Health 2.0 Madrid: conociendo a Watson, de IBM


El pasado día 26 de septiembre tuvo lugar una nueva edición del #Health20Mad en el Flagship Store de Telefónica, sede habitual de las ultimas ediciones de este evento. Esta vez iba a ser diferente, ya que este evento suele presentar varios proyectos, pero el de ayer era un monográfico sobre Watson, la inteligencia artificial desarrollada por IBM para la salud.

IBM lleva años desarrollando este nuevo sistema de inteligencia artificial centrada en la salud con múltiples aplicaciones: telemedicina, predicción de eventos futuros, base de datos en el cloud para el desarrollo de programas de entrenamiento para profesionales, habitaciones inteligentes…

Dos de las aplicaciones fundamentales de Watson son la de formación a profesionales y futuros profesionales y la predicción de eventos futuros. Uno de los programas donde se utiliza esta nueva Inteligencia Artificial es la Consulta Clínica Virtualizada 10, mediante la cuál podemos interactuar con un “paciente virtual” para entrenar casos clínicos. Estos casos son reales y no sólo ofrece al profesional opciones para elegir; por ejemplo, si nos llega un paciente con lesiones en la piel, nosotros debemos averiguar el diagnostico y proponer el tratamiento preguntando directamente al “paciente virtual”, que responde en un lenguaje muy humano. Esto se consigue gracias a la gran base de datos que posee IBM y que Watson utiliza.

Mi pregunta es la siguiente: ¿puede ser este sistema un sustituto de los exámenes que superamos en la carrera o del MIR? La formación universitaria nos da una gran formación médica, pero a la hora de tratar a pacientes reales en nuestros primeros días de ámbito laboral se queda muy corta. Puede ser que este programa de entrenamiento reduzca este abismo entre la formación universitaria y el mundo laboral.

Llegó el turno de preguntas y la mayoría se resumían en la siguiente cuestión: “¿Es posible aplicar este sistema en nuestro sistema sanitario de salud?” La mayoría de los ponentes se mostraron optimistas, ya que el mundo hospitalario va siendo cada vez menos conservador y empiezan a aflorar proyectos que unen nuevas tecnologías con salud. Hablaron mucho de lo arcaico que es el mundo hospitalario y lo difícil que es cambiarlo. Mi cara debía de estar desencaja puesto que, en el habitual networking que suele haber después de estos eventos, uno de los ponentes se me acerco y me preguntó si algo iba mal. Le pregunté que en vez de centrarse en el mundo hospitalario por qué no se centraban en la Atención Primaria. No supo responderme.

Watson ofrece millones de nuevas oportunidades, no sólo de entrenamiento para profesionales y futuros profesionales, sino que es una gran base de datos segura que permite analizarlos y aprovecharlos para nuestros pacientes. Pero mientras no cambie la mentalidad de que sólo la sanidad se encuentra en los hospitales, seguiremos perdiendo oportunidades. La salud se encuentra en las personas, y donde mayor atención sanitaria se requieres es precisamente en el mundo extrahospitalario, en el mundo de la Atención Primaria

¿Son capaces las máquinas de pensar?


La forma que tenemos que las máquinas aprendan es muy parecido al aprendizaje humano y se basa en la exposicion repetida a situaciones con soluciones similares demanera que la experiencia repetida acumulada nos lleva a tomar decisiones que previamente ha sido útiles para la resolución de problemas similares ocurridos en nuestro pasado.

De esta manera generalizamos situaciones abstractas a partir de elementos comunes similares que vamos extrayendo de los acontecimientos que nos ocurren de forma cotidiana. De esta manera, la toma de decisiones puede representarse como algoritmos lógicos y éstos pueden traducirse a un lenguaje interpretable por las máquinas.

La diferencia con los humanos es que la exposición a situaciones de aprendizaje depende de circunstancias vitales (hay hechos que nos ocurren a edades más tempranas, otros en la madurez y a otros no nos enfrentamos hasta la vejez y es variable entre personas de manera que hay sujetos que tienen exposición vital a muchos acontecimientos mientras que otros sujetos tienen una vida con menos exposición y experiencias vitales). A las máquinas las podemos exponer de forma artificial a sutuaciones simuladas que éticamente no sería posible con humanos.

