agosto 2021

Comunidades conectadas

Sistema de Salud Digital en Jujuy, Argentina realizó cerca de 170 mil atenciones en seis meses

Gracias al trabajo de más de 300 profesionales que brindan teleconsultas, el sistema público de salud en Jujuy, Argentina, realizó 169 mil 786 en los primeros seis meses de 2021. En la provincia de Jujuy en Argentina, implementaron desde marzo de 2020, un servicio de Salud Digital para brindar atención a distancia durante los tiempos de distanciamiento social. A pesar de la reapertura gradual, el sistema continúa funcionando y atendiendo a la población que lo requiera, a través de telemedicina y teleconsultas. La atención se brinda a través de videollamadas por Zoom. De enero a junio de 2021, el equipo de teleasistencia brindó 6 mil 834 consultas de medicina general; mil 47 atenciones de tele odontología, 4 mil 4565 consultas en salud mental, de las cuales 80 fueron para adolescentes y 505 fueron a través de la línea telefónica; y finalmente 466 atenciones que resolvieron dudas sobre COVID-19 y 156 mil 869 seguimientos a pacientes positivos y sintomáticos a COVID-19. Recientemente el sistema ha añadido nuevas especialidades como la tele enfermería y tele nutrición. Todas las consultas son gratuitas. El Ministerio de Salud de Jujuy habilitó una sección en su sitio web: http://salud.jujuy.gob.ar/ a través del botón “Asistencia Virtual”. Capacitación y promoción de la telesalud Por otra parte, de abril a julio de este año, el equipo de Salud Digital de Jujuy, impartió el curso: Introducción a la telesalud para su aplicación en los servicios públicos de la Provincia de Jujuy”, que tuvo como objetivo compartir las experiencias vividas desde marzo de 2020 y fomentar el uso de telemedicina y este tipo de modalidades de atención médica. El curso fue dividido en cuatro módulos y logró la participación de más de 900 asistentes virtuales. Entre los temas incluyeron la contextualización histórica de la telesalud; conceptos y términos de telesalud; aspectos técnicos y profesionales; atención remota a pacientes COVID-19, entre otros. BIBLIOGRAFÍA SALUD JUJUY http://salud.jujuy.gob.ar/2021/08/03/salud-digital-realizo-169-786-atenciones-en-6-meses/

Comunidades conectadas

Senado en Chile busca regular y extender el uso de la telemedicina en el país

El Senado de Chile busca impulsar un proyecto que regule y extienda la telemedicina, ante el aumento en su uso durante la pandemia. La Comisión de Salud del Senado en Chile, se encuentra impulsando una moción que busca la regulación y extensión de la modalidad de telemedicina en la atención médica. El proyecto autorizaría a los prestadores de salud la implementación de atenciones mediante la telemedicina. “Cualquier prestador de salud, sea público o privado; o cualquier profesional o trabajador que, por cualquier causa, deban atender público o se vinculen con el otorgamiento de las atenciones de salud, podrán efectuar atenciones mediante telemedicina, manteniendo registros de estas prestaciones, en los mismos términos que una atención presencial”, explica el proyecto. Durante la última sesión la Comisión de Salud aprobó por unanimidad la propuesta, sin embargo, también acordaron “formular indicaciones consensuadas, de manera de acelerar la tramitación”. El Ministerio de Salud (Minsal), por su parte presentará indicaciones para mejorar la redacción. Durante la sesión en línea, fueron invitados expertos en salud pública y especialistas en Inteligencia Artificial en Salud. Los invitados reconocieron la modalidad de telemedicina como un tipo de atención que debe continuar después de la pandemia, además enfatizaron su utilidad al momento de acortar listas de espera y aceptar más especialistas a regiones remotas. Incluso mencionaron que cerca de 50% de las atenciones presenciales podrían realizarse a distancia sin ningún problema. Sin embargo, también reconocieron los desafíos de confidencialidad y privacidad; alfabetización digital de los usuarios; acceso a internet y digitalización de los servicios; cuidado de datos médicos, entre otros. BIBLIOGRAFÍA SENADO CHILE https://www.senado.cl/norma-que-potencia-la-atencion-via-telemedicina-avanza-a-su-debate-en

