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Permitir a los sistemas de seguridad social mexicanos atender a una mayor cantidad de pacientes en un menor tiempo mediante el uso de una plataforma de inteligencia artificial (IA) que permite la detección de enfermedades en etapas tempranas es la intención de un grupo de investigadores del Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativas (CUCEA), de la Universidad de Guadalajara (UdeG).
Para este fin se busca utilizar como base la plataforma finlandesa llamada Klinik Prom.
“La gente puede acceder a través de un link, página web o aplicación. Al abrirse, el paciente tiene que responder a seis preguntas estratégicas para describir qué le duele y los síntomas. Incluso, hay un mapa de cuerpo humano en el que la persona marca dónde hay dolor. Con base en esa información se construye un cuadro clínico”, detalló Jari Hänninen, encargado de Mercadotecnia de Klinik HealthCare Solutions.
Mientras haya Internet o una interfase, el paciente tiene la posibilidad, desde donde esté, de ser prediagnosticado sin acudir a un hospital o consultorio; e incluso podría solicitar la información en quioscos con computadora instalados en los hospitales o centros comunitarios.
La aplicación que se empezó a desarrollar hace 10 años y también es utilizada en Noruega, Portugal, Suecia y Reino Unido, es alimentada mediante algoritmos de inteligencia artificial programados por 18 especialistas europeos en diferentes ramas de la medicina como pediatría, de cuidados primarios, enfermedades del corazón, entre otros, y ha mejorado significativamente los diagnósticos tempranos de hasta 400 enfermedades.
Una vez obtenido un prediagnóstico, éste es enviado al médico que lo va a atender, y cuando el paciente acude a consulta ya está la ficha clínica lista, con las posibles patologías; mismas que pueden ser confirmadas mediante estudios de laboratorio.
“Los médicos tienen que invertir para cada paciente, en términos generales, alrededor de siete minutos para empezar a determinar su diagnóstico. Si ese tiempo se suma al total de consultas diarias, se convierte en horas. Con esta plataforma se ahorran todo ese tiempo, porque el paciente llega con un prediagnóstico, lo que mejora además la calidad de la atención”, explicó Hänninen.
Ahora, los doctores Víctor Manuel Larios Rosillo, director del Centro de Innovación de Ciudades Inteligentes, del CUCEA; Rocío Maciel Arellano y Jesús Raúl Beltrán Ramírez, coordinador del doctorado en Tecnologías de la Información, trabajarán para adaptar su uso a la realidad nacional. El equipo empezará a trabajar en enero de 2019. Se espera que tres meses más tarde exista un resultado piloto y en junio se reporten más avances.
Una ventaja adicional es que hay pacientes que no se atreven a hablar, o no saben cómo hacerlo, de algunos síntomas al especialista, y es más fácil que proporcionen esa información a la plataforma para que les dé un prediagnóstico. El médico entonces cuenta con datos que lo ayudan a hacer más preciso en el diagnóstico definitivo.
Esa información puede utilizarse para distribuir mejor al personal médico en las zonas donde son necesarios, y diseñar estrategias para que no se expanda una enfermedad en un área determinada y reforzar medidas preventivas, agregó el doctor Larios Rosillo.
En el caso de las áreas rurales, donde muchas veces no hay médico, podría agilizarse la atención con esta solución; y si hay un foco de alguna enfermedad en alguna ciudad o pueblo, el sistema de salud pueda reaccionar a tiempo para una mejor atención.
DATOS
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FRASE
“Queremos prepararnos para la temporada de dengue, para hacer frente a este problema de manera más eficiente” Víctor Manuel Larios Rosillo, doctor e investigador del CUCEA
JJ/I