Además la velocidad de adquisición de datos por parte de una máquina es mucho más rápida ya que la máquina no tiene otras funciones (alimentación, descanso u ocio) y no se agota (puede trabajar 24 horas al día).

Esta es la relación existente entre Big Data (BD) y la Inteligencia Artificial (IA) ya que las cantidades ingentes de datos en múltiples formatos (BD) sirven para entrenar y dotar de experiencia a una máquina para que desarrolle y entrene algoritmos de toma de decisiones autónomas (IA).

Ya tenemos máquinas que a través de algoritmos lógicos y la exposición y entrenamiento con casos simulados a través de la introducción de datos son capaces de tomar decisiones. Es decir máquinas capaces de “estudiar”, “experimentar” y “aprender”. De esta manera tendremos que redefinir el concepto de aprendizaje que hasta hace pocos años era considerado como una actividad o cualidad prácticamente restringida a los seres humanos y a algunos otros primates.

Imaginemos que una máquina “sabe” todo el conteido de libros y artículos publicados en salud y que además está dotada de herramientas lógicas que permitan establecer relaciones entre ellos y capaz de pasar de un caso concreto a un pensamiento global (generalizar un caso concreto). Dispondremos de unan herramienta de diagnóstico que seguro es menos falible que el mejor médico del mundo ya que ningún médico, por mucha inteligencia y memoria que tenga, va a ser capaz de manejar todas las variables con tanta rapidez y precisión como lo hacen sistemas informáticos.

Podemos distinguir dos tipos de aprendizaaje aplicados a las máquinas:

  1.  Aprendizaje supervisado que requiere la participación humana quien determina las relaciones “correctas” e “incorrectas” que toma la máquina. De esta manera la función del humano es “reforzar” los aciertos para que tiendan a repetirse a lo largo del tiempo (similar al prendizaje de un niño).
  2. Aprendizaje automático o Machine Learning. Consiste en alimentar de experiencia a la máquina (a partir de Big Data) y que sea ella misma, mediante una serie de normas lógicas iniciales, la que sea capaz de ir aprendiendo de manera independiente a partir de la experiencia que le proporcionan los datos y sin el concurso continuado de un humano.

Así hay máquinas que aprenden guiadas por un humano y que tomarán decisiones que van a depender de las características que han condicionado su aprendizaje mientras que otras máquinas aprenderán de manera autrónoma a partir de sus experiencias (dadas por el Big Data) y sin concurso de los seres humanos.

¿Riesgos?. Aún muchos. ¿Qué pasará si en un futuro al igual que en muchas películas de ciencia ficción las máquinas deciden que el ser humano es un elemento que puede ser nocivo para su existencia?

Un ejemplo reciente ha sido el bot credo pro Microsoft llamado @TayandYou . La idea era crear un bot conversacional bajo el cual había una inteligencia artificial “virgen” y que a través de una red social (Twitter) se empezra a relacionar con otros usuarios que servirían como fuente de alimentación de datos. La idea original es buena pero el resultado final fue que en menos de un día se tuvo que restringir el uso de la cuenta de Twitter ya que empezó a dar respuestas machistas y violentas en las conversaciones.

Es decir en menos de 24 horas el bot empezó a decir lindezas como “Hitler tenia razón” “odio a las mujeres” o “las mataría a todas”.

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El problema es que la idea era buena, pero los seres humano no lo somos ya que el bot fue boicoteado por muchas cuentas de twitter (empresas de la competencia, piratas, cuantas fantasmas, graciosos…) que alimentaron a la inteligencia artificial de manera consciente con contenidos machistas, antisemitas y homófobos, generando una “personalidad” marcada con una serie de características.

Un experimento que iba a servir para ver cómo una IA podía alimentarse de forma autónoma de fuentes generles en una red social (aprendizaje tipo automático) se transformó en un aprendizaje de tipo supervisado “maleducando” la IA.