Big data

Científicos chilenos desarrollaron modelo de Inteligencia Artificial para gestionar las agendas de consultas médicas en Hospitales

Investigadores del Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de la Universidad de Chile, crearon un modelo de Inteligencia Artificial (IA), capaz de optimizar la gestión de la agenda hospitalaria. La solicitud y agenda de citas para consultas médicas, genera pérdidas de tiempo y de recursos en hospitales y consultorios médicos, cuando los pacientes no se presentan. Ante esta problemática investigadores del CMM de la Universidad de Chile han desarrollado un sistema basado en IA, que tiene como objetivo aumentar la eficiencia en hospitales. Incluso lo han probado durante tres meses en tres hospitales del país. Los investigadores recibieron apoyo económico para el desarrollo de la investigación, a través de un fomento para el desarrollo científico. Jocelyn Dunstan y Héctor Ramírez fueron los encargados de la creación de un software ideado para aumentar y mejorar la eficiencia en los hospitales. Gracias a tecnología de aprendizaje automático, el software busca conocer la probabilidad de que los pacientes no se presenten a la hora de su cita, esto gracias a los datos ingresados sobre el historial de asistencia de cada paciente, factores geográficos como las distancias entre hogares y hospital, y otros factores sociales. “Nos preocupamos de hacer que este modelo trate de llamar lo menos posible, pero con la mayor efectividad posible de confirmación de asistencia”, explica Ramírez. Dunstan explicó que requieren una gran cantidad de información histórica de los datos de los pacientes para lograr entrenar este tipo de modelos y que comprendan el patrón o el perfil de la persona. El modelo fue aplicado en tres hospitales: el Hospital Pediátrico Luis Calvo Mackenn, el Hospital Regional de Talca y el Centro de Referencia en Salud Cordillera Oriente. El trabajo consistió en intervenir la agenda médica de los hospitales con intención de probar el modelo predictivo de forma real. Este ejercicio ayudó a que los modelos obtuvieran mayor cantidad de datos, mejorando su eficacia. Los científicos explicaron que el principal desafío en los procesos de aprendizaje automático y entrañamiento de modelos predictivos, consiste en la heterogeneidad, ya que cada hospital funciona de forma distinta y sus pacientes cuentan con perfiles diferentes. “Por ello, decidimos no hacer un mismo modelo para todos los hospitales, sino que diferenciarlo por establecimiento, con sus propios datos. Aparte que las especialidades también tienen conducta distinta de pacientes”, explicó Ramírez. También depende de cada paciente, a la forma en que se le alerta sobre su próxima visita al médico, algunos lo prefieren vía telefónica, a través WhatsApp, o SMS. Y de igual forma depende de cada especialidad médica. Existen diferencias en las conductas de los pacientes en citas con un oftalmólogo o con un ginecólogo, por ejemplo. En uno de los hospitales la prueba piloto del proyecto logró reducir de un 20,3% a un 12,5 la insistencia de pacientes que son recordados de sus citas a través de llamadas telefónicas. “Lo natural para nosotros es que para el futuro esto fuese algo utilizado por la mayor parte de hospitales públicos, y en algunas instituciones privadas, donde la eficiencia al momento de contactar a los pacientes es muy relevante”, concluyó Ramírez. BIBLIOGRAFÍA EL MOSTRADOR https://www.elmostrador.cl/agenda-pais/2021/08/26/cientificos-disenan-modelo-para-predecir-conducta-de-pacientes-mediante-inteligencia-artificial/

AI ANALITICA

Nuevo modelo de aprendizaje automático para la predicción de niveles de glucosa sin necesidad de pinchar los dedos

