Revista CISALUD: Este año cumple 50 ediciones

 

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Fuente: Liliana Iglesias

Nuevo servicio basado en IA generativa para crear documentación clínica automáticamente

El nuevo servicio de Amazon aprovecha el reconocimiento del habla y la IA generativa para crear automáticamente documentación clínica a partir de conversaciones entre el paciente y el médico. AWS es el último gigante tecnológico que busca aprovechar los algoritmos para agilizar la toma de notas médicas.

Con el objetivo de ahorrar tiempo a los médicos al momento de generar documentación clínica, AWS presentó un nuevo servicio que permite a los proveedores de softwares sanitarios crear aplicaciones clínicas que utilizan el reconocimiento de voz y la IA generativa.

Se trata de AWS HealthScribe, que permite a los proveedores de softwares sanitarios utilizar una única API para crear automáticamente transcripciones sólidas, extraer detalles clave (por ej., términos médicos y medicaciones) y crear resúmenes de conversaciones entre médicos y pacientes que luego se pueden introducir en un sistema de historia clínica electrónica (HCE).

De esta forma, AWS HealthScribe agiliza y facilita a los proveedores la integración de capacidades de IA generativa en sus aplicaciones, sin necesidad de administrar la infraestructura de aprendizaje automático (ML) subyacente ni de entrenar sus propios modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) específicos para el sector sanitario.

Asimismo, el servicio permite la implementación responsable de sistemas de IA al citar la fuente de cada línea de texto generado desde la transcripción de la conversación original, lo que facilita a los médicos la revisión de las notas clínicas antes de introducirlas en la HCE.

Sobre la IA Generativa

IA generativa es un término general para cualquier tipo de proceso automatizado que utilice algoritmos para producir, manipular o sintetizar datos, a menudo en forma de imágenes o texto legible por humanos. Se llama generativa porque la IA crea algo que no existía previamente. Eso es lo que la diferencia de la IA discriminativa, que distingue entre distintos tipos de datos. 

A medida que el interés por la IA generativa crece, los proveedores de softwares sanitarios buscan aprovechar esta tecnología en sus aplicaciones clínicas para resolver los problemas más comunes de los médicos. Uno de ellos, es la recopilación de documentación clínica durante una conversación entre medico y paciente. Esta documentación es importante para cumplir con las medidas de calidad y reembolso, pero también para no quitar tiempo a los médicos durante la atención.

Aunque muchos proveedores utilizan la conversión de voz a texto y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para agilizar este proceso, la IA generativa aparece como la pieza que faltaba para ayudar a estas aplicaciones a pasar de las conversaciones grabadas a una documentación clínica concisa que pueda introducirse en una HCE.

Sin embargo, trabajar con IA generativa es complejo y la integración de múltiples sistemas de IA en una solución cohesiva requiere de ciertos recursos de ingeniería. Para crear estas capacidades de IA generativa, un proveedor debe entrenar o ajustar su propio LLM para generar documentación clínica precisa, lo que requiere acceso a expertos en IA bajo demanda, cantidades masivas de datos sanitarios cuidadosamente anotados y una capacidad de cálculo significativa.

Incluso entonces, un LLM para la atención sanitaria debe estar especialmente entrenado para comprender la compleja terminología médica, para ser capaz de entender, analizar y resumir discusiones fluidas y para reconocer nombres de recetas y dosis.

Además, para garantizar que estas soluciones funcionan correctamente, los proveedores de software también deben tener en cuenta una IA responsable, lo que incluye diseñar la solución de modo que los médicos puedan rastrear el origen de cualquier texto generado, así como garantizar que estos sistemas cumplan los estrictos requisitos de seguridad y privacidad del sector.

En conclusión, y debido a todas estas barreras, es un reto para los proveedores de software sanitario comercializar rápidamente soluciones basadas en IA, a pesar de los beneficios potenciales tanto para los médicos como para los pacientes.

