viernes, febrero 28, 2025

Herramientas participativas del Design Thinking

 


El Design Thinking es un proceso participativo para identificar retos y generar soluciones innovadoras a partir de promover la creatividad y llevarlas a cabo mediante prototipaje y testeo previo, logrando propuestas acertadas y ahorros económicos, así como la satisfacción de las partes implicadas en cada caso: ciudadano, profesional y gestor. Para llevarlo a cabo se siguen una serie de fases y se disponen de las herramientas que aquí citaremos.

Las herramientas que aporta el Design Thinking ayudan a comprender para quién es lo que estamos definiendo, cuáles son las necesidades reales, cuáles son las posibles soluciones o propuestas para ponerlas a prueba y validarlas y, al ser participativo e incorporar al ciudadano, profesional y/o gestor en el centro del proceso, una vez implementando no existe rechazo. También aporta innovación, no sólo en el proceso, sino también en la resolución, ya que, entre otros, tiene en cuenta a los grupos de interés (stakeholders) internos y externos que pueden aportar valor y/o pueden ser actores implicados en un futuro.

Design Thinking significa también colaboración, pensar deductivamente, la reducción de gastos y/o del fracaso, la empatía, el análisis crítico y, sobre todo, ser rigurosos en la implementación.

Hay un proverbio de Robert Waldinger que dice “si quieres ir rápido, ve solo, si quieres llegar lejos, hazlo acompañado” y ahí radica la importancia de la participación.

Para conocer las principales características y bondades del Design Thinking les invito a releer el artículo “Design Thinking al sistema sanitario ya la experiencia de paciente” de Joan Vinyets y proceder aquí con el detalle de la metodología.

El concepto del doble diamante

El Design Thinking se basa en un proceso de diseño llamado doble diamante, creado en 2004 por el British Design Council, que consiste en cuatro fases que se aplican en un doble proceso divergente y convergente según la siguiente imagen.

Fuente: Mònica Moya 2023

  • Fase 1. EMPATÍA: Estudio, análisis de las necesidades y entorno.
  • Fase 2. DEFINICIÓN: Concreción del reto o necesidad.
  • Fase 3. IDEACIÓN: Buscar el máximo de posibles ideas para solucionar el reto planteado, mente abierta y creativa, después ya estudiaremos las que son viables o dan solución real al reto planteado.
  • Fase 4. IMPLEMENTACIÓN: Concretar la solución después de la etapa de ideación, donde trabajaremos para dar respuesta al problema real.

Las herramientas para cada fase son actividades concretas que sirven para conocer al usuario, analizar, preguntar, descubrir los porqués o concretar cuál es el reto real para seguir con la recopilación de ideas para resolverlo y concluir el desarrollo, prototipado y testeo para la implementación con éxito.

Herramientas de cada fase para ponerlo en práctica

Esta metodología centrada en la persona para la resolución de problemas requiere replantear la forma en la que se ve un problema para inspirar el enfoque de la solución.

“La formulación de un problema es más importante que la solución”
Albert Enstein

Es muy importante antes de empezar definir el reto, escribirlo para ponerlo en el proceso, validarlo y trabajar para la solución, y entonces comienza el proceso con el siguiente orden:

1. EMPATÍA

Para proponer una solución, disponemos de herramientas para entender al usuario del reto que estamos planteando, puede ser el ciudadano, el usuario, el paciente, el profesional, el equipo directivo, las organizaciones etc. Aquí citamos algunas:

Mapa de empatía

El mapa de empatía es una herramienta que pone a la persona en el centro para estudiar qué siente, con quién se relaciona en el lugar de trabajo, qué le motiva o qué herramientas utiliza para informarse.

Entrevistas

No es ningún secreto que preguntando se pueden tener conocimientos, tanto de lo que preocupa a las personas, como de cómo lo resolverían y sobre todo cómo lo perciben.

Interacción constructiva

Prueba empírica que genera emociones. Se promueve el rol activo de los usuarios, como sujetos del propio proceso a desarrollar.

Ejemplo:  En el caso de que se quiera hacer un nuevo Servicio de UCI, sería muy interesante poner en el lugar del usuario (paciente, médico, familia, gestor, responsable de mantenimiento…) a los responsables del diseño y decisión de los procesos.

