Filtrar por tipo de entrada
Seleccionar todo
Noticias
Páginas
Eventos
Filtrar por categorías
Seleccionar todo
AI ANALITICA
Apps móviles e Internet de las Cosas
Avance de la ciencia
Big data
Comunidades conectadas
Coronavirus
Cursos y capacitaciones
DIAGNOSTICO
Editorial inicial
Editoriales
El mundo en la nube
Eventos
Infografías
Inteligencia Artificial y Ciencia
IoTApps
Noticias
Plataformas digitales
Redes sociales
Reseña de publicaciones científicas
Resumen de Cursos
Sinopsis de ensayo
Sinopsis de Marcos de Referencia
Sinopsis de publicaciones recientes
Uso de Plataformas Digitales
Filtrar por tipo de entrada
Seleccionar todo
Noticias
Páginas
Eventos
Filtrar por categorías
Seleccionar todo
AI ANALITICA
Apps móviles e Internet de las Cosas
Avance de la ciencia
Big data
Comunidades conectadas
Coronavirus
Cursos y capacitaciones
DIAGNOSTICO
Editorial inicial
Editoriales
El mundo en la nube
Eventos
Infografías
Inteligencia Artificial y Ciencia
IoTApps
Noticias
Plataformas digitales
Redes sociales
Reseña de publicaciones científicas
Resumen de Cursos
Sinopsis de ensayo
Sinopsis de Marcos de Referencia
Sinopsis de publicaciones recientes
Uso de Plataformas Digitales
Inteligencia Artificial para la toma de notas clínicas en citas médicas

Los médicos suelen presentar desafíos al momento de tomar notas clínicas en los encuentros con pacientes, por ello actualmente existen diversas tecnologías para la toma de notas a través de Inteligencia Artificial, teclados, tabletas, u otros dispositivos.

Un estudio publicado en npj Digital Medicine, presenta un sistema de IA para la toma de notas clínicas y la captura de información a través de diversas técnicas como procesamiento de voz, lenguaje natural o reconocimiento de escritura a mano.

Este sistema llamado PhenoPad, fue desarrollado por científicos de la Universidad de Toronto, así como investigadores de hospitales de Toronto y el Instituto de Inteligencia Artificial de Toronto.

PhenoPad, tiene como propósito transformar automáticamente la información del paciente a formatos digitales que pueden ser integrados con registros médicos electrónicos y de esta forma mejorar la facilidad y amplitud de la información capturada durante visitas clínicas futuras.

Además, ante la gran cantidad de datos que genera una visita clínica de un paciente, resultados de exámenes, pruebas de laboratorio, entrevistase entre otras, algunos médicos no logran homogenizar los datos que recolectan. Lo que representa mayor impacto en el flujo de trabajo para los médicos y en algunos casos hasta doble carga de trabajo.

“Proponemos un marco que integra tecnologías de IA de forma activa en la interacción entre pacientes y médicos. Primero encuestamos a los médicos para comprender mejor sus flujos de trabajo diarios, prácticas de toma de notas, puntos de vista sobre la tecnología en la clínica y qué funciones del sistema de toma de notas serían más beneficiosas para ellos. Con base en los resultados, desarrollamos PhenoPad, una interfaz móvil para tomar notas de forma libre y capturar información fenotípica estándar en una tableta a través de una variedad de modalidades”, explica el estudio.

Este sistema fue probado a través de una serie de encuestas a médicos de Ontario para conocer en primer lugar los métodos y enfoques más comunes para tomar notas. De acuerdo a la información recolectada se desarrolló el prototipo de PhenoPad, que consiste en un hardware o una tableta en la que se puede escribir directamente don un lápiz óptico y el audio se captura en segundo plano.

Es decir, recolecta datos de escritura a mano, y habla, que son enviados a un servidor remoto para su análisis, finalmente estos se envían a dispositivo en tiempo real para su validación y retroalimentación clínica. Asimismo, PhenoPad, registra y captura datos de imágenes, dibujos cuadros, diagramas e incluso videos tomados con la tableta. Lo que facilita no solo el trabajo de los médicos sino la calidad de las visitas de pacientes.

Consulta el estudio completo en el siguiente enlace: https://www.nature.com/articles/s41746-021-00555-9

Noticias destacadas

Noticias por país

Comparte el contenido

Salud Digital en el mundo

  • — Science Brief: Omicron (B.1.1.529) Variant/ actualizaciones CDC
    Ver más
  • — Coronavirus resource center / Johns Hopkins
    Ver más
  • — Rastreo epidemiológico de contactos COVID-19 / Curso Johns Hopkins
    Ver más
  • — Comportamiento infección SARS-CoV-2 / Calculadora FCS
    Ver más
  • — Omicron SARS-CoV-2 variant: a new chapter in the COVID-19 pandemic/ Artículo The Lancet
    Ver más
  • — Genomic Epidemiology Tracker / GISAID
    Ver más
  • — Consorcio Mexicano de Vigilancia Genómica
    Ver más
Secured By miniOrange