Posiblemente la experiencia no sirvió para demostrar lo que se quiería, pero sí nos mostró que al igual que podemos “maleducar” a un ser humano, podemos “maleducar” a una m´àquina… pero esto último solo en cuestión de horas.

Parece que las leyes de la robótica de Asimov creadas en un entorno de ficción en la década de los 40 tienen ahora más vigencia que en su época.

Ya existen numerosos ejemplos de Deep Learning (aprendizaje de máquinas sin concurso humano) y se establecen de manera compleja basándose en estructuras lógicas que se disponen en capas complejas (sistema parecida a la interconexión de redes neuronales). Muchas de estas capas están “especializadas” en temas concretos, es decir que al igual que las neuronas, podemos tener capas neuronales especializadas en “ver”, en “escuchar” o en “relacionar” (Para prender más cómo funcionan estos sistemas desde ejemplos básicos a la complejidad es fundamental el artículo “Las redes neuronales: qué son y por qué están volviendo“).

Como ejemplos reales:

  1. Redes neuronales capaces de tomar decisiones lógicas complejas y ganar a los mejores jugadores humanos en algunos juegos de estrategia (Pokemon Go).
  2. Reconocimiento de voz mejorado a través de redes neuronales aplicado a terminales móviles. Personalized Speech recognition on mobile devices o a televisores Talking to Your TV: Context-Aware Voice Search with Hierarchical Recurrent Neural Networks.
  3. Reconocimiento de números de calles a través de una red neuronal artificial creado por Google para Street View. Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep Convolutional Neural Networks. Con lo cual una máquina puede “ver” e interpretar “lo que ve”.

Muchos de estos procesos complejos pueden no ser explicados de manera matemática. Es decir a la máquina se le dan unos patrones iniciales de aprendizaje (se construye un esqueleto neuronal básico) y a través de una experiencia masiva proporcionada por el Big Data la máquina va aprendiendo, modificando y mejorando estos procesos. Es decir va generando sus propias “conexiones neuronales” sin intervención humana.

En poco tiempo (del orden meses) si disponemos de la cantidad de datos necesaria, podemos tener un sistema muy especializado capaz de tomar decisiones.

La conducción autónoma ha sido la indisutria que ha desarrollado de manera rápida y eficaz estos temas y que en la conducción hay que tomar decisiones con múltiples variables, dependiendo de condiciones atmosféricas, de la via y de las circunstancias tanto de tráfco rodado como de peatones. Muchas de las decisiones que tomamos los humanos al conducir son ¿instintivas? y en situaciones de gravedad podemos tomar decisiones que no pasan por nuestro consciente. En el caso de la conducción autónoma esto no es así ya que la máquina va a estar capacitada para tomar una decisión “consciente” en décimas de segundo o menos. ¿Veremos demandas a los programadores por toma de decisiones incorrectas?, ¿cómo educaremos a la máquina para que se comporte ante un accidente donde todas las variables posibles tienen víctimas?, ¿qué victima será la primera?

Este vídeo es del año 2016 cuando ya disponíamos de sistemas de conducción autónoma. Podemos ver cómo la máquina decide la velocidad a la que ir dependiendo de los límites de tráfico, como sigue la ruta preestablecida y cómo se adapta a los peatones que van circulando.

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Incluso al final deja a su dueño en la puerta de su trabajo mientras que el coche solo va a buscar aparcamiento.

Seguro que acabaremos aplicando sistemas tan complejos como el de la conducción a la salud. Serán unos aliados magníficos en el diagnóstico ¿os imaginais al mejor médico del mundo pasando consulta a vuestro lado?.

Creciendo Juntos en Salud


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Creciendo Juntos en Salud es un proyecto reciente en el que la pediatra Chon Jorquera aúna facetas personales (madre) con profesionales (coaching y pediatría) para poner a disposición de particulares, grupos y profesionales de la salud su experiencia y conocimiento.

La educación de los hijos es un proceso complejo donde no hay una “guía para ser padres” infalible y que genera muchas dudas, tenores e inseguridades en los padres.

