agosto 2022

Investigadores del Colegio de Medicina y el Colegio de Salud Pública de la Universidad de Florida (UF Health), desarrollarán un algoritmo basado en aprendizaje automático para identificar nuevas variantes de COVID-19. UF Health, recibió una subvención de investigación de 3.7 millones de dólares por parte de los Institutos Nacionales de Salud (NIH), para el desarrollo de un modelo de Inteligencia Artificial (IA), capaz de predecir las nuevas oleadas de coronavirus a partir de la identificación de nuevas variantes de manera oportuna. El apoyo financiero será dirigido por el Dr. Marco Salemi y el Dr. Mattia Prosperi de UF Health. Salemi explicó que el coronavirus es un objetivo móvil y que “siempre hemos estado un paso atrás”. Sin embargo, agregó que es común que cuando la epidemia parece estar bajo control surge otra variante más virulenta, no obstante, mencionó que esto no significa que la enfermedad sea más grave, solo más transmisible. El proyecto dirigido por estos dos investigadores, tiene como objetivo utilizar IA y aprendizaje automático para modelar un algoritmo capaz de detectar nuevas variantes de coronavirus que sean de cuidado para la salud pública.  “La IA puede ayudarnos a detectar estas anomalías genéticas más rápido antes de que amenacen la salud pública”, explicó Simone Marini, profesor asistente de epidemiología en la UF, quien participará en el proyecto como supervisor del desarrollo del algoritmo. Pero la IA puede ayudarnos a detectar estas anomalías genéticas más rápido antes de que amenacen la salud pública”, explicó Simone Marini, profesor asistente de epidemiología en la UF, quien participará en el proyecto como supervisor del desarrollo del algoritmo. Es decir, buscarán características que hacen de una variante nueva, un problema de salud pública. Salemi mencionó que, en caso de encontrar una nueva variante, gracias al algoritmo se podría saber de inmediato si esta puede ser contagiosa y generar una nueva ola de contagios. “Finalmente tendríamos una ventaja sobre el virus y podríamos tomar medidas de prevención rápidamente”, explicó. La IA será entrenada para detectar variantes que afecten la salud humana, así como otras variantes que no son una amenaza ya que existen debido a procesos evolutivos que se dieron naturalmente. De esta forma se podrán comprobar hipótesis relacionadas con el COVID de larga duración, la relación del VIH con la variante delta u ómicron, entre otras. BIBLIOGRAFÍA UF HEALTH https://ufhealth.org/news/2022/uf-researchers-use-ai-predict-new-coronavirus-variants HEALTH IT ANALYTICS https://healthitanalytics.com/news/florida-researchers-to-use-ai-to-track-coronavirus-variants

A través de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA), la compañía emergente chilena cero.ai ha mejorado el acceso a la salud en hospitales públicos y privados en Chile. Cero.ai es una empresa emergente con origen en Chile, que busca optimizar el uso de la capacidad de atención médica de hospitales, clínicas y consultorios a través de la automatización de tareas. El proyecto se enfoca en la agenda de citas, con el objetivo de aprovechar eficientemente los recursos del centro de salud y mejorar la comunicación con sus pacientes. Actualmente cero.ai, trabaja con prestadores de servicios del sector público y privado, cuyos objetivos son diferentes. Por ejemplo, el sector privado persigue la generación de mayores ingresos y optimización de sus operaciones, en cambio en el sector público buscan la mejor utilización de la infraestructura, como la cantidad de personas atendidas y la disminución del indicador NSP (paciente no presentado) que permite aumentar la oferta de las citas médicas. En ambos casos la solución de cero.ai ha mostrado grandes logros llevando las tasas de pacientes no presentados (NSP), también conocido como ausentismo, a un dígito. Cero.ai comenzó hace dos años y el año pasado pasó por una acreedora de negocios en San Francisco, EE.UU., lo que permitió validar su solución y obtener recursos para continuar el desarrollo del modelo. A través de la solución de cero.ai, se coordinan más de un millón de citas cada mes en clínicas y hospitales de Chile. Por medio de un modelo de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y técnicas de aprendizaje