{"id":50489,"date":"2024-11-27T11:50:25","date_gmt":"2024-11-27T17:50:25","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=50489"},"modified":"2025-10-17T23:41:25","modified_gmt":"2025-10-18T05:41:25","slug":"investigadores-exploran-conceptos-para-personalizar-alertas-de-medicacion-utilizando-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/investigadores-exploran-conceptos-para-personalizar-alertas-de-medicacion-utilizando-ia\/","title":{"rendered":"Investigadores exploran conceptos para personalizar alertas de medicaci\u00f3n utilizando IA"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Mayo Clinic se encuentran explorando como la IA puede utilizarse para que los profesionales de la salud reciban alertas menos intrusivas sobre los medicamentos de los pacientes.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Algunos sistemas de expedientes cl\u00ednicos electr\u00f3nicos comienzan a incluir predicciones guiadas por algoritmos sobre c\u00f3mo los pacientes responder\u00edan a f\u00e1rmacos espec\u00edficos. Estas alertas son conocidas como alertas farmacogen\u00f3micas, las cuales permiten que los profesionales conozcan con antelaci\u00f3n si un medicamento ser\u00e1 efectivo para un paciente, adem\u00e1s ayuda a determinar las dosis adecuadas de cada medicamento para evitar reacciones negativas, entre otros beneficios.<\/p>

No obstante, los profesionales de la salud pueden experimentar una sobrecarga de este tipo de alertas, por ello, dos investigadores de Mayo Clinic, se encuentran explorando c\u00f3mo la inteligencia artificial (IA) puede mejorar las alertas farmacogen\u00f3micas y hacerlas menos intrusivas para los m\u00e9dicos.<\/p>

The study published in Clinical and Translational Science<\/em><\/a>, detalla que los profesionales de la salud prefieren alertas concisas e individualizadas que utilizan datos gen\u00f3micos espec\u00edficos de los pacientes para personalizar los cuidados, antes que alertas gen\u00e9ticas.<\/p>

\u201cLa IA tiene el potencial de mejorar enormemente la forma en que brindamos atenci\u00f3n m\u00e9dica al proporcionar apoyo vital con informaci\u00f3n mejorada a los cl\u00ednicos e investigadores, pero necesitamos conocer las barreras del uso de la tecnolog\u00eda y los factores que pueden mejorar la interacci\u00f3n humano-tecnolog\u00eda\u201d, indic\u00f3 el Dr. Arjun Athreya, inform\u00e1tico del Departamento de Farmacolog\u00eda Molecular y Terap\u00e9utica Experimental de Mayo Clinic. \u201cNuestro objetivo es desarrollar herramientas digitales que sean t\u00e9cnicamente robustas, altamente utilizables y que aumenten la experiencia de los cl\u00ednicos para asegurar que los pacientes reciban la atenci\u00f3n m\u00e1s eficaz y personalizada\u201d, agreg\u00f3.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Para el estudio el equipo realiz\u00f3 encuestas a 305 m\u00e9dicos de diversos entornos en diferentes estados de Estados Unidos donde hay hospitales del sistema de salud de Mayo Clinic. Los profesionales de la salud encuestados se desempe\u00f1an en diversas especialidades como psiquiatr\u00eda, medicina interna y medicina familiar, en hospitales en zonas urbanas y cl\u00ednicas rurales. Esta diversidad permiti\u00f3 que los investigadores entendieran c\u00f3mo los diversos factores influencian las decisiones sobre qu\u00e9 es m\u00e1s \u00fatil para cada profesional.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Posteriormente, para analizar las preferencias de los m\u00e9dicos, el equipo de investigaci\u00f3n utiliz\u00f3 t\u00e9cnicas de IA, como procesamiento de lenguaje natural (PLN), que es clave para la interpretaci\u00f3n del lenguaje humano para las computadoras y machine learning, que permite que las computadoras aprendan de los datos. Ambas t\u00e9cnicas facilitaron el procesamiento de grandes vol\u00famenes de datos de la encuesta y encontraron nuevas perspectivas.<\/p>

El estudio se centr\u00f3 en las alertas farmacogen\u00f3micas en el contexto del tratamiento del trastorno depresivo mayor con el antidepresivo citalopram. A los m\u00e9dicos se les presentaron tres tipos de alertas: La alerta gen\u00e9rica, que\u00a0 proporciona recomendaciones de dosificaci\u00f3n est\u00e1ndar sin datos espec\u00edficos del paciente; la alerta individualizada y concisa, la cual \u00a0muestra predicciones de la IA sobre la eficacia del f\u00e1rmaco basadas en los marcadores cl\u00ednicos y gen\u00f3micos del paciente; y la alerta detallada e individualizada que incluye informaci\u00f3n detallada sobre los genes y marcadores espec\u00edficos implicados en las predicciones de eficacia de f\u00e1rmacos derivadas de la IA.<\/p>

Los m\u00e9dicos prefirieron las alertas concisas e individualizadas, adem\u00e1s suspendieron las alertas gen\u00e9ricas, que se asemejan a las alertas actuales de las historias cl\u00ednicas electr\u00f3nicas para el citalopram.<\/p>

\u201cAl dise\u00f1ar alertas de medicamentos basadas en las preferencias de los m\u00e9dicos, no s\u00f3lo apoyamos la medicina personalizada para los pacientes, sino que tambi\u00e9n mejoramos potencialmente el bienestar de los m\u00e9dicos\u201d, expres\u00f3 Jean Marrero-Polanco, coautor del estudio. Asimismo, Caroline Grant, primera autora del estudio, expres\u00f3 que encontrar el balance correcto en los detalles es crucial. \u201cNuestro estudio indica que un planteamiento \u00fanico de las alertas no es eficaz. Hay que tener en cuenta qui\u00e9n lee la alerta y qu\u00e9 necesita en ese momento\u201d.<\/p>

El siguiente paso de los investigadores involucra tareas de prueba para refinar las alertas en un entorno cl\u00ednico.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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MAYO CLINIC<\/strong><\/p>

https:\/\/newsnetwork.mayoclinic.org\/discussion\/mayo-researchers-develop-ai-enhanced-strategy-to-personalize-medication-alerts\/<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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