Mapa de experiencia

Es una herramienta que dibuja el camino que recorre una persona a lo largo de los distintos procesos y está formado por:

  1. Personas, o arquetipos, que hemos definido con anterioridad
  2. Línea de tiempo (timeline)
  3. Emociones que sienten las personas en la experiencia de usuario
  4. Touchpoints o puntos de contacto
  5. Interacciones

Existen otras herramientas que promueven preguntarse porqué, quién, cómo, cuándo etc… para obtener mejor información y comprender en profundidad el problema o situación y descubrir la causa-raíz del posible problema a resolver.

2. ANÁLISIS

El objetivo de este punto es ordenar la información generada y concretar el reto a resolver. A partir del trabajo de inmersión realizado disponemos de una gran cantidad de información, datos, evidencias, opiniones y percepciones sobre nuestros usuarios. Ahora es necesario analizar, sintetizar, pulir y afinar toda esta información para organizarla.

Aquí introducimos el concepto “insights” que responden a los porqués. No es lo mismo una necesidad que un “insight.

Ejemplo: Un apicultor necesita un traje para protegerse de las picaduras de abejas porque (INSIGHT) quiere coger la mayor cantidad de miel posible sin estropear la colmena. Si no profundizamos en lo que realmente es el insight, y nos quedamos en lo que creemos que es la necesidad a resolver, podemos estar equivocándonos pensando cómo mejorar el vestido, mientras que lo que realmente queremos es buscar una manera de extraer la miel como hizo la empresa australiana Flow Hive.

Disponemos de herramientas visuales que nos ayudan a comprenderla mejor: Matriz 2×2 para determinar la factibilidad del posible reto, Mapa mental para asear toda la información recogida en la primera fase, Diagrama de Venn, Diagrama de Afinidad, Diagrama de Causa-Efecto o Diagrama de Ishikawa.

Ejemplo: se detecta el problema de que las reuniones en la organización no son eficaces.

Fuente: Escuela de Administración Pública de Cataluña

Una vez se haya realizado toda la recogida de información y se analice para concretar el problema, redirigimos el reto a plantearnos “¿y cómo lo hacemos?”. Construiremos esta afirmación:

[Descripción del ente al que va dirigido] necesita [necesidad] para que [percepción/insight].

Las organizaciones necesitan realizar menos reuniones porque la mayoría no son efectivas.

Con esto queda claro que habríamos podido poner esfuerzos en mejorar las reuniones cuando en lo que realmente debemos poner esfuerzos es reducirlas.

3. PROCESO DE IDEACIÓN

Pensamos que las ideas salen de forma arbitraria y no es así, salen de un proceso creativo con fases: Preparación, Incubación, Iluminación, Evaluación y Elaboración.

El cerebro puede entrenarse. En esta fase de ideación y pensamiento divergente resulta muy útil empezar las sesiones de generación de ideas con algunos ejercicios que permitan calentar este tipo de razonamiento. Jugar con las palabras, Dibujar para idear, Pensar desde lo absurdidadComparar para inspirarte… para después encontrar el máximo de propuestas que den solución al reto planteado con las herramientas que facilitan la creación de ideas, como por ejemplo Scamper, que nos ayuda a generar nuevas ideas a través de la adaptación o modificación de elementos existentes, lluvia de ideas inversa entre otros.

En este punto debemos concretar la idea, proceso convergente, y por eso, es necesario identificar la propuesta de valor.

Las ideas, por muy prometedoras y relevantes que nos parezcan, son sólo ideas. Se convierten en innovación cuando aportan valor a quien va dirigido. Traducir o evolucionar estas ideas en verdaderas propuestas de valor es lo que nos debe permitir avanzar en el proceso de diseño, por eso disponemos de algunas herramientas como: Matriz feedback, Entrevista Cualitativa, Test

4. IMPLEMENTACIÓN

Pensar como diseñador, con la mentalidad centrada en el usuario implica un cambio de mentalidad para el que muchas organizaciones no están todavía preparadas.

Para hacerlo posible necesitamos de un equipo maduro capaz de saber convivir con la incertidumbre de que cualquier cambio lleva implícito.

¿Quién lidera la ejecución del Design Thinking? 

https://lagestioimporta.cat/wp-content/uploads/2025/02/Imagen-3.pngEs importante remarcar que tiene tanto valor el resultado como el proceso. Un estudio realizado en 2015 por el Hasso Plattner Institute junto con la Universidad de Stanford analizó el impacto que tiene el uso del Design Thinking en una organización, más allá del resultado final que consiga. 