profundo y automático, es posible una comunicación fluida y natural con los pacientes. La solución que presenta cero.ai, se basa en comunicación por mensajería instantánea, específicamente a través de WhatsApp, unas de las aplicaciones más utilizadas en Latinoamérica. Por ejemplo, previo a una cita, cero.ai entabla una conversación con el paciente a través de WhatsApp donde se detallan aspectos básicos de la cita médica como hora, lugar y el médico, u otros más complejos como la preparación que debe cumplir el paciente antes de su asistencia. A través de la misma conversación el paciente puede confirmar su cita, reagendarla para otro día o cambiar el horario. De tal forma que el PLN interpreta los mensajes de los pacientes, por ejemplo, palabras como “mañana”, “lunes” o “tarde” son codificados como como datos de fechas u horas exactas. Asimismo, la IA también es capaz de entender no solamente mensajes escritos también mediante notas de voz, en estos casos el audio pasa por un proceso de transcripción. El 98% de los pacientes que tienen cita reciben los mensajes y entre el 85 y 90% de los casos obtienen una respuesta de los pacientes. El impacto del proyecto se puede medir con las tasas positivas de respuesta, pero su real impacto es que permite reducir el “no show” de pacientes y aumentar su asistencia, optimizando y aumentando el uso real de los recursos y tiempo de atención de profesionales e infraestructura de las clínicas y hospitales. Gracias a la aplicación de este tipo de soluciones, es posible entablar una gran cantidad de conversaciones simultáneas con pacientes con citas agendadas en un hospital o clínica en lugar de depender de un centro de contacto o call center que se enfoque en estas tareas y descuide otras áreas del hospital o clínica. Felipe Rodríguez, uno de los cofundadores de cero.ai, explica que la integración de cero.ai a los HIS y agendas de los centros de salud, es un proceso simple que no tarda más de una a dos semanas en su experiencia. Sin embargo, los hospitales ya deben de contar con un modelo de agenda, para que la IA se adecue y se entrene según sus condiciones de operación. Actualmente trabajan con 20 tipos de agendas de distintos centros de salud y reconoce que el desafío es un tema de voluntad más que de capacidad técnica. De esta forma, gracias a la aplicación de técnicas de comunicación automatizada, los pacientes reciben la información en tiempo y forma para evitar retrasos en su atención médica y para evitar que falten a sus citas. Así los hospitales públicos como privados pueden utilizar sus recursos de forma más eficaz. BIBLIOGRAFÍA CERO.AI https://www.cero.ai/

Los casos de insuficiencia renal aguda fueron reducidos de forma significativa por el Servicio Nacional de Salud en Inglaterra (NHS) Foundation Trust gracias a la aplicación de Inteligencia Artificial (IA). En Reino Unido la insuficiencia renal aguda está relacionada con miles de muertes anualmente, por lo que es importante desarrollar modelos de atención que permitan el diagnóstico y tratamiento oportuno de esta condición. En este sentido profesionales de salud en el Condado de Durham y Darlington al noreste de Inglaterra, pertenecientes al NHS Foundation Trust, han comenzado a utilizar un modelo especializado de atención que utiliza tecnología del sistema C2-AI. El sistema C2-AI, incorpora modelos de IA para la identificación eficaz y en corto tiempo de pacientes con riesgo de padecer insuficiencia renal aguda. Gracias a la implementación de este modelo, el hospital Darlington de NHS Foundation Trust logró reducir en 80% los casos de esta enfermedad. Esto además de mejorar la atención oportuna de los pacientes, también les brinda seguridad de contar con herramientas y tratamiento para controlar la condición estando fuera del hospital. De esta forma, este modelo de IA podría replicarse y en otros hospitales del NHS en todo el país y así evitar complicaciones de esta enfermedad que afecta a miles de personas a nivel nacional. La IA utilizada por NHS combina herramientas digitales de estratificación de riesgo, a las que los profesionales pueden acceder por medio de una aplicación móvil que muestra procesos de atención desarrollados y que además involucran a un equipo de enfermería especializada, intervención