Fuentes: AWS

"Nuevos Modelos de Documentación en Salud"

La historia clínica electrónica (HCE) es el registro digital de la información de salud del paciente. Cabe destacar que esta forma de documentación en salud cuenta con muchas ventajas sobre la tradicional documentación en papel como, por ejemplo, facilitar la atención, reducir costos y evitar errores. Asimismo, las nuevas tecnologías extienden las potencialidades que brinda la HCE a través de compartir información entre diferentes proveedores de atención médica y dar mayor capacidad de almacenamiento que repercuten en una mejora de la calidad.

No obstante, la implementación de los nuevos modelos de documentación en salud no es homogénea y depende de las diversas instituciones. Las innovaciones conviven con el registro en papel, además algunos profesionales médicos se resisten al cambio tecnológico y existe una preocupación por la seguridad de la información sensible. Este panorama híbrido acontece en medio de un cambio acelerado a nivel mundial, el cual está signado por la preeminencia tecnológica vinculada a los nuevos modelos de aprendizaje automáticos, o lo que se conoce como inteligencia artificial general.

Los avances en esta materia permiten imaginar las potencialidades del uso de técnicas de IA en el sector salud. Para descubrir cómo puede impactar en el uso de nuevos modelos en los sistemas de documentación en salud, Innova Salud Digital entrevistó a tres médicos con vasta experiencia en el área: Alejandro Mauro, jefe del Departamento de Informática Biomédica de la Clínica Alemana de Santiago de Chile; Alejandro López Osornio, Senior Implementation Support Specialist en SNOMED International; y Sergio Montenegro, fundador y CEO en Integrando Salud. A continuación, los expertos nos brindan un recorrido para comprender este enmarañado panorama.

Tecnología al servicio de la eficiencia

Los tres profesionales de la salud concuerdan al tener una mirada positiva acerca del uso de la tecnología y coinciden en que los nuevos modelos de documentación consumen “menos tiempo” a los médicos. De este modo, legitiman que estas innovaciones permiten a las instituciones de salud documentar la atención al paciente de manera más eficiente y efectiva.

En primer lugar, López Osornio sostuvo: “desde el punto de vista de SNOMED vemos que se facilita la documentación con los nuevos modelos ya que permiten registrar con más detalle”.  Por su parte, Mauro agrega que la implementación de los nuevos modelos de registro “ocupan mucho menos tiempo a los profesionales de la salud para hacer la documentación” y por eso evaluó que “este es el máximo beneficio” que brindan.

No obstante, Montenegro evidenció que no existe una homogeneidad en la implementación de la HCE y que siempre dependen de las diversas instituciones de salud. El fundador de Integrando Salud aportó: “Como empresa que desarrolla software ayudamos a las instituciones a generar este cambio tecnológico, pero tenemos diversos públicos, desde los que todavía están trabajando en papel hasta los que ya utilizan la HCE hace años”.

“En Integrando Salud capacitamos a profesionales que venían registrando en manuscrito a que aprendan a registrar en una historia clínica de forma electrónica. Les explicamos técnicas, modelos y ayudamos a traducir lo que escribió en una ficha de papel a un sistema electrónico de forma sencilla”, manifestó Montenegro.

En esta línea de ideas, expuso que desde su empresa deben evaluar cada uno de los contextos de las instituciones de salud: “Por ejemplo, el modelo de texto libre, con mínimo de estructuración que es asociado a un problema, es un avance cuando antes la institución no tenía nada. Ahora bien, por el contrario, en otra institución que quiere escalar porque ya lleva años usando HCE, ahí se pueden incorporar nuevos modelos que le otorguen valor al profesional dentro de su labor”.

Acerca de estas innovaciones, una de las tecnologías que tiene la potencialidad de generar mayor eficiencia en el registro es el reconocimiento de voz para la documentación en tiempo real. Al respecto, Mauro contó su experiencia en el uso de esta tecnología: “La información de la documentación puede ser resumida y ya hay startups que te graban la conversación con el paciente y después dan un resumen”. Los tres profesionales coincidieron que este avance es asombroso ya que genera un uso eficiente de los recursos.

