Evidence-Based Behavior (eB2) es una empresa de tecnología que desarrolla soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (Machine Learning) para la evaluación del comportamiento de los pacientes de salud mental y para el bienestar emocional.
eB2 nace de un proyecto multidisciplinar que comenzó hace 15 años y cuyo recorrido ha ido tomando forma hasta convertirse en una empresa tecnológica que va más allá de la investigación académica y que está generando un impacto real en la vida de las personas.
eB2-MindCare
Así mismo, eB2 ha desarrollado eB2-MindCare, una solución eHealth basada en una aproximación integral a la salud mental de las personas que consiste en:
- Una app para el usuario que realiza un seguimiento continuo de forma pasiva, recopilando datos de su día a día y transformándolos automáticamente en indicadores de bienestar y salud mental.
2. Un panel clínico para terapeutas y personal sanitario con los indicadores y marcadores necesarios para un seguimiento personalizado de cada usuario.
3. Una app para cuidadores y familiares de los usuarios con información continuamente actualizada del estado del usuario.
4. Un panel para gestores (sanitarios, de RRHH, etc) con datos agregados de estado de los usuarios y uso del sistema.
Actualmente, eB2 ofrece MindCare se ofrece en tres configuraciones distintas: seguimiento y gestión de pacientes en salud mental, mejora del bienestar emocional en salud laboral, e investigación.
Solución integral y personalizada
El objetivo del equipo es ayudar y apoyar a los pacientes de salud mental para tratar su trastorno y mejorar su calidad de vida, utilizando la medición y caracterización del comportamiento del paciente para responder a una necesidad clínica existente.
De hecho, la herramienta es fácil de usar, personalizada, no intrusiva, automática y clínicamente validada. El método eB2 está basado en IA y pretende hacer un cambio en la forma en que los pacientes con enfermedades mentales son evaluados y tratados por los médicos, logrando tres objetivos principales:
1. Transformar el comportamiento del paciente en datos útiles convirtiendo las acciones diarias en información sobre el comportamiento.
2. Predecir el comportamiento de manera fiable mediante la aplicación de modelos y métodos basados en la Inteligencia Artificial.
3. Mejora de sus soluciones a partir de modelos personalizados que incorporan de forman continua datos sobre el comportamiento mediante técnicas de aprendizaje automático.