Una gran profesional y amiga, Chon Jorquera, ha iniciado una aventura profesional donde aúna sus dos pasiones profesionales (coaching y padiatría) con su gran aventura personal (madre de 3). Nos cuenta en su página cómo llegó ella al coaching (o el coaching a su vida).

“Pasé los 40 y, no sé si fue la crisis de los 40 u otra, el caso es que mi vida , tranquila hasta entonces y sintiéndome afortunada de todo lo que me había dado, se puso del revés al coincidir una serie de circunstancias laborales y personales.

En el verano del 2016, casi de casualidad, apareció ante mí la palabra coaching y, sin saber muy bien que era, tuve la intuición de apuntarme a un curso. Ha sido una de las mejores decisiones que he tomado.”

Y ahora siente la necesidad de poner todo su conocimiento en práctica y aunar sus dos pasiones profesionales.

Conozco a Chon desde hace muchos años, desde nuestra tierna etapa universitaria, y posteriormente he tenido la suerte de trabajar junto a ella en atención primaria donde ha desempeñado (y continua) sus funciones como pediatra de atención primaria con una vocación en la pediatría comunitaria muy difícil de ver en otros compañeros de su especialidad.

Nos ofrece servicios de coaching individual, grupal, talleres para familias y formación para profesionales sanitarios.

“Un proyecto de coaching personal y de salud, dirigido a aquellas personas y familias que deseen realizar cambios para ganar calidad de vida y bienestar , y a sanitarios como yo, para acompañar de otra forma a nuestros pacientes”.

Solamente me queda recomendaros que echeis un vistazo a su proyecto Creciendo Juntos en Salud.

CRECIENDO. Como pediatra voy viendo como los niños que van pasando por mi consulta van “creciendo”, adquiriendo cada día nuevas habilidades. Desde recién nacidos aprenden a coger el pecho, a comer, a andar, a hablar, a hacer amigos….

JUNTOS. Mientras somos niños, nuestros padres son nuestros maestros, nuestros modelos a imitar y nos acompañan, crecemos junto con ellos. A medida que pasan los años, cambia nuestra posición, nuestra perspectiva, pero seguimos de alguna forma caminando juntos…

EN SALUD. Un año de formación en coaching y veinte años de experiencia como pediatra, me han proporcionado una visión de la salud en positivo. No se trata de no estar enfermo, sino de sentirse bien, por dentro y por fuera; alcanzar un mayor estado de bienestar físico, y también emocional y social…

Carta de presentación del XXVIII Congreso Nacional de Comunicación y Salud


Comunicación y salud, pasión en Córdoba.

pasiónEste año el Grupo-Programa Comunicación y Salud de semFYC celebra su 28º Congreso Nacional con una serie de actos que tendrán lugar del 11 al 14 de Octubre de 2017 en Córdoba, todo un reto después de la asistencia, alta calidad científica y satisfacción alcanzada en los años previos.

Somos un grupo de personas de profesiones muy diferentes, distintas edades y perfiles, movidos por la ilusión de ofrecer un evento atractivo, útil y de alto nivel, dirigido a todos aquellos profesionales relacionados con la salud que crean que la comunicación es una herramienta fundamental para el desarrollo de su trabajo, que permite ayudar a que las personas deseen y adquirieran mejores niveles de salud.

Córdoba, ciudad de las tres culturas, nos ha enseñado históricamente la importancia que la integración de razas, profesiones, ideas o sensibilidades tienen para el desarrollo del arte, la cultura, la ciencia, los valores, el humanismo… Y por ello queremos organizar un congreso que parte de una filosofía muy clara.

Queremos un Congreso multidisciplinar que reúna a profesionales de muy distintos ámbitos de la salud, tanto asistencial como no asistencial, en la creencia de que poner en común perspectivas diferentes nos enriquece como personas y potencia el aprendizaje y los cambios de actitudes necesarias para mejorar nuestras capacidades en trabajos de tanta relevancia social.

Queremos un Congreso que integre conocimientos, habilidades y actitudes de los mayores expertos en este tema con la frescura, ilusión y creatividad de estudiantes y profesionales jóvenes que empiezan a descubrir el significado de la comunicación humana en su desarrollo profesional.

