{"id":1741,"date":"2026-03-23T12:35:55","date_gmt":"2026-03-23T12:35:55","guid":{"rendered":"https:\/\/cloudlab.urv.cat\/catedracloud\/?p=1741"},"modified":"2026-03-24T08:58:52","modified_gmt":"2026-03-24T08:58:52","slug":"hackathon-ia-2026-catedra-cloud-computing-urv-t-systems-1er-premio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cloudlab.urv.cat\/catedracloud\/2026\/03\/23\/hackathon-ia-2026-catedra-cloud-computing-urv-t-systems-1er-premio\/","title":{"rendered":"Hackath\u00f3n IA 2026 (C\u00e0tedra Cloud Computing URV\/T-Systems): 1er Premio"},"content":{"rendered":"\n

Uno de los grandes protagonistas de la Hackat\u00f3 d\u2019Intel\u00b7lig\u00e8ncia Artificial 2026 ha sido el equipo Runtime Terror<\/strong>, ganador del primer premio con su proyecto Prognos<\/em>, una propuesta centrada en mejorar la toma de decisiones en el \u00e1mbito sanitario.<\/p>\n\n\n\n

El proyecto plantea una herramienta de apoyo para profesionales de la salud orientada a pacientes cr\u00f3nicos complejos. Su objetivo principal es ayudar a anticipar riesgos y optimizar la gesti\u00f3n hospitalaria, contribuyendo as\u00ed a una atenci\u00f3n m\u00e1s eficiente y sostenible.<\/p>\n\n\n\n

Una soluci\u00f3n pensada para el mundo real<\/h3>\n\n\n\n

Prognos<\/em> nace con una idea clara: utilizar la inteligencia artificial como herramienta de apoyo, no de sustituci\u00f3n. Es decir, ofrecer informaci\u00f3n \u00fatil para que los profesionales sanitarios puedan tomar mejores decisiones en situaciones complejas.<\/p>\n\n\n\n

La plataforma permite analizar datos cl\u00ednicos y generar predicciones relevantes, como posibles complicaciones o necesidades asistenciales futuras. De este modo, facilita anticiparse a situaciones cr\u00edticas y mejorar la planificaci\u00f3n de recursos hospitalarios.<\/p>\n\n\n\n

Tecnolog\u00eda al servicio de las personas<\/h3>\n\n\n\n

M\u00e1s all\u00e1 de la parte t\u00e9cnica, el proyecto destaca por su enfoque pr\u00e1ctico y centrado en el usuario. La soluci\u00f3n est\u00e1 dise\u00f1ada para ser comprensible y \u00fatil en el d\u00eda a d\u00eda de m\u00e9dicos y personal sanitario, incorporando adem\u00e1s elementos que facilitan la interacci\u00f3n y la interpretaci\u00f3n de los resultados.<\/p>\n\n\n\n

Este enfoque demuestra una gran madurez por parte del equipo, que ha sabido combinar tecnolog\u00eda avanzada con una visi\u00f3n clara de impacto real.<\/p>\n\n\n\n

Un ejemplo del talento de los estudiantes<\/h3>\n\n\n\n

El equipo, formado por Marina Oteiza, \u00c0itor Olivares, Javier Vega y Sonia Alfonso<\/strong>, ha desarrollado esta propuesta en tan solo 24 horas, evidenciando el alto nivel de los participantes y su capacidad para abordar retos complejos en tiempo limitado.<\/p>\n\n\n\n

Su trabajo no solo ha sido reconocido con el primer premio, sino que tambi\u00e9n representa el esp\u00edritu de la hackat\u00f3n: aplicar la tecnolog\u00eda para dar respuesta a problemas reales con impacto social.<\/p>\n\n\n\n

Acc\u00e9s a la resta de projectes de la Hackat\u00f3 d’IA 2026:<\/strong> https:\/\/cloudlab.urv.cat\/catedracloud\/hackato2026\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

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