Un artículo publicado en Nature, detalla un novedoso modelo para la predicción de niveles de glucosa en sangre sin necesidad de dispositivos ni pinchazos. La diabetes tipo 2 es uno de los problemas más grandes de salud pública a nivel mundial. Muchos tratamientos están destinados a la reducción del nivel de azúcar en sangre, sin embargo, lo más importante es la prevención y fomentar estilos de vida saludables, como una buena dieta y ejercicio físico. Investigaciones muestran que los pacientes muestran mayor motivación sobre mejorar las decisiones sobre su dieta y ejercicio, cuando cuentan con datos precisos y continuos sobre sus niveles de glucosa. Esta es una de las principales barreras, ya que la monitorización continua de glucosa se realiza solamente mediante pinchazos digitales, es decir una técnica invasiva. Investigadores del Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Duke, han desarrollado un modelo de aprendizaje automático para la predicción de niveles de glucosa intersticial mediante mediciones no invasivas. A través de las fluctuaciones de la glucosa reflejadas por la frecuencia cardiaca de los pacientes, desarrollaron este modelo que combina 69 entradas para la predicción de los niveles de glucosa en los 16 participantes del estudio (pacientes con prediabetes diagnosticada o con niveles de glucosa en sangre normales a altos). “Las entradas del modelo incluyeron datos demográficos / históricos como el sexo biológico, el registro de alimentos (registrado por el participante del estudio) y la última medición de HgbA1c, así como biomarcadores de estrés, actividad y ritmo circadiano”, explican Leia Wedlund y Joseph Kvedar de escuela de medicina de Harvard en su editorial publicada e Nature. El algoritmo fue entrenado utilizando un monitor continuo través, que proporcionó los verdaderos niveles de glucosa intersticial. El modelo utilizo este dato como punto de referencia para determinar los niveles altos de glucosa. Mediante datos como la frecuencia cardíaca o la dieta diaria el modelo logró predecir los niveles exactos de glucosa intersticial de los participantes, esto sin utilizar técnicas invasivas y registrar una precisión de 87%. El estudio original “Ingeniería de biomarcadores digitales de glucosa intersticial a partir de relojes inteligentes no invasivos” de Brinnae Bent, et al. puedes encontrarlo en el siguiente enlace: https://www.nature.com/articles/s41746-021-00465-w BIBLIOGRAFÍA NATURE https://www.nature.com/articles/s41746-021-00501-9 https://www.nature.com/articles/s41746-021-00465-w STATISA https://www.statista.com/statistics/241802/number-of-diabetics-worldwide-by-region/

Apps móviles e Internet de las Cosas

Experiencias en Latinoamérica sobre aplicaciones y dispositivos móviles en respuesta a la pandemia

Países en Latinoamérica han creado estrategias en respuesta a la pandemia alrededor del uso de dispositivos y aplicaciones móviles. Durante el Summit Latinoamericano HIMSS 21, representantes de agencias de gobierno de Latinoamérica, explicaron la importancia que las aplicaciones móviles y el uso de dispositivos han tenido durante la pandemia de COVID-19. En el Panel “Mantener el apoyo a la toma de decisiones clínicas y la adopción de la telesalud más allá de COVID-19”, se presentaron estrategias que han permitido dar un impulso a la adopción de las tecnologías en salud a corto plazo. Fernando Benegas, secretario de Innovación y Transformación Digital del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, explicó que, en la capital argentina, se utilizó la aplicación de mensajería instantánea WhatsApp como parte de su estrategia sanitaria ante la pandemia. El gobierno de la capital federal, optó por el uso de esta aplicación debido a su bajo costo de mantenimiento, el alcance que tiene en la población y su poco gasto de datos móviles. A través de WhatsApp el gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, estableció comunicación con los ciudadanos, con diversos propósitos, como agendar citas para pruebas COVID, para consultar información, entre otros. “Crecimos de 4,5 millones de conversaciones durante el 2020 a más de 13,8 millones en lo que va del 2021”, explicó Benegas. Otro caso de éxito sucedió en Uruguay, que, desde el comienzo de los primeros casos confinados de COVID-19, el gobierno de Uruguay adoptó una estrategia digital, guiada por un grupo de expertos. Se formaron dos áreas para el manejo de la pandemia, y varios sub grupos adicionales, uno de ellos denominado Movilidad y Apps, en el cual tuvo como objetivo inicial monitorear la movilidad de la población a través de aplicaciones en teléfonos inteligentes. A través del grupo se creó la aplicación móvil Coronavirus UY, que ha sido actualizada constantemente, inicialmente se trataba de una aplicación para consultar información sobre el estado actual de los contagios en el país, y además contaba con un test de autoevaluación y monitoreo de síntomas. Posteriormente le fue añadida la opción de trazabilidad de contactos para detectar posibles casos de COVID-19. Y actualmente se utiliza para notificar a los ciudadanos sobre sus citas de vacunación contra COVID-19. Además, el gobierno uruguayo ha utilizado chatbots en sus sitios oficiales, así como en WhatsApp y Messenger. En Costa Rica la Caja Costarricense de Seguro Social (CCSS), cuenta con la aplicación móvil EDUS, la más descargada en el país en la categoría de Salud. A través de esta aplicación es posible acceder al Expediente Digital Unido en Salud (EDUS), que le da nombre a la aplicación, además de otras opciones como la consulta de información sobre citas médicas, vacunas, prescripciones médicas, diagnósticos médicos, entre otras. BIBLIOGRAFÍA E HEALTH REPORTER https://ehealthreporter.com/summit-latinoamericano-himss21-estamos-ante-el-diseno-de-un-nuevo-futuro/ SALUD DIGITAL https://saluddigital.com/plataformas-digitales/el-eficaz-manejo-de-la-pandemia-en-uruguay/