Bajo el lema “Comunicando compasión, comunicando con pasión”, queremos un congreso enfocado a emociones y valores, donde los pacientes y las personas por cuya salud trabajamos puedan aportar su visión, sus experiencias, sus necesidades…, participar codo con codo con los profesionales para conocernos mejor y ayudarnos mutuamente.

Otra característica de esta edición es la solidaridad. En este sentido hemos programado actividades que sean útiles para colectivos con dificultades. Realizaremos para ello acciones comunitarias que den la oportunidad a la sociedad cordobesa de visualizar, vivir y compartir nuestras actividades, generando interés en la realidad que viven muchas personas.

Apostamos además por un Congreso ecológico, sin papel, con las mejores tecnologías posibles, con uso de transporte público y con el arte, la música y la cultura como una de sus vías principales de comunicación.

Y finalmente queremos un Congreso muy asequible económicamente, donde cualquier profesional o estudiante que desee participar no deje de hacerlo por razones económicas.

Desde el punto de vista científico hemos elegido 7 líneas de aprendizaje que reúnen los temas más punteros y polivalentes a nivel nacional e internacional:

  • Toma de decisiones compartidas: un nuevo modelo de relación donde la persona, con acceso a la mejor información y en consenso con el profesional que quiere ayudarle, toma las mejores decisiones para preservar y mejorar sus niveles de salud física, psíquica o social.
  • Habilidades motivacionales: estrategias comunicacionales con importantes evidencias científicas a la hora de ayudar a los pacientes a elegir los hábitos más saludables, adherirse al tratamiento, mejorar los resultados…
  • Mindfulness y cultivo de la compasión: terapias de tercera generación enfocadas no solo al bienestar psicológico sino también al físico, con evidencias claras a la hora de disminuir el estrés, mejorar la ansiedad o la tristeza…, no solo en pacientes sino también en profesionales de la salud y de la educación, creando entornos de trabajo más agradables y eficientes
  • Nuevas tecnologías para la comunicación en el ámbito de la salud: con herramientas como la telemedicina o el manejo de redes, y su utilidad y peculiaridades desde el punto de vista comunicacional.
  • Arte, música, actividad física y salud: con todo lo que la cultura puede aportar al bienestar de las personas y pacientes.
  • Investigación en necesidades en salud y empoderamiento: como vía para acercarnos a lo que la población necesita y espera, tomando cada vez más las riendas de su propia salud.
  • Formación de formadores: para profesionales que deseen conocer las mejores metodologías de enseñanza y aprendizaje para profesionales que deseen mejorar sus conocimientos y habilidades en comunicación.

Y todo esto en un entorno divertido, creativo, abierto, que genere el mejor clima de aprendizaje y que permita que todos y cada uno de los profesionales que se acerquen vean cubiertas sus expectativas y aporten, desde la generosidad del conocimiento como valor, todo lo que pueda enriquecer a compañeros con iguales o similares inquietudes.

Podrán a la vez disfrutar de una ciudad, Córdoba, que les espera con su historia, su modernidad, su cultura y sus gentes.

Un proyecto ambicioso que dependerá de que vosotros/as también creáis en el.

Os esperamos.

José Antonio Prados Castillejo
Presidente Comité Organizador
www.about.me/japrados

Luis Pérula de Torres
Presidente Comité Científico
www.about.me/luisperula

Estaremos pendientes del programa que surja de esas 7 líneas de aprendizaje.

El paciente experto #EmpoderaLaFe


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El 12 de junio tenemos el placer de participar en el encuentro “El paciente experto en su farmacoterapia, ¿nos movemos?”. Una joranada organizada por el Servicio de Farmacia del Hospital Universitari i Politècnic La Fe en Valencia y bajo la etiqueta #EmpoderaLaFe seguro que va a ser tendencia en redes.

Un nuevoo placer estar roodeado de grandes amigos y expertos en redes sociales con tanto que decir. Una jornada que ya ha levantado conversación por hablar del empoderamiento del paciente con escasa participación del paciente…. Captura de pantalla 2017-06-05 a las 20.00.37.png

Suelo estar de acuerdo con Ana Cordobés, pero no en esta ocasión.