  • Conocimiento profundo de nuestros usuarios
  • Equipos al servicio de un fin
  • Inteligencia colectiva
  • Cambiar para innovar
  • Aprender a divergir 
  • Emociones, y aportar valor, antes que funciones
  • Experiencias de usuarios por encima de productos 
  • Todo se puede prototipar
  • Sin perfeccionismos
  • Rigor y creatividad

El Design Thinking es una metodología más amplia que puede aplicarse en cualquier área de una organización y tiene más énfasis en la comprensión de los usuarios y en la generación de ideas. A veces, cuando una organización me pide “que le ayude a poner orden” me doy cuenta de que ya están implementando ciertos aspectos de esta metodología de forma inconsciente. Muchas veces es una cuestión de aplicar la metodología con rigor porque si te quedas sólo con la empatía y luego no aterrizas los otros conceptos no sabrás realmente por qué quieres cambiar algo y si realmente es necesario.

Mònica Moya Meseguer

 

Fuente: La Gestión Informa

miércoles, febrero 26, 2025

Derechos del Paciente



Marco Legal y Normativo

A lo largo de la historia, diversos documentos y declaraciones han establecido los derechos de los pacientes. Algunos de los más relevantes incluyen:

- Declaración de los Derechos del Paciente (A.N.H., 1973): Establece el derecho al cuidado, información, consentimiento, intimidad, confidencialidad, discreción y derivación fundada.

- Carta del Enfermo Usuario del Hospital (C.H.C.E.E.): Reafirma el derecho al cuidado, la retractación del consentimiento informado y el respeto a las convicciones religiosas.

- Declaración de Lisboa de los Derechos de los Pacientes (1981): Incluye el derecho a un médico libre de decidir, a morir con dignidad y a reclamar y obtener respuesta.

- Carta de Derechos y Deberes del Paciente (España, 1984): Garantiza el derecho a la atención sanitaria integral, el respeto a la personalidad y dignidad, la no discriminación y la libre determinación.


El Derecho a la Salud en la Constitución

El derecho a la salud está profundamente arraigado en nuestra Constitución. Desde la reforma de 1957, que incorporó el artículo 14 bis, hasta la reforma de 1994, que amplió los derechos sociales, económicos y culturales, el Estado ha asumido la responsabilidad de garantizar el acceso a la salud para todos los ciudadanos.

- Artículo 14 bis (Constitución Nacional): Establece que "el trabajo en sus diversas formas gozará de la protección de las leyes, las que asegurarán al trabajador: condiciones dignas y equitativas de labor; [...] protección contra el despido arbitrario; [...] y la seguridad social, que otorgará prestaciones integrales e irrenunciables".

- Artículo 41 (Constitución Nacional): Reconoce el derecho a un ambiente sano y equilibrado, y establece que las autoridades deben proveer a la protección de este derecho.

- Artículo 42 (Constitución Nacional): Garantiza los derechos de los consumidores y usuarios, incluyendo la protección de su salud.

Además, la Constitución de Córdoba (artículos 4, 19 y 59) y la Constitución de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (artículos 20 y 21) también refuerzan estos derechos, estableciendo que la salud es un derecho fundamental y que el Estado debe garantizar su acceso de manera equitativa.

Instrumentos Internacionales

A nivel internacional, diversos tratados y convenciones han reconocido el derecho a la salud como un derecho humano fundamental. Entre ellos destacan:

- Declaración Universal de los Derechos Humanos (artículos 3 y 25.1):

- Artículo 3: "Todo individuo tiene derecho a la vida, a la libertad y a la seguridad de su persona".

- Artículo 25.1: "Toda persona tiene derecho a un nivel de vida adecuado que le asegure, así como a su familia, la salud y el bienestar, y en especial la alimentación, el vestido, la vivienda, la asistencia médica y los servicios sociales necesarios".

- Convención Americana sobre los Derechos Humanos (artículos 4, 5 y 11):

- Artículo 4: "Toda persona tiene derecho a que se respete su vida".

- Artículo 5: "Toda persona tiene derecho a que se respete su integridad física, psíquica y moral".

- Artículo 11: "Toda persona tiene derecho al respeto de su honra y al reconocimiento de su dignidad".

- Convención sobre la Eliminación de toda forma de Discriminación contra la Mujer (artículo 12):

- Artículo 12: "Los Estados Partes adoptarán todas las medidas apropiadas para eliminar la discriminación contra la mujer en la esfera de la atención médica a fin de asegurar, en condiciones de igualdad entre hombres y mujeres, el acceso a servicios de atención médica, inclusive los que se refieren a la planificación de la familia".

