El Hospital General de Valencia lanza ANESTECH, un proyecto que utiliza inteligencia artificial para realizar evaluaciones preanestésicas remotas, optimizando recursos y mejorando la atención al paciente.
El Hospital General de Valencia, a través de su Fundación de Investigación, ha puesto en marcha el innovador proyecto ANESTECH, que busca revolucionar la evaluación preanestésica mediante el uso de herramientas avanzadas de inteligencia artificial y ciberseguridad. Este sistema permitirá a los pacientes enviar información clínica, imágenes y vídeos desde la comodidad de sus hogares, facilitando así un proceso más eficiente.
Los datos recopilados serán analizados por algoritmos de inteligencia artificial diseñados para evaluar la vía aérea y clasificar el riesgo anestésico. Este enfoque incorpora protocolos específicos para asegurar la protección de la información sanitaria, garantizando así la confidencialidad del paciente.
El desarrollo del proyecto ANESTECH está liderado por ISECO Servicios Tecnológicos, en colaboración con diversas instituciones como S2 Grupo, el Instituto de Biomecánica de Valencia (IBV), la Universitat Politècnica de València (UPV), y la propia Fundación de Investigación del Hospital General Universitario de Valencia (FIHGUV). Esta alianza reúne conocimientos clínicos, tecnológicos, académicos y en ciberseguridad.
La iniciativa surge a partir de las inquietudes planteadas por la jefa del servicio de Anestesia, Reanimación y Tratamiento del Dolor, Dolores López Alarcón. Ella destaca que “la evaluación preanestésica sigue siendo un proceso muy dependiente de la presencialidad”, lo que genera desplazamientos innecesarios y una carga asistencial elevada. ANESTECH busca abordar esta problemática desde una perspectiva clínica segura y centrada en el paciente.
Con esta solución, se espera identificar tempranamente a los pacientes con bajo riesgo anestésico, quienes no tendrían necesidad de acudir físicamente al hospital. En contraste, aquellos con un riesgo elevado podrán ser detectados con mayor precisión y derivados a una valoración presencial más exhaustiva. Este modelo optimiza los recursos sanitarios y reduce las listas de espera, asegurando una atención más personalizada a quienes realmente lo requieren.
La Universitat Politècnica de València (UPV) desempeñará un papel crucial en este proyecto al desarrollar modelos que evalúen el riesgo anestésico. Estos modelos permitirán inferir situaciones potencialmente peligrosas durante el proceso anestésico y facilitarán la estratificación automatizada de pacientes en fase preoperatoria.
Por su parte, el Instituto de Biomecánica de Valencia (IBV) contribuirá con su experiencia en tecnologías biomecánicas. Se encargará del desarrollo tecnológico necesario para capturar y analizar información visual y de movimiento a través de dispositivos móviles. Esto permitirá implementar una nueva metodología para valorar remotamente la vía aérea durante el proceso preanestésico.
ANESTECH cuenta con un presupuesto aproximado de 1,19 millones de euros, cofinanciado por la Unión Europea mediante el Programa Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). La ejecución del proyecto está prevista hasta diciembre de 2027, buscando establecer una solución viable para hospitales en la Comunitat Valenciana.
This initiative has been recognized as the only healthcare project selected in the AVI 2025 – Proyectos Estratégicos en Cooperación call by the Agencia Valenciana de Innovación (AVI), which received 107 proposals and funded only 22 with an acceptance rate of 20.6%. This highlights the significance of ANESTECH within the healthcare sector.
Dolores López Alarcón lidera este proyecto junto con otros anestesistas como Eva Mateo Rodríguez, Raquel Durá Navarro, y el subdirector médico Carlos Errando Onyate. Además, participa Mª Ángeles Celda Moret desde enfermería.
A través del desarrollo del proyecto ANESTECH, el Hospital General de Valencia avanza hacia una digitalización segura en los procesos preoperatorios, consolidándose como un actor clave en la implementación de soluciones tecnológicas aplicadas a la práctica asistencial.