Creo la decisión de un paciente para ser experto es personal , pero le tiene que empoderar (dar poder) alguien y ese “alguien” son las instituciones sanitarias (un sistema de salud de verdad orientado y centrado por el paciente/ciudadano) y por los profesionales sanitarios que debemos apearnos de “ese pedestal” al que nos encumbran durante nuestros años de formación sanitaria.

Creo que la jornada está equilibrada. Una primera mesa con profesionales relacionados con la salud (incluyo a Miguel Mañez que aunque no sea sanitario es un espejo en el que nos miramos muchos) que seguro va a ser muy autocrítica (yo al menos “nos pienso dar caña”) y una segunda mesa con una visión 360º donde hayun gestor, una enfermera y un paciente experto. Quizá me faltaría un paciente que no quiera ser empoderado… que hay mucho aún para que nos exprese su posición de no querer poder.

Esta es mi visión del tema (totalmente personal) y aquí os paso el programa.

Captura de pantalla 2017-06-05 a las 20.06.58.pngy mi presentación… con un toque bíblico por eso de los “10 mandamientos”.

 

Seguridad, privacidad e inteorperabilidad


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Cuando hablamos de datos sanitarios y salud (y hablamos mucho de ellos cuando se trata de BigData, inteligencia artificial o uso de wearables) la seguridad y la privacidad son temas fundamentales sobre todo cuando hemos sido testigos el pasado mes de mayo del primer ciberataque masivo por un ramsonware.

El pasado mes de mayo nos despertamos un día con la noticia de un atque masivo a nivel mundial por medio de un ramsonware (malware informático que encripta los archivos de un disco duro y pide un rescate a cambio). Estábamos en fin de semana y las noticias nos iban desvelando grandes empresas afectadas.

Es cierto que la entrada de este malware se debía a un fallo de seguridad de un sistema operativo. También es cierto que el fallo era conocido y que tuvieron tiempo desde su detección hasta el ataque de crear los parches de seguridad necesarios.

Las noticias nos alertaban que numerosos equipos sanitarios de sistema público de salud británico estaban afectados.

El lunes llegué a mi puesto de trabajo y por “necesidades técnicas” tuvimos restringido el acceso a la web y al correo electrónico durante una semana.

Si nos ponemso a pensar en un futuro próximo con numerosos servicios basados en datos y la cantidad de datos personales que están circulando en la red da miedo pensar lo que pueda pasar.

Ciudades inteligentes que pueden ser “secuestradas” o alterar toda su función a través de pequeños programas informáticos que pueden ir camuflados en cualquier adjunto de correo electrónico o en cualquiera de los archivos de intercambio continuo que hace nuestro navegador.

¿Podremos estar secuestrados en nuestra propia casa domótica?, ¿podrán secuestrar una ciudad entera o privarla de servicios fundamentamentales?. Cualquier elemento digital conectado a una red puede ser hackeable, hasta los coches inteligentes.

En el entorno de la BigData no existe problema ya que para analizar estas tendencias, en el campo que sea, no es necesario tener identificados los datos. Datos anonimizados engullidos por una inteligencia artificial virgen van a servir para entrenarla. Pero ¿podemos alterar las decisiones de esta inteligencia artificial a través de virus informáticos?.

Pero no solamente con la inteligencia artificial aparecen estos riesgos. Cada vez se habla más de interoperabilidad aplicada a la historia clínica digital. La interoperabilidad es la habilidad de dos o más sistemas o componentes para intercambiar información y utilizar la información intercambiada. (Institute of Electrical and Electronics Engineers. IEEE Standard Computer Dictionary: A Compilation of IEEE Standard Computer Glossaries. New York, NY: 1990.).

Esta característica, aplicada a la historia clínica, permite que cualquier dato introducido en la historia clínica del pacientes, en cualquier localización, sea integrado en todos los sistemas. Es decir, tendríamos casi una historia clínica única y accesible desde cualquier parte.