Comunidades conectadas

Webinar Salud Pública Digital: Avances y retos en América Latina

La Red Centroamericana de Informática en Salud (RECAINSA), ofrecerá el 2 de septiembre un webinar sobre Salud Pública Digital y transformación digital en la región. El webinar se realizará el jueves 2 de septiembre, a las 8 am de Centroamérica, 9 am de México y 11 am de Argentina, la RECAINSA. Miembros de RECAINSA y el panel invitado llevarán a cabo una discusión sobre los principales avances de la transformación digital en América Latina y los retos que existen en la región. Los invitados expondrán temas de experiencias específicas como: el Colegio Médico del Perú y su uso de soluciones de Salud Digital; la experiencia del Instituto Nacional de Salud Pública de México en el uso de data visualización durante la pandemia; experiencias de sistemas de vigilancia en Panamá; y la participación de la Organización Panamericana de la Salud sobre sistemas de información en vacunación e inmunización. Se trata de un evento gratuito y puedes registrarte en el siguiente enlace: https://us02web.zoom.us/meeting/register/tZ0uf-ivrDMjGtEBanTzo2BWDlwySxZ2T46s Para consultar la agenda del evento haz clic en aquí BIBLIOGRAFÍA RECAINSA https://recainsa.org/salud-publica-digital-avances-y-retos-en-america-latina/

AI ANALITICA

Investigación muestra iCOVID un sistema de aprendizaje profundo para la predicción de tiempo de recuperación de COVID-19

Científicos en China desarrollaron iCOVID, una herramienta de predicción temprana de tiempo de recuperación de COVID-19 basada en aprendizaje profundo. Investigadores y científicos alrededor del mundo han desarrollado algoritmos y sistemas de Inteligencia Artificial (IA) con relación COVID-19 desde el comienzo de la pandemia. A través de la IA se han desarrollado investigaciones y estudios para la búsqueda de tratamientos contra la enfermedad, para conocer la evolución de la enfermedad en los pacientes, para realizar predicciones de recuperación, para hacer monitoreo remoto de pacientes en recuperación, o para realizar diagnósticos rápidos, entre otras. “Algunos estudios han demostrado que los biomarcadores, los síntomas, las comorbilidades e incluso las imágenes de Tomografía Computarizada (TC) se pueden aplicar para diversas tareas de predicción del pronóstico, incluida la predicción del riesgo de mortalidad, la progresión a un estado grave o crítico e ingreso a la unidad de cuidados intensivos”, explican los autores del estudio: “iCOVID: marco de aprendizaje profundo interpretable para la predicción temprana del tiempo de recuperación de pacientes con COVID-19”. En el estudio publicado en npj Digital Medicine de Nature, se muestra que, Científicos en Wuhan, China, reunieron datos de más de 3 mil pacientes para probar un mecanismo denominado iCOVID, que revelaría características que afectan la predicción del avance de la enfermedad en cada paciente. El estudio presenta un marco de aprendizaje profundo que considera información del tratamiento para predecir tempranamente los tiempos de recuperación de COVID-19 del paciente. iCOVID puede utilizar datos de diferentes modalidades y heterogéneos, por ejemplo, imágenes de TC, biomarcadores, síntomas, comorbilidades, e información específica del tratamiento. “Nuestro estudio revela que los esquemas de tratamiento, la edad, los síntomas, las comorbilidades y los biomarcadores están muy relacionados con las predicciones del tiempo de recuperación”, explicaron los autores. En la publicación los autores clasificaron las contribuciones del estudio en tres partes principales: Desarrollaron un método de aprendizaje profundo para la predicción del tiempo de recuperación de pacientes COVID, basado en datos clínicos multimodales. iCOVID, es un modelo de regresión que depende del tiempo, y así logra conocer la probabilidad de recuperación dentro de un rango de tiempo. Se trata de un mecanismo interpretable y diseñado para conocer todas las características clínicas del paciente. Puedes leer el estudio completo en el siguiente enlace: https://www.nature.com/articles/s41746-021-00496-3 BIBLIOGRAFÍA NATURE https://www.nature.com/articles/s41746-021-00496-3