Sin embargo, Montenegro también comentó que en vínculo con esta tecnología existe un uso dispar: “En Integrando Salud hace cinco años que ya teníamos sistema de reconocimiento de voz dentro de la historia clínica y había un segmento de médicos que se llevaban muy bien con la tecnología ya que simplifica su tarea. Pensamos que el 100% de los profesionales iba a querer el sistema de reconocimiento de voz, pero resultó que solamente algunos lo usan”.

Entonces, entre los profesionales que tienen vasta experiencia en el uso de tecnología se evidencia que la automatización de ciertas tareas a la hora de generar la documentación en salud puede reducir el tiempo que los médicos le dedican con las ventajas que esto implica en la labor diaria. Pero el panorama es complejo dado que la implementación depende de las diversas instituciones. Así la innovación tecnológica lleva a la creación de sistemas de documentación de datos cada día más intuitivos y fáciles de usar. Sin embargo, éstos no siempre son utilizados en su máxima potencialidad.

El futuro de la documentación en salud

En relación al impacto de la IA en la documentación, López Osornio expuso: “en el futuro se va a simplificar la documentación cuando esto madure, es decir, cuando existan las herramientas correctas. Por un lado, algunas cosas se van a registrar automáticamente y eso va a hacer que se registre probablemente con mayor nivel de detalle. Hoy en día tenemos que ser explícitos a la hora de registrar (algunas cosas en un campo y otras cosas en otro); pero a medida que haya un proceso de análisis de lenguaje natural más maduro, creo que se va a registrar mucho más y va a haber mucha más información estructurada que la que existe en la actualidad”.

Al mismo tiempo, vaticinó que se podrá “mejorar la calidad del registro” con el uso de modelos de lenguaje natural. “Una de las posibilidades que permiten es hacer sistemas de reglas que usen lenguaje natural, entonces podemos pensar en cómo tiene que ser un buen registro y armar un decálogo de reglas; para dar una idea, no usar abreviaturas, mencionar el aspecto social del paciente, etc. Después puedo solicitarles a estos modelos que me comparen el registro con mi decálogo y ver en cuanto coinciden e incluso que me genere una devolución”, reveló el especialista que trabaja en SNOMED International.

En esta línea de ideas, Alejandro Mauro, consideró que “es súper importante, en primer lugar, aprender a entender cómo funcionan los modelos de lenguaje, por ejemplo, ver cuáles son las limitaciones que tienen y cómo evitarlas”.  En este escenario, identificó que una función que le genera mucho entusiasmo es “la posibilidad de usar estos modelos de lenguaje para generar documentación que sea más clara para los pacientes”. Con todo, recordó a “Blue Button”, una iniciativa en los Estados Unidos que permite a los pacientes acceder a su información de salud personal en formato electrónico. Y tras esto, evaluó: “La forma en la que el médico escribe es un dialecto, que llamamos el dialecto médico, y es muy complicado de mostrar a los pacientes porque se utilizan muchas siglas y se escribe muy poco, pero si solicitamos a estos modelos que empiecen a desambiguar y darnos información inicialmente en texto libre (ni siquiera soñando con el texto estructurado), así se puede resolver esta gran problemática porque los modelos pueden generar una mejor documentación con el objetivo de que lo entienda un tercero, por ejemplo, un paciente”.

Para Montenegro, en este contexto, el rol de los expertos en informática médica es “facilitar el acceso para todos los públicos, no sólo para los pacientes sino también para las instituciones”. “Desde Integrando Salud estamos realizando nuestros propios comandos de acuerdo a lo que escriben los modelos de lenguajes y probándolos para ver si realmente eso va a hacer de ayuda o no para el médico, para eso hacemos pruebas in situ usando modelos de lenguaje natural”, informó.