- Convención sobre los Derechos del Niño (artículos 23, 24, 25 y 27):

- Artículo 24: "Los Estados Partes reconocen el derecho del niño al disfrute del más alto nivel posible de salud y a servicios para el tratamiento de las enfermedades y la rehabilitación de la salud".

- Pacto de Derechos Económicos, Sociales y Culturales (artículo 12):

- Artículo 12: "Los Estados Partes en el presente Pacto reconocen el derecho de toda persona al disfrute del más alto nivel pos ible de salud física y mental".

Conclusión

Los derechos de los pacientes son un pilar fundamental en la práctica médica y en nuestra labor como auditores. Debemos recordar que detrás de cada expediente, cada procedimiento y cada costo, hay una persona que confía en nosotros para recibir la mejor atención posible.

Fuente: Auditorìa en Salud

martes, febrero 25, 2025

El Impacto Transformador de la IA en la Dirección de Operaciones: Sinergias Humanas y Disciplina BPM

 

La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo los paradigmas de la dirección de operaciones, no como un sustituto del talento humano, sino como un aliado estratégico que impulsa la eficiencia, la innovación y la capacidad de adaptación. En un entorno empresarial caracterizado por la volatilidad y la demanda de respuestas rápidas, la combinación entre IA y metodologías como la Gestión Por Procesos (BPM) se convierte en un pilar fundamental para la optimización de la cadena de valor.

Este artículo explora 5 ejes de transformación que todo Chief Operating Officer (COO) debe considerar en su agenda estratégica. Desde la colaboración entre humanos y máquinas hasta la aplicación de BPM con IA, pasando por la importancia de la ética operativa y la reinvención de roles, analizaremos cómo estas sinergias están redefiniendo las operaciones tanto en el sector privado como en el público.

1. La Colaboración Humano-IA: De la Automatización a la Cocreación

La IA no busca reemplazar a los equipos operativos, sino liberarlos de tareas repetitivas para enfocarse en estrategias de alto impacto. Por ejemplo, herramientas como los sistemas de BPM potenciados con IA automatizan flujos de trabajo administrativos, como la validación de facturas o la gestión de inventarios, reduciendo errores en un 40% según estudios reci...

Seguir leyendo en LinkedIn

 

Por @pedrorobledoBPM, Ejecutivo Académico Máster Universitario en Dirección de Procesos Estratégicos en UNIR (https://lnkd.in/d9q3VNsey Director Equipo Inteligencia Artificial-PDI

lunes, febrero 24, 2025

¿Cómo funciona en China el primer hospital hecho completamente con IA?

El concepto de "hospital" podría transformarse de manera rotunda, con robots atravesando los pasillos y atendiendo a varios pacientes en simultáneo.


En 2024, el Nobel de Química fue para los creadores de “AlphaFold2”, el modelo de IA que predice las estructuras de las proteínas.

Conocer la biología de los organismos a esa escala, en muy poco tiempo, podría revolucionar la salud, la detección temprana de enfermedades e impulsar la medicina de precisión. Los médicos, por ejemplo, podrían ser reemplazados por algoritmos, es decir, por sistemas que se entrenan para brindar tratamientos a partir de la última evidencia científica disponible. Y que, a contramano de lo que se creía hasta hace muy poco, también son sistemas que pueden ser entrenados para ser empáticos. El concepto de ‘hospital’ podría transformarse de manera rotunda, con robots atravesando los pasillos y atendiendo a varios pacientes en simultáneo. Parecen promesas vacías, salidas quizás de una de las tantas series distópicas que inundan las plataformas, pero: ¿realmente lo son o comienzan a tener su correlato en la realidad?

Imagínese ir a su médico de siempre y quien lo atiende, en vez de ser Jorge González, es el robot X. Lo invita a sentarse del otro lado del escritorio y, a diferencia de Jorge que durante buena parte de la consulta se la pasaba mirando a su monitor llenando formularios, a partir de una voz distorsionada, el robot la llama por su nombre y le consulta cómo se siente. Usted, sorprendida, le cuenta lo que le sucede y la máquina le pide un momento. Escanea su cuerpo, lo revisa prácticamente a escala molecular, explora la base de datos en la que está su historia clínica y le brinda un diagnóstico ajustado, preciso, híper calibrado. Le propone un tratamiento, conversa un poco más sobre temas que a usted le preocupan y cuando se está por marchar, le pide que se cuide. Una experiencia, a esta altura, posible.