Comunidades conectadas

Estudiantes en Argentina realizaron más de 100 mil llamadas de seguimiento a pacientes de COVID-19 durante el último año

Los Centros de Telemedicina Central (CeTeC) son centros de apoyo para el monitoreo remoto de casos de COVID-19 vía telefónica. Fueron creados por el Ministerio de Salud de la provincia de Buenos Aires y son operados generalmente por universidades. Desde abril de 2020 comenzaron a operar algunos de los CeTeC en la provincia de Buenos Aires. En agosto de 2020 la Universidad Nacional de Mar del Plata (UNMdP) a través de la Escuela Superior de Medicina, habilitó su CeTeC, gracias al trabajo de más de 120 voluntarios de diversas carreras. Tras un año de la apertura de este centro de telemedicina en la UNMdP, el trabajo continúa y los voluntarios realizan diariamente entre 450 y 500 llamadas telefónicas de seguimiento, según informó el ministerio de salud bonaerense. Lo estudiantes siguen participando en este proyecto, y en un año de trabajo han realizado más de 100 mil llamadas telefónicas de seguimiento a casos sospechosos de COVID-19 en Mar del Plata. Víctor Bazán, responsable del CeTeC de esta universidad, explicó que algunos alumnos cuentan con becas, y otros son voluntarios, todos pertenecen a carreras como medicina, enfermería, trabajo social, terapia ocupacional y psicología. “El objetivo principal es cortar la cadena de contagios porque está comprobado que esta tarea de seguimiento es una acción sanitaria muy eficaz para lograr ese objetivo”, explicó el también profesor de medicina en la Escuela Superior de Medicina a un medio local. Los voluntarios realizan el monitoreo telefónico a través de una plataforma llamada “Asistencia COVID”, donada por el Ministerio de Salud. Y es el gobierno del Municipio quien envía un listado de las personas a las que se les ha hecho la prueba y así conocer casos sospechosos. De esta forma localizan a estas personas para darles seguimiento y evitar complicaciones de la enfermedad. “Lo que hacen los estudiantes es llamar diariamente a las personas indicadas para contactarlas y realizar un asesoramiento; siempre hay mucho temor por la sintomatología que están teniendo, pero siempre se les explica que gran parte de la sintomatología forma parte de cuadros leves para que no crezca ese miedo. Por supuesto que también tenemos banderas rojas y se dan pautas de alarma a la persona para ver qué situación puede derivar en una consulta de urgencia”, explicó Bazán. BIBLIOGRAFÍA 0223 https://www.0223.com.ar/nota/2021-8-8-19-0-0-en-un-ano-estudiantes-universitarios-realizaron-mas-de-100-mil-llamadas-para-hacer-seguimientos-por-covid-19

Inteligencia Artificial y Ciencia

Científicos de la Universidad de Cambridge entrenan modelo de Inteligencia Artificial para diagnóstico de demencia