preventiva, evaluación y seguimiento. El Dr. Jeremy Cundall, director médico de NHS Foundation Trust en Darlington y Durham, explicó que: “La asociación ha dado como resultado que los pacientes se detecten antes, evitando que ocurra AKI o mitigando el empeoramiento de insuficiencia renal aguda existente. En consecuencia, los pacientes han sido clasificados de manera más efectiva en las vías de atención correctas, incluida la derivación y transferencia a unidades renales terciarias cuando corresponda”. Además, reconoció que durante la pandemia de COVID-19, los casos de esta condición fueron detectados rápidamente lo que provocó la aceleración de aplicar tratamientos adecuados. Esto logró una mejora sostenida de la reducción de la incidencia de insuficiencia renal. “El uso de innovaciones digitales respalda la clasificación rápida, la detección temprana y el tratamiento para mejorar los resultados”, explicó Claire Stocks enfermera líder en la detección temprana, reanimación y mortalidad en NHS Foundation Trust de Durham y Darlington. BIBLIOGRAFÍA HEALTHTECH DIGITAL https://www.healthtechdigital.com/nhs-trust-dramatically-reduces-acute-kidney-injury-with-help-from-ai/

El Ministerio de Salud Pública (MSP), y la Organización Panamericana de la Salud completaron el curso de para la implementación del sistema de inteligencia epidemiológica de fuentes abiertas (EIOS, en inglés). Tanto el MSP como la OPS han llevado a cabo actividades para impulsar la implementación de la vigilancia basada en eventos (VBE), y así fortalecer la preparación y respuesta de los servicios públicos de Ecuador ante cualquier situación relacionada con brotes de enfermedades infecciosas. El objetivo de la aplicación de estos sistemas es mejorar la vigilancia epidemiológica en Ecuador en cada zona del país. Por ellos a través del EIOS es posible verificar periódicamente nueva información epidemiológica, descargarla, mejorar el procesamiento de la información y publicar automáticamente por medio de una interfaz, y fácil de usar. Este sistema solo permite el acceso de personas autorizadas dentro de la comunidad del EIOS, lo que facilita el trabajo colaborativo e individual. “Dentro del sistema, cada organización colaboradora tiene su propio espacio y puede compartir información de forma segura dentro y entre las organizaciones”, explica la OPS. EIOS según explica la Organización Mundial de la Salud (OMS), es una colaboración única que reúne iniciativas, redes y sistemas existentes y de nueva creación, con el enfoque unificado de One Health, que busca y facilita la detección temprana, verificación, evaluación y comunicación de amenazas para la salud pública utilizando información disponible públicamente. La visión de EIOS es que a nivel mundial las amenazas para la salud se identifiquen y se logre una respuesta de una forma tan temprana que ni siquiera lleguen a tener un impacto en las vidas ni en los medios de subsistencia, es decir estar un paso adelante y preparados ante cualquier problema de salud a nivel global. La peculiaridad de EIOS es que es un sistema basado en web y no requiere softwares específicos más que un navegador y una conexión a internet. En este sentido, Ecuador será parte de los países que han implementado EIOS, lo que los conecta con una comunidad de profesionales dedicados a la prevención y mitigación de problemas de salud pública a nivel mundial, así como a la capacitación constante de su personal de la salud.   Carlos Chiluisa, director Nacional de Vigilancia Epidemiológica, explicó que “la iniciativa busca estructurar una red de vigilancia nacional con el sistema EIOS para fortalecer la identificación de alertas sobre patologías para una respuesta rápida en salud pública”. Por otra parte, Aida Soto, asesora de Vigilancia, Prevención y Control de Enfermedades de la OPS/OMS en Ecuador, mencionó que la vigilancia epidemiológica es uno de los pilares de la estrategia de la OPS y que el uso de EIOS fortalecerá la vigilancia basada en eventos en cada región del país. Conoce más sobre EIOS en el siguiente enlace: https://www.who.int/initiatives/eios BIBLIOGRAFÍA OPS/OMS https://www.who.int/initiatives/eios https://www.paho.org/es/noticias/26-8-2022-msp-consolida-vigilancia-basada-eventos-traves-manejo-inteligencia