Los principales retos

El 2023 es un año signado por la irrupción de ChatGPT en la esfera pública, el modelo de lenguaje natural de última generación que permite procesar grandes cantidades de información y que incluso tiene la potencialidad de proporcionar soluciones y respuestas a preguntas específicas. Esta tecnología ya se explora para trasladarse a un amplio espectro de aplicaciones y lógicamente una de ellas es el área de la salud dado que puede ser utilizada tanto para la asistencia de pacientes como para el apoyo a los profesionales médicos. Aquí, se plantea el debate sobre su impacto en el sector salud, en especial, por los riesgos que conlleva su uso irreflexivo y en este punto también hay coincidencia plena de los tres profesionales: “hay que ser precavidos”.

Montenegro pone el acento sobre un punto relevante y manifiesta que su impacto “revolucionario” a nivel mundial este año fue causado especialmente porque “era una tecnología que no estaba disponible para el público en general y que ahora está al alcance de todos”. Al mismo tiempo, reflexiona que su uso puede mejorar a los sistemas que existen en la actualidad, aunque expresó que no está para reemplazar al humano. “Lo estuve probando para lo que es codificación de diagnósticos y admito que ChatGPT es buenísimo; sin embargo, cuando fui a controlar ahí resulta que no es exacto. Por eso te das cuenta que hay que tener cuidado y analizar bien lo que vas a implementar porque todavía no es confiable, en especial, para lo que es traducción de texto libre a estructurado y codificación”, advierte.

Por su parte, López Osornio, sintetiza: “Una analogía interesante puede ser que este modelo de lenguaje natural es como un residente de primer año que acaba de entrar al hospital, se le puede pedir determinadas tareas, pero siempre hay que controlarlo”. Asimismo, dijo: “Hay que separar los distintos tipos de inteligencia artificial, existe una basada en reglas que es muy segura para ejecutar justamente las reglas (algoritmos tradicionales); después tenemos la inteligencia artificial tradicional, o de machine learning tradicional, dónde los riesgos son los sesgos; y, ahora, tenemos al Large Language Model (LLM) que son un tipo más complejo cuyo riesgo son las alucinaciones”.

En relación a las alucinaciones, Mauro explica que “el mayor riesgo con esta última tecnología puede traer es documentar algo que en realidad el paciente no tiene y que quede como parte del historial clínico”, es decir, puntualiza: “queda escrito algo que jamás un humano hubiera documentado”. Del mismo modo, puede pasar lo contrario, confiar plenamente en los nuevos modelos de lenguaje natural y que éstos omitan información relevante y así “no documente algo que sería fundamental para la historia clínica de un paciente”.

Por Mg. Jesica Niz

Fuente: INNOVA Salud Digital

Innovación administrativa en la Gestión Pública

 

Experiencias en la mejora de procesos administrativos y análisis de la información en el Ministerio de Salud de la Nación.

 

El concepto de innovación cobró popularidad en los últimos años, de la mano del paradigma mecanicista, como introducción tecnológica asociada a las mejoras de productividad.

Sin embargo, es cada vez más frecuente encontrarlo relacionado con la economía del conocimiento, en un sentido mucho más amplio, con la tecnología en un sentido cotidiano, con el concepto de regeneración ambiental y, por supuesto, con la irrupción en nuestra vida diaria del concepto de inteligencia artificial (que algunos no entendemos aún por qué en algunos espacios se usa en mayúsculas).

En este marco, nuestra primera tendencia es confundir la innovación con la invención. A veces es necesario recurrir al diccionario para recordar que, sin embargo, innovar es mudar (no dice cambiar, aunque nos parezca más preciso) o alterar algo, introduciendo novedades.

Una forma de entender la innovación puede ser, entonces, hacer lo mismo con las mismas cosas mezclándolas de una manera diferente.

Pensando que el orden de los factores puede alterar el producto. O bien pensando en obtener el mismo resultado (esperado) alterando las cosas que hacemos, incluso aunque sean las mismas de siempre.

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Fuente: Banco de Recursos

Presentaciones del CAIS 2023

Cada entrada en el programa que sea un hipervínculo te lleva a la presentación.