Llevado al extremo ideal, se podrían introducir variables de salud desde cualquier parte (domicilio del paciente, oficina de farmacia, centro de salud, hospital…) e incluso sin intervención humana (por ejemplo un glucómetro o un tensiómetro o cualquier otro aparato de medida, podría meter directamente la información si está conectado a la historia clínica). Incluso un wearable que midiera variables en salud (un podómetro, un calculador de calorías consumidas….) podría introducirlas.

Como gran ventaja es que no se perderían datos en salud que actualmente estamos perdiendo y esta medición de variables de manera más continuada y registrada prodría servir para predecir eventos futuros de alteración de la salud. Además se podrían transmitir estos datos a otros sistemas (si el paciente viaja o cambia de domicilio) o poddrían ser accesibles por  el propio paciente con un terminal.

Por otro lado tenemos flujos de datos, miles de flujos de datos que irían entre elementos conectados a los que daríamos autorización de forma que las vulnerabilidades del sistema serían mucho mayores.

¿Podemos permitirnos el riesgo de entradas de agentes nocivos en un sistema tan sensible como el que alberga los datos de salud de un población?

Esta última pregunta puede ser clave en el caso en que la salud vaya por estos caminos.

XVII Jornadas Osatzen


En construcción.

Aunque tan sólo tenemos la carta de presentación del comité organizador, los próximos 17 y 18 de noviembre se celebrarán en Vitoria-Gasteiz las XVII Jornadas Osatzen.

Seguiremos muy de cerca la organización de estas jornadas y su programa, mientras tanto: Continúa leyendo XVII Jornadas Osatzen

I Congreso IBAMFIC


Hacemos salud, hacemos futuro

El primer congreso de la Sociedad Balear de Medicina de Familia y Comunitaria (IBAMFYC) se celebrará en Menorca los día 9 y 10 de junio.

Os dejo con la carta de presentación de los Comités Organizador y Científico y, más abajo, con el programa.

Continúa leyendo I Congreso IBAMFIC

Un chatbot de salud: Workout bot


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Se trata de un chatbot accesible a través de Messenger que se puede convertir en nuestro entrenador personal.

Hoy vamos a repasar un bot muy senciallo también accesible a través de Messenger. se trata de Workout Bot, un bot que nos va a mostrar rutinas de ejercicio dependiendo de nuestras necesidades.

Se trata de un bot no conversacional y nos comunicamos con él a través de ventanas preestablecidas de opciones.

El primer menú que nos presenta no ofrece tres opciones:

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Rutinas para hecer en gimnasio, rutinas para hacer en cualquier sitio o un circuito de entrenamiento.

A través de una serie de menús nos ofrece al final los ejercicios propuestos en formas de imágenes que nos permite dos acciones:  ver el ejercicio en vídeo o acceder a las explicaciones de cómo se realiza el ejercicio.

Se trata de un bot muy sencillo con el que no mantenemos conversación textual sino que nos comunicamos a través de la selección de opciones de un menú preestablecido.

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Realmente el bot se alimenta de una base de datos de vídeos y explicaciones alojada en Body Building donde podemos acceder al vídeo del ejercicio, la explicación del mismo y los grupos musculares que ejercitamos junto a una galería de imágenes.

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Aunque no va a sustituir al entrenamiento personalizado que nos brinda un entrenador personal, puede ofrecer información útil sobre rutinas de ejercicio para personas que acuden de forma continuada a un gimnasio.

Un chatbot en salud: Florence Chat


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Florence Chat es un robot de interlocución textual con humanos (chatbot) específicos para consultas en salud que puede ser accesible a través de Messenger de Facebook.

¿Cómo podemos acceder al bot?. Tan fácil como abrir nuestro Messenger y añadirle a nuestros contacto buscándole por su nombre “Florence Chat”.

¿Qué nos ofrece?. En un entorno textual como es una pantalla de chat a la que estamos acostumbrados podemos hacer consultas sobre salud. Se trata de un bot específico en este tema con el que dialogamos en inglés a través de un lenguaje natural.

