa, un importante fabricante de acero, de clasificar automáticamente la calidad de la chatarra recibida. Esta solución algorítmica, basada en inteligencia artificial y aprendizaje profundo, utiliza redes neuronales convolucionales para analizar imágenes de cámaras estáticas e identificar en tiempo real las distintas calidades del material. El sistema, que emula el trabajo manual, mejora la seguridad de los operarios, aumenta la objetividad de la valoración y agiliza el proceso, con la ventaja adicional de la explicabilidad de las predicciones.