Una respuesta espontánea y visceral respecto de la IA en la atención médica nos permitiría afirmar categóricamente que una máquina jamás podrá reemplazar la mirada atenta, la escucha empática, la capacidad de decodificar gestos mínimos y el saludo cálido y reparador de un médico a un paciente. Sin embargo, debemos ser conscientes que esa conexión tan sutil y humana es cada vez menos frecuente, ya que entra en tensión con la lógica de ‘producción’ y la ‘eficiencia’ ampliamente extendida en los sistemas de salud públicos y privados, dice Adrián Díaz, exfuncionario de la Organización Panamericana de la Salud.

La confluencia de la Inteligencia Artificial, la informática, la robótica y la biología molecular lo está revolucionando todo. Si hasta hace muy poquito, se pensaba que las máquinas solo podrían realizar las tareas automatizadas y repetitivas, y los humanos todas las demás, el paradigma cambió. Con algoritmos cada vez más ajustados, casi que cualquier tarea está al alcance de la mano. Y las ciencias de la salud podrán traspasar una nueva frontera, a partir de la medicina de punta.

Una carrera de dos

De manera reciente, desde China crearon una experiencia superadora. Se trata del Agent Hospital, el primer hospital del mundo diseñado íntegramente con IA. Desarrollado por investigadores de la Universidad de Tsinghua (Pekín), es un centro virtual atendido por 14 médicos y 4 enfermeras virtuales, es decir, algoritmos muy avanzados y preparados para dar respuestas profesionales a los pacientes. Son capaces, por supuesto, de hacer lo que hacen los humanos de guardapolvo y ambo: realizan diagnósticos, recetan medicinas e, incluso, pueden predecir epidemias.

Este paisaje atemoriza y encanta en dosis equivalentes. Consultado por este diario, Adrián Baranchuk, médico cardiólogo y presidente de la Sociedad Interamericana de Cardiología, dice: Cuando uno ve un hospital totalmente regulado por IA, se pregunta: ¿existe evidencia de que eso va a ser mejor que uno comandado por seres humanos?.

Y responde: Lo más importante es analizar cómo fue el proceso de machine y deep learning. La Inteligencia Artificial sigue siendo alimentada por seres humanos. Entonces, si en un determinado aspecto de ese hospital, la máquina fue entrenada con data producida por lo más bajo de la pirámide del conocimiento, vamos a tener como resultado un proceso de toma de decisiones lleno de problemas.

Como la IA en el hospital chino atiende en un entorno simulado, ya no hace falta que los pacientes se trasladen. Además, no tienen que esperar demasiado para ser atendidos, pues tan solo 14 médicos virtuales brindan soluciones a 3 mil personas por día. Un número que se podría triplicar en el corto plazo si el algoritmo mejora como lo está haciendo.

Estados Unidos, sin embargo, no se queda atrás. En febrero de 2023, el centro médico Elmhurst Memorial de Chicago fue noticia al incorporar dos robots-enfermeros. Ante la crisis de personal (bajas por covid que nunca se recuperaron y pocos egresados), la institución decidió incorporar a los moxie con el objetivo de ayudar a los profesionales humanos a repartir medicamentos y diversos suministros por las instalaciones. En este caso, no sería tanto un suplemento, sino más bien un complemento; inteligencias humanas y artificiales trabajando al compás.

Las máquinas realizaron 1.800 entregas mensuales, ahorrándole al personal de carne y hueso más de dos millones de pasos recorridos y 3.100 horas de trabajo. Además, trabajan 24 horas sin parar (salvo un breve descanso para recargar la batería) con gran eficacia, lo que equivale al menos al esfuerzo de cuatro personas. Y, para rematar, a diferencia de sus colegas humanos, no se quejan, no piden por mejores condiciones laborales y no se sindicalizan.

En resumen: aunque trabajen al compás, los empresarios que administran los hospitales ya ven a los robotitos con mejores ojos que a sus colegas de carne y hueso.

Quizás como consuelo, los humanos todavía sostienen que los sistemas informatizados o chats conversacionales serán muy buenos analizando datos, pero no tienen la capacidad de demostrar sentimientos. Sin embargo, eso está cambiando: por un lado, las personas ya no exhiben tanta empatía y, por otro, los algoritmos son entrenados para dejar atrás esa imagen fría que antes los caracterizaba.