¿Cómo son las primeras frases?. En la primera presentación nos recibe  Florence con su icono y una serie de botones a través de los cuales podemos acceder como los términos de uso, la política de privacidad y las opciones que nos puede ofrecer el bot.

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En los términos de uso se hace referencia a Api Medic como fuente a la que accede el chatbot para relacionar los síntomas que le indicamos al bot y obtener un diagnóstico propuesto.

Según los términos de uso:

PODEMOS: usar el bot con el único propósito de interactuar con el servicio proporcionado en la plataforma. (es decir no se trata de una herramienta diagnóstica ni se debe utilizar con ese propósito)

NO PODEMOS:

  1.  Modificar, hacer ingeniería inversa ni alterar de otra manera el bot (excepto en la medida en que esto esté autorizado por la ley aplicable sin perjuicio de esta limitación).
  2. Usar el bot en asuntos prohibidos por ley, regulación, orden o decreto gubernamental.
  3. Utilizar el bot para difamar, abusar, acosar, acechar, amenazar o violar los derechos legales (como los derechos de privacidad y publicidad) de otros.
  4. Utilizar el bot para participar en actividades que son falsas o engañosas o que son perjudiciales para usted, otros (incluidos los niños) o el bot (por ejemplo, transmitir virus, comunicar odio o defender la violencia contra otros).
  5. Utilizar el bot para compartir contenido inapropiado, publicidad, spam, spyware o malware.
  6. Utilizar el bot para obtener (o intentar ganar) acceso no autorizado a cualquier servicio, datos, cuenta o red por cualquier medio.
  7. Infringir los derechos de los demás.
  8. Utilizar el bot en cualquier lugar que no sea la plataforma donde lo he hecho disponible, a menos que haya permitido tales usos.
  9. Eliminar, modificar o manipular cualquier aviso o enlace que se incorpora al bot.

¿Que opciones tiene?. Fuandamentalmente tiene dos opciones. por un lado consulta de síntomas y por otro lado recordatorio de medicción. Es decir, podemos programar al bot para que nos recuerde horario de toma de medicamentos.

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Florence nos recuerda que no ofrece consejo médico ni está preparada para avisar a servicios de urgencia.

Información: Le he dicho a Florence que tenía fiebre, tos y dolor de garganta. Me ha preguntado mi edad y sexo y me pregunta si tengo algún otro síntoma. Es más no me ha preguntado el sexo… sino que me ha dicho que Jose parece que sea un nombre masculino (primeros datos de inteligencia artificial).

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Me ofrece como primer diagnóstico que se puede tratar de una faringitis.

Posteriormente le pregunto sobre el tratamiento.

Al menos me ofrece la información que los antibióticos no son eficaces.

Posteriormente le solicito a Florence que me de un informe de su diagnóstico y me ofrece el siguiente informe a partir de los síntomas que le he dado con 4 posibles diagnósticos donde aparece la denominación popular del proceso, el diagnóstico clínico, las posibilidades de acierto, la descripción el tratamiento y otros posibles síntomas.

Es cierto, es fácil. Le he dicho a Florence que tengo nauseas, vómitos, perdida de peso y dolor abdominal y diarrea desde hace 3 meses.

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Tras recordarme que no reemplaza la opinión de un médico y que los síntomas están en fase beta de desarrollo hemos tenido una conversación larga para identificar cada uno de los síntomas.

Sus opciones diagnósticas no han sido tan correctas ys que como primer opción me da una gastroenteritis aguda y como segunda una enfermedad de Crohn y como tercera opción un efecto secundario a medicamentos.

Me produce sensaciones enfrentadas ya que por un lado con el suficiente entrenamiento y aprendizaje podría ser una herramienta de ayuda al diagnóstico profesional de primer orden, pero no creo adecuado que esté al alcance de la evaluación del público general ya que aunque especifica que “no sustituye el consejo médico” hace un diagnóstico y ofrece un informe al usuaro que puede interpretarse como tal.

De esta forma la empresa desarrolladora tiene las espaldas legales cubiertas pero ofrece información muy sensible al usuario.