MIÉRCOLES 6 de septiembre

09:00  APERTURA DE BIENVENIDA

09:10  Integración de datos de salud Bus de interoperabilidad. (Rodrigo Kreiner, Director Nacional de Sistemas de Información Sanitarios, Ministerio de Salud de la Nación)

10:00  Diseño de un proceso de fusión de registros duplicados en la Tabla Maestra de Personas. (Giuliana Colussi)

11:00  Prototipo para asistencia en detección temprana de deformaciones de columna utilizando redes neuronales profundas. (Ángeles Piotroski)

11:30  Análisis del impacto del proceso de data cleaning sobre indicadores de malnutrición. (Agustín Nicolás Dramis)

12:00  Evaluación de percepciones del Personal de Enfermería sobre la Implementación de una HCE en el Instituto Alexander Fleming. (Juan Marcos Descalzo)

13:30  Conectaton RDI Ar -FHIR HL7- (Diego Kaminker, Martín Díaz)

14:00  Estudio de caso: análisis de las tecnologías emergentes y la ciencia de datos en el abordaje del TDAH. (Martín Horacio Justo Ricci)

14:30  Estudio comparativo de herramientas de IA para el diagnóstico y orientación diagnóstica basada en síntomas. (Lucas Alessandro)

15:30  Inteligencia Artificial de seguimiento para mejorar la adherencia y detección temprana de exacerbaciones. (Andrés Hohendahl)

16:00  Software de vigilancia epidemiológica de contactos para tuberculosis. (Laura Paola Sánchez)

16:30  Salud en Palabras: Lenguaje, Estándares y Conversaciones que Sanan. Explorando la trama de la comunicación en salud. (Marcelo Carrascal Consultor en salud digital)

17:00  Cierre de jornada

 

JUEVES 7 de septiembre

09:00  Pladema - FCS UNICEN Proyecto de Historia de Salud Integrada (HSI) (Dr. Mariano Risso)

10:00  Un Primer Abordaje para la predicción de Enfermedad Injerto contra Huésped en Trasplantes Pediátricos de Médula Ósea. (Lázaro Gibert García)

11:00  Experiencia de implementación de un Sistema de Triage informatizado en Guardia. (María del Pilar Arias)

11:30  Análisis de datos públicos sobre registros Argentinos de Diálisis Crónica: INCUCAI. (Roxana Martínez)

12:00  Desarrollo y análisis de sesgos de un modelo de desidentificación de historias clínicas electrónicas en español rioplatense. (Sabrina López)

13:30  EBSCO: Charla sponsor CAIS (13.30 – 13:40)

13:45  SBSIS Certificación profesional en informática en salud: la experiencia brasileña (cpTICS)

14:30  Red SI: experiencia y modelado de la construcción de una red de salud en Puerto Madryn. (Leo Ordinez)

15:30  SATI-Q: 20 años de historia, evolución y perspectivas hacia el futuro. (Ariel Leonardo Fernández)

16:00  Desafíos de Salud Digital Ecuador. (María José Gamboa)

16:30  Sistema informático de salud SISP Municipio deTandil (Karina Larsen)

17:00  Cierre de jornada

 

VIERNES 8 de septiembre

09:00  Des-aprender y adaptarse a los nuevos desafíos en Salud Digital (Alejandro D'Alessandro, RECAINSA)

09:30  Principios de gobernanza de los datos en salud (Joseline Carias, RECAINSA)

10:00  Herramienta para la exploración de tendencias y detección de patrones epidemiológicos en Argentina. (Arturo Leonardo Morales)

11:00  Clasificación de células en prueba de papanicolaou (pap test) en microscopía. (Martín Gramática)

11:30  Descubrimiento de conocimiento para la gestión en salud: aplicación a datos COVID-19. (Leticia María Seijas)

12:00  Plataforma de telemonitoreo basada en algoritmos de detección de insuficiencia cardíaca y dispositivos Bluetooth Low Energy. (Lorenza Vecino Schandy)

13:30  SBSIS Tutorial sobre certificación de seguridad, protección de datos, usabilidad, interoperabilidad y calidad de HCE (Brasil y EE.UU.)

