En este contexto nace Renal-Trust, un proyecto de innovación que utiliza datos clínicos e inteligencia artificial para identificar a los pacientes con enfermedad renal crónica que presentan un mayor riesgo de progresión rápida de la enfermedad.
El proyecto está liderado por el Dr. Ignacio Revuelta, del Servicio de Nefrología y Trasplante Renal del Hospital Clínic Barcelona, y el Dr. Santiago Frid, del Servicio de Informática Clínica. Renal-Trust parte del desarrollo del Nefro Data Space, una arquitectura de datos que permite integrar y analizar información clínica de forma segura, garantizando la protección de datos especialmente sensibles y facilitando su utilización para generar conocimiento y desarrollar nuevas herramientas de apoyo a la práctica clínica.
El Nefro Data Space se desarrolló en el marco de las ayudas RETECH 2025 y se implementó en hospitales de la red C-17. El proyecto DataMesh del Hospital Clínic Barcelona contribuyó también al desarrollo de esta arquitectura. A diferencia de los sistemas tradicionales de almacenamiento de datos, el modelo de data space permite organizar y relacionar información procedente de diferentes fuentes y facilita su utilización para distintos casos de uso, tanto dentro de una institución como en colaboración con otras organizaciones sanitarias.
Del diagnóstico estático a la predicción de la evolución
Sobre esta infraestructura se ha desarrollado Renal-Trust, cuyo objetivo es avanzar desde una clasificación estática de la enfermedad renal crónica hacia un modelo capaz de anticipar cómo puede evolucionar en cada paciente.
Para ello, el proyecto ha analizado automáticamente información de más de 4.000 pacientes, identificando aquellos que presentan un patrón de progresión rápida hacia estadios avanzados de enfermedad renal. Los modelos de inteligencia artificial desarrollados permiten, además, incorporar herramientas de explicabilidad para identificar los factores que contribuyen a una determinada predicción.
“Con Renal-Trust pasamos de conocer en qué estadio se encuentra un paciente a poder anticipar cómo puede evolucionar su enfermedad”, explica el Dr. Ignacio Revuelta. Esta aproximación puede contribuir a identificar de forma más temprana a los pacientes con mayor riesgo y adaptar los circuitos asistenciales a sus necesidades, más allá de la clasificación tradicional por estadios.
La enfermedad renal crónica representa una importante carga asistencial y económica para los sistemas sanitarios. En este sentido, disponer de herramientas que permitan anticipar su evolución puede contribuir tanto a mejorar la atención de los pacientes como a planificar los recursos y desarrollar circuitos asistenciales más eficientes.
Un proyecto basado en la colaboración
Renal-Trust es fruto de la colaboración entre diferentes áreas y organizaciones. En el Hospital Clínic Barcelona participan el Servicio de Nefrología y Trasplante Renal y el Servicio de Informática Clínica, junto con EVIDENZE HEALTH ESPAÑA - ANTARES, que ha ejercido el co-liderazgo del proyecto. También han participado diferentes empresas y entidades especializadas en ámbitos como la infraestructura y gestión del dato, entre ellas EURECAT e I2CAT, el desarrollo de modelos explicables, como OMNIOS COGNITIVE SOLUTIONS, y la gobernanza y regulación del dato, a través de BLOWWW 4 ANALYTICS.
El proyecto ha recibido ahora un reconocimiento en la VI edición de los premios ENNOVA HEALTH 2026, organizados por Diario Médico y Correo Farmacéutico. Renal-Trust ha sido seleccionado como ganador en la categoría de IA y gestión del dato, que reconoce proyectos relacionados con la aplicación de la inteligencia artificial, los modelos predictivos y las herramientas de apoyo a la toma de decisiones en el ámbito sanitario.
El premio se entregó el 1 de octubre en Madrid. El Dr. Ignacio Revuelta, en representación del Hospital Clínic Barcelona, y Pedro Lisbona, en representación de EVIDENZE HEALTH ESPAÑA, fueron los encargados de recoger el reconocimiento.
Más allá del premio, el proyecto continúa su desarrollo con el objetivo de trasladar estas herramientas a nuevos procesos asistenciales. La finalidad es avanzar hacia una medicina cada vez más centrada en el paciente y en la información que genera, utilizando los datos para anticipar necesidades, mejorar los resultados en salud y contribuir a la sostenibilidad de las organizaciones y del sistema sanitario.