Investigadores de la Universidad de Cambridge en Reino Unido, se encuentran entrenando un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA), que podría detectar signos de demencia en un solo escaneo. Los científicos involucrados en el proyecto esperan que este sistema de aprendizaje automático e IA logre brindar diagnóstico temprano a los pacientes, y de esta forma prevenir complicaciones. Además, también reduciría significativamente los costos para el paciente, al realizar solamente un escaneo cerebral. El Dr. Timothy Rittman, investigador y neurólogo en la universidad, es el director de la investigación, y la ha catalogado como un “desarrollo fantástico”. Resaltó la importancia de brindarle a los pacientes diagnosticados con demencia, la información necesaria y pertinente para que conozcan la progresión de su enfermedad. El modelo está planeado para realizar su primer ensayo en un entorno clínico real. Alrededor de 500 pacientes de Hospital Addenbrooke y de otras clínicas especializadas, probarán el algoritmo para detectar patrones de demencia a través de un escaneo. “Si intervenimos temprano, los tratamientos pueden comenzar temprano y ralentizar la progresión de la enfermedad y, al mismo tiempo, evitar más daños”, dijo la profesora Zoe Kourtzi, de la Universidad de Cambridge, experta en IA. La Dra. Laura Phipps, de Alzheimer’s Research UK, explicó que generalmente los médicos deben confiar en la interpretación de los escáneres cerebrales y pruebas cognitivas, sin embargo, los modelos de aprendizaje automático han llegado a revolucionar estos procesos: “podrían dar a los médicos una mayor confianza en la interpretación de los escaneos, lo que conduciría a un diagnóstico más preciso para los pacientes”. BIBLIOGRAFÍA AI MED https://ai-med.io/more-news/cambridge-team-claim-ai-can-diagnose-dementia-with-one-scan/

Big data

Los avances y experiencias de la Salud Digital en Latinoamérica fueron presentados en el HIMSS21

El HIMSS21 Digital fue un evento hibrido este año, con conferencias en Las Vegas y con transmisión a través de canales digitales. Una de las presentaciones digitales abrió un espacio para que países latinoamericanos expusieran sus avances en Salud Digital. El Summit Latinoamericano en HIMSS21 contó con la participación de agencias de países como México, Argentina, Guatemala, Chile, y más. Los ponentes expusieron experiencias locales y nacionales de interoperabilidad, aplicación de telemedicina, uso de datos en la toma de decisiones, entre otros temas. Dr. Mariano Groiso, asesor de HIMSS en Latinoamérica, presentó el panel: Interoperabilidad: clave esencial para acelerar las innovaciones en salud durante y después de la pandemia. Durante este panel se presentaron explicaciones detalladas sobre las estrategias de innovación que se aplicaron desde el inicio de la pandemia de COVID-19. Manuel Rodríguez Arce, director del Departamento de Expediente Digital Único de la Caja Costarricense de Seguro Social (CCSS), explicó que actualmente hay más de 5.4 millones de personas en Costa Rica con expediente digital, y que además han habilitado las recetas médicas electrónicas, para lograr un control más eficiente de los medicamentos. A través de este sistema, los pacientes pueden obtener atención médica en cualquier nivel, y los profesionales de la salud que los atiendan contarán con su expediente completo. Se trata de un sistema unificado, que, además, ha sido clave durante la pandemia, al registrar el tiempo real la ocupación hospitalaria. Por otra parte, en Argentina la historia clínica electrónica también ha sido importante durante la pandemia. Sin embargo, Analía Baum, directora de Sistemas de Información Sanitaria de la Ciudad de Buenos Aires, explicó que la estrategia de conectividad a través de fibra óptica y más de 500 puntos de acceso a wifi gratuitos, han sido fundamentales durante el brote de COVID-19 y mantener orden en la captura de datos epidemiológicos. De esta forma es posible realizar a tiempo la notificación de casos positivos, así como la ocupación de camas en terapia intensiva y más recientemente el monitoreo de la campaña de vacunación. En Chile, han destacado la aceleración de la transformación digital y la adopción de nuevas tecnologías. Erick Cortez Pinto, jefe de departamento de Gestión TIC de Metropolitan Sur de Chile, explicó que: “La pandemia logró una transformación digital de la noche a la mañana. Se vio la necesidad desde la comunidad, la población exigió un cambio y debimos integrar sistemas de información y entregar servicios de salud de formas innovadoras”. BIBLIOGRAFÍA EHEATLH REPORTER https://ehealthreporter.com/summit-latinoamericano-himss21-estamos-ante-el-diseno-de-un-nuevo-futuro/

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