Una investigación reciente publicada por la Universidad de Ohio en la revista Plos Mental Health reveló que los pacientes catalogan como más empáticas y satisfactorias as respuestas que puede dar Chat GPT en comparación con sus psicoterapeutas humanos.

En paralelo, los pacientes que visitan los consultorios actuales, a menudo, llegan con más información si se lo compara con lo que sucedía décadas atrás. Es cierto, también, que los algoritmos son fuente de desinformación y temor, pero es un escollo que, si se deseara, podría saltarse fácilmente. Internet facilitó la democratización del conocimiento y modifica las relaciones de poder y las asimetrías entre quién sabe y quién no.

Así es cómo, poco a poco, la empatía y el conocimiento, ese cóctel que convertía al médico en alguien muy especial, podría ser reemplazado con opciones tecnológicas.

Luces

El historiador Yuval Harari revela que la adoración del nuevo dogma de “la religión de los datos” podría orientar el futuro de la medicina de precisión. Confía en que, en el corto plazo, los diagnósticos y los tratamientos serán tan específicos como las demandas de cada organismo.

Díaz apunta lo siguiente: Centenares de artículos científicos publicados en los últimos años dan cuenta de la utilización de la IA en procesos tales como diagnósticos tempranos, selección de tratamientos, pronóstico de enfermedades, cirugías, formación médica, predicción y vigilancia de brotes epidémicos. Además, brindan resultados que en algunos casos superan los obtenidos por profesionales de carne y hueso, gracias al uso y el veloz procesamiento de macrodatos o ‘big data’.

Así es como, de manera habitual, diversos equipos del mundo realizan aportes que emplean las bondades del aprendizaje automático con el objetivo de mejorar el diagnóstico precoz de diversas enfermedades; que van desde las neurodegenerativas hasta el cáncer. Y lo hacen recopilando información a escala molecular, con lo cual, una enfermedad que en el pasado solía detectarse cuando ya estaba en un estadio avanzado, en el presente, puede ser reportada mucho antes. En última instancia, la IA podría convertir en realidad uno de los axiomas de la medicina: la notificación temprana mejora las chances de sobrevida.

A su turno, Baranchuk comparte un ejemplo: Hay un trabajo realizado por Linda Johnson de Suecia, que se acaba de publicar en Nature, que analiza la aplicabilidad de la IA para leer monitoreos de pacientes remotos. Es decir, pacientes que utilizan un holter para registrar alteraciones del ritmo cardíaco. El trabajo está muy bien construido desde lo clínico y nos sirve a nosotros para mostrar que en ese caso, el software es superior a la capacidad humana.

Sombras

A cambio de “ser leídos por máquinas”, los humanos sacrificarán aún más su intimidad y su autonomía. Serán tecnologías manejadas por instituciones públicas o privadas que garantizarán soluciones promisorias y, como contrapartida, accederán a los aspectos más privados de las personas.

Díaz reflexiona lo siguiente: Esta imagen futurista de consultorios médicos, quirófanos o salas de situación epidemiológicas, a cargo de robots o computadoras, no está exenta de grandes interrogantes que están aún sin resolver. Y continúa: Algunas preocupaciones están relacionadas a cuestiones prácticas o éticas como la ciberseguridad de los datos, la confidencialidad de información, el acceso equitativo a la tecnología o el consentimiento explícito e informado de pacientes respecto del uso de sus datos para entrenar a la IA, explica.

Baranchuk apunta: No alcanza con una idea seductora, ampliamente explotada en redes sociales, para ser directamente implementada en la práctica clínica médica. Debe haber estudios que demuestren que la IA es mejor”. Por ejemplo, la automatización de procesos en electrocardiografía, sigue el experto, existe hace más de 40 años. “Cuando nosotros hacemos un electrocardiograma nos viene un reporte de qué es lo que el examen muestra. Hoy sabemos que la sensitividad de ese informe es del 65 por ciento. Esto es: el 35 por ciento de las veces nos brinda un reporte que está mal y debe ser corregido por humanos, ilustra.

Leído en Consenso Salud

viernes, febrero 21, 2025

Sistema GRADE: metodología para la realización de recomendaciones para la práctica clínica

 

Las guías de práctica clínica proporcionan recomendaciones sobre los beneficios y desventajas de diferentes intervenciones disponibles en la asistencia sanitaria

Su adecuado desarrollo e implementación permitirían reducir la variabilidad en la práctica clínica, así como mejorar su calidad y su seguridad.