14:00  SBSIS Certificación profesional en informática en salud: la experiencia brasileña (cpTICS)

14:30  Sistema CMMS multicéntrico para gestión de tecnología médica. (Pedro Escobar, BME AMERICAS – UNICEN)

15:30  Classificação automática de glóbulos brancos com Deep Learning. (Sandro da Silva Camargo)

16:00  Cerrando la brecha digital: financiación para la transformación digital de la salud. (Daniel Otzoy, RECAINSA)

16:30  Arquitecturas Abiertas para el Intercambio de Información en Salud: La experiencia de la comunidad OpenHIE. (Alejandro Benavidez, RECAINSA)

17:00  Cierre de congreso -PALABRAS DE DESPEDIDA

 

Fuente: CASI 2023

Jornada de Calidad y Seguridad del Paciente

Organizada por el Comite de Calidad y Seguridad del Paciente del Sanatorio Anchorena Recoleta e IQDC. 

Fecha y horario: 27-09-2023 de 9:00 hs a 13:00 hs

Acceso virtual: https://lnkd.in/dVs9qDff

Fuente: Sandra Musietti

La OMS lanza la Iniciativa Mundial sobre Salud Digital

 

Convencidos de que la salud digital es un acelerador comprobado para avanzar en los resultados de salud y lograr la Cobertura Sanitaria Universal (CSU) y los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) relacionados con la salud, la Organización Mundial de la Salud (OMS) lanzó la Iniciativa Mundial sobre Salud Digital (GIDH, por sus siglas en inglés) que es una red de partes interesadas, gestionada por la OMS, y organizada para facilitar la Estrategia Mundial de Salud digital 2020-2025, y otras normas y estándares de la OMS para la transformación del sistema de salud digital.

En las casi dos décadas transcurridas desde la primera resolución sobre eSalud impulsada por los Estados miembros que culminó en la resolución integral sobre salud digital de 2020, más de 120 Estados miembros de la OMS desarrollaron una política o estrategia nacional de salud digital. Sin embargo, se encontraron inconvenientes para su avance y consolidación. Entre ellos la fragmentación en la asignación de recursos y la alineación con las necesidades de los países, junto con definiciones y niveles variables de calidad de las soluciones digitales.

El objetivo de la GIDH es reunir a países y asociados para lograr resultados mensurables mediante la elaboración de planes de inversión claros basados en prioridades para la transformación de la salud digital; la mejora en la presentación de informes y la transparencia en relación con los recursos de salud digital, la facilitación del intercambio de conocimientos y la colaboración entre regiones y países para acelerar los avances y evitar duplicaciones de esfuerzos que retrasan el objetivo, y apoyar enfoques pangubernamentales para la gobernanza de la salud digital en los países.

“Los países están buscando apoyo para pasar de iniciativas de salud digital centradas en productos a establecer una infraestructura nacional de salud digital con la competencia nacional adecuada para mantener y adaptar, una necesidad reconocida de apoyo técnico confiable y de calidad garantizada para abordar las prioridades nacionales de salud digital, con el gobierno en el asiento del conductor”, señala el paper de la OMS.

En este contexto, la GIDH “servirá como plataforma para permitir que un amplio ecosistema global trabaje colectivamente para promover la capacidad de los países y fortalecer la cooperación internacional en salud digital”.

Red de redes

La GIDH será una red administrada por la OMS (“Red de redes”) que promoverá el acceso equitativo a la salud digital, abordando desafíos como la duplicación de esfuerzos y la transformación de la salud digital “centrada en productos” a través de un enfoque en cuatro pilares fundamentales: 1) seguimiento de las necesidades de cada país, 2) un portal que permita identificar los recursos tradicionales e innovadores y analizar de manera prospectiva y retrospectiva sobre la base de estándares, 3) una caja de herramientas para la transformación, 4) la promoción y el intercambio de conocimientos entre las redes locales, regionales y globales.

 

Por: Ana Amaya

Fuente: Salud en Línea