El sistema GRADE es una herramienta que permite evaluar la calidad de la evidencia y graduar la fuerza de las recomendaciones en el contexto de desarrollo de guías de práctica clínica, revisiones sistemáticas o evaluación de tecnologías sanitarias.

El objetivo de este artículo es describir las principales características del sistema GRADE a través de ejemplos relevantes en el contexto de la atención primaria.

Introducción

Las guías de práctica clínica (GPC) se definen como el conjunto de recomendaciones basadas en una revisión sistemática de la evidencia y en la evaluación de los riesgos y beneficios de las diferentes alternativas, con el objetivo de optimizar la atención sanitaria a los pacientes1. Su éxito depende del rigor en su elaboración, así como de las estrategias de diseminación, implantación y actualización.

En los últimos años, con el objetivo de obtener GPC de mayor calidad, diversas instituciones e iniciativas han aportado progresivamente la metodología de su elaboración.

GRADE surgió como una iniciativa internacional con el propósito de optimizar la evaluación de la calidad de la evidencia y la graduación de la fuerza de las recomendaciones, superando las limitaciones de los sistemas de clasificación previos y proponiendo un sistema nuevo que mejora la trazabilidad y la transparencia del proceso (http://www.gradeworkinggroup.org/).

Actualmente, más de 70 instituciones como la Organización Mundial de Salud, la Colaboración Cochrane o el National Institute of Clinical Excellence (NICE) se adhieren o utilizan GRADE en la realización de sus recomendaciones.

En nuestro entorno, el Programa de GPC del Sistema Nacional de Salud, coordinado por GuíaSalud (http://portal.guiasalud.es/web/guest/gpc-sns), o la Sociedad Española de Medicina de Familia y Comunitaria también comienzan a introducirlo en la elaboración de recomendaciones.

El objetivo del presente artículo es describir las características básicas del sistema GRADE utilizando ejemplos relevantes para atención primaria.

Seguir leyendo AQUÍ

 

Fuente: Science

jueves, febrero 20, 2025

Curso Virtual OPS: Mapa de Evidencias - Metodología y aplicación

 


Introducción al curso

El Mapa de Evidencia es una metodología de revisión que permite sistematizar y representar gráficamente la evidencia analizada en estudios de revisión en un área o subárea en relación al efecto de las intervenciones analizadas en los resultados de salud.

En el Mapa, los estudios seleccionados se presentan en una estructura de intervenciones evaluadas frente a los resultados, destacando visualmente las brechas donde hay pocos o ningún estudio y donde hay una concentración de ellos.

BIREME/OPS/OMS, tomando en consideración el modelo 3ie Evidence Gap Map (https://www.3ieimpact.org/evidence-hub/evidence-gap-maps), adaptó y desarrolló una metodología para la creación de Mapas de Evidencia vinculados a las fuentes de información del Biblioteca Virtual en Salud (BVS).

Propósito

Desarrollar competencias técnicas para representar de manera gráfica las características y hallazgos de las evidencias analizadas en estudios de revisión asociando intervenciones a los hallazgos analizados en estos estudios, además de vincular con os efectos reportados de las intervenciones, con la población y país de enfoque de los estudios primarios incluidos en las revisiones.

Objetivos

Facilitar la aplicación de la metodología de construcción de Mapas de Evidencias en el tema de salud pública. Las etapas incluyen: mapeamiento, selección, evaluación y caracterización de estudios de evidencia científica. El resultado es una presentación gráfica de la evidencia en una matriz que relaciona las intervenciones y los resultados de los estudios incluidos en el mapa.

Destinatarios

El curso está dirigido a los profesionales y estudiantes del área de la salud e información que usan la evidencia científica para subsidiar la investigación, la práctica y la toma de decisión en la salud, entre otros.

Duración del curso

20 horas

Modalidad

Curso autoaprendizaje, abierto al público y sin plazos para conclusión.

Estructura programática

Son 5 Clases con vídeos y contenido en PDF para estudio o consulta sin conexión.

  • Clase 1 - Introducción, contexto y metodología
  • Clase 2 - Búsqueda y selección de los estudios
  • Clase 3 - Caracterización y evaluación de los estudios
  • Clase 4 - Matriz de intervención y resultados
  • Clase 5 - Síntesis gráfica de las evidencias – Mapa de Evidencias

ENTRAR AL CURSO

miércoles, febrero 19, 2025

Primeros Pasos para Integrar IA en Operaciones: de la Estrategia a la Acción.

La Inteligencia Artificial (IA) ya no es solo un concepto futurista; es una herramienta clave para optimizar la eficiencia operativa y mejorar la toma de decisiones en tiempo real. Para un COO, la clave está en convertir la estrategia en acción y liderar la integración de la IA en las operaciones de manera efectiva. Pero, ¿por dónde empezar? Aquí te presento una hoja de ruta para adoptar IA, casos de uso que generan impacto inmediato y cómo lograr el compromiso del equipo.

1. Definir una Hoja de Ruta para la Adopción de IA

La implementación de IA requiere una estrategia clara. Estos son los pasos clave para definir una hoja de ruta efectiva:

  • Diagnóstico Inicial: Evalúa el estado actual de tus procesos operativos. Identifica los puntos de fricción, ineficiencias y oportunidades donde la IA pueda generar valor. Estudia la Madurez del Proceso (aplicando PEMM).
  • Definir Objetivos: Establece metas claras y medibles. ¿Buscas reducir costes, mejorar la eficiencia, optimizar la cadena de suministro o mejorar la experiencia del cliente? ¿Cómo se alinea con los objetivos estratégicos?
  • Identificar Tecnologías y Casos de Uso: No toda IA es adecuada para todas las operaciones. Y no todo debe llevar IA. Define qué herramientas y soluciones se alinean con las necesidades de tu organización y para solucionar las problemáticas detectadas en los procesos.
  • Pilotos y Pruebas: Antes de una implementación a gran escala, ejecuta pruebas piloto en áreas clave para medir su impacto y ajustar estrategias.
  • Estrategia de Escalamiento: Una vez validados los pilotos, planifica la expansión progresiva de la IA en toda la organización. Piensa también en la Gestión del Cambio para el despliegue (revisa el punto 3 en este artículo), por ejemplo, utiliza los 8 pasos de Kotter.

2. Casos de Uso Iniciales que Generan Impacto Inmediato

La IA puede aplicarse en diversas áreas operativas. Algunos casos de uso con resultados rápidos incluyen:

  • Automatización de Procesos Repetitivos: Implementación de RPA (Robotic Process Automation) para reducir tareas manuales en gestión de inventarios, facturación y procesamiento de datos.
  • Análisis Predictivo en la Cadena de Suministro: Uso de modelos de IA para anticipar la demanda, optimizar inventarios y reducir desperdicios.
  • Chatbots y Asistentes Virtuales: Mejora en la atención al cliente y soporte interno con respuestas rápidas y automatizadas.
  • Optimización de la Planificación de Recursos: Algoritmos de IA pueden mejorar la programación de personal y asignación de recursos en función de la demanda.

3. Cómo Involucrar al Equipo y Generar Buy-In

Uno de los mayores desafíos en la adopción de IA no es la tecnología en sí, sino la resistencia al cambio. Para lograr que tu equipo adopte con entusiasmo estas nuevas herramientas, considera lo siguiente:

  • Educación y Concienciación: Explica los beneficios de la IA y cómo facilitará el trabajo diario de los equipos, en lugar de reemplazarlos.
  • Casos de Éxito y Datos Concretos: Muestra ejemplos tangibles de cómo otras empresas han aprovechado la IA con éxito.
  • Participación Activa: Involucra a los empleados en la identificación de oportunidades y pruebas piloto, permitiéndoles experimentar los beneficios de primera mano.
  • Formación y Upskilling: Proporciona capacitación en herramientas de IA para que los empleados se sientan cómodos con la tecnología.
  • Feedback y Ajustes Continuos: Mantén un canal abierto de comunicación para escuchar inquietudes y hacer ajustes según la retroalimentación del equipo.

 REFLEXIÓN FINAL

La IA está redefiniendo la forma en que operan las empresas. Para un COO, la transición de la estrategia a la acción es clave para aprovechar el potencial de esta tecnología. Definir una hoja de ruta clara, empezar con casos de uso de impacto inmediato y lograr el compromiso del equipo son los primeros pasos para una integración exitosa. La pregunta es: ¿Estás listo para dar el primer paso?

Por @pedrorobledoBPM, Ejecutivo Académico Máster Universitario en Dirección de Procesos Estratégicos en UNIR (https://lnkd.in/d9q3VNse) y Director Equipo Inteligencia Artificial-PDI