Resumen Interactivo: Salud Digital

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Introducción y Conceptos Clave (Clase 1)

Conceptos Fundamentales

  • Digitalización: Convertir procesos analógicos a digitales (ej: ficha papel a PDF). Mantiene el flujo original.
  • Transformación Digital (TD): Rediseño de procesos usando tecnología (ej: portal con triage automático y agendamiento inteligente). Cambia el flujo fundamentalmente.
  • Informática (I): Gestión de información y conocimiento (datos -> información -> conocimiento -> sabiduría).
  • Informática en Salud (IS): Informática aplicada a salud, considerando sus particularidades (datos complejos, fragmentados, mala calidad).
  • Salud Digital (SD): Uso de IS y tecnologías para mejorar calidad, eficiencia y personalización de la medicina.

Tipos y Usos de Datos en Salud

  • Datos Estructurados (DE): Esquema definido, fácil procesamiento automático (ej: 'Sexo: M/F', 'FC: 80'). Preferidos para uso secundario.
  • Datos No Estructurados (DNE): Texto libre, lenguaje natural (ej: nota de evolución). Flexibles para uso primario, difíciles para análisis automático (aunque LLMs ayudan). ~70% de info en RCE.
  • Datos Semi-Estructurados (DSE): Estructura parcial (ej: formulario con campos de texto libre). Equilibrio.
  • Uso Primario: Facilitar cuidado directo del paciente (registro, comunicación). Requiere flexibilidad.
  • Uso Secundario: Analítica, IA, gestión poblacional, investigación. Requiere datos estructurados y de buena calidad. Riesgo crítico si hay mala calidad.

Visualización: Proporción Estimada de Tipos de Datos en RCE

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Sistemas de Información, Interoperabilidad y Calidad (Clase 2)

Sistemas de Información en Salud

  • Sistema de Información en Salud (SIS): Componentes organizados (datos, procesos, personas, tecnología) para gestionar información y mejorar la salud.
  • Registro Clínico Electrónico (RCE): SIS central para almacenar y gestionar datos clínicos del paciente dentro de una institución. Es un sistema activo, no solo digitalización.
  • Registro Personal de Salud (RPS): Gestionado por el paciente, integra info de múltiples fuentes (incluye wearables, PROs).
  • Ventajas RCE vs Papel: Accesibilidad controlada, trazabilidad (auditoría), procesamiento automático, legibilidad, soporte a decisiones (CDSS).

Interoperabilidad y Calidad de Datos

  • Interoperabilidad: Capacidad de sistemas para intercambiar y usar información. Crucial para HIE.
  • Intercambio de Información en Salud (HIE): Permite compartir datos entre organizaciones (continuidad del cuidado, análisis centralizado).
  • Desafío: Fragmentación de sistemas. Solución: Estándares (ej: CIE-10 para codificación diagnóstica, HL7 FHIR para intercambio).
  • Calidad de Datos: Grado en que los datos cumplen requisitos (exactitud, completitud, consistencia, conformidad, etc.).
  • Impacto Mala Calidad: Compromete seguridad del paciente (uso primario) e invalida análisis (uso secundario). Causas: falta uniformidad, copy-paste, falta educación.

Sistemas de Soporte a la Decisión Clínica (CDSS)

Herramientas que entregan info correcta, a persona correcta, en formato y momento adecuados para facilitar decisiones clínicas (complementan, no reemplazan).

Estructura: Entrada (datos paciente) -> Componente de Procesamiento (motor inferencia, base conocimiento) -> Salida (alertas, recordatorios, recomendaciones).

Ejemplos: Alertas interacciones medicamentosas, ajuste dosis (renal/hepática), order sets, cálculo scores (Wells, CHA2DS2-VASc), corrección automática (Calcio por albúmina).

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Telesalud y Telemedicina (Clase 3)

Definiciones

  • Telesalud: Servicios de salud a distancia (clínicos + no clínicos: educación, admin, capacitación).
  • Telemedicina: Subconjunto de Telesalud enfocado en atención clínica (consulta, diagnóstico, tto).

Modalidades y Participantes

Según Temporalidad:

  • Sincrónica: Tiempo real (video/llamada). Feedback inmediato. Requiere conexión estable. Ej: Control HTA, salud mental.
  • Asincrónica (Store & Forward): Envío offline (imágenes, datos) para revisión posterior. Flexible, eficiente. Latencia, posible falta info. Ej: Teledermatología, Teleradiología.
  • Monitoreo Remoto (RPM): Recolección continua/periódica de datos (sensores, wearables). Detección temprana, gestión crónicos. Sobrecarga info, falsas alarmas. Ej: Monitoreo PA, Glicemia, Peso (IC).

Según Participantes:

  • Teleconsulta: Paciente <-> Profesional.
  • Teleinterconsulta: Profesional <-> Profesional (± Paciente).
  • Híbrida: Combina elementos.

Aplicabilidad y Límites

  • Cuándo SÍ: Seguimiento crónicos estables, consultas no urgentes, triage, salud mental, segundas opiniones (asinc), monitoreo domiciliario.
  • Cuándo NO (o con precaución): Urgencias médicas (dolor torácico agudo, ACV, trauma grave), necesidad de examen físico detallado (palpación, auscultación fina), alta incertidumbre diagnóstica, primera consulta compleja.
  • Consideraciones: Urgencia, necesidad examen físico, recursos disponibles (paciente/profesional), conectividad, privacidad, evidencia científica para la modalidad/condición.

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IA, Innovación y Futuro (Clases 3 y 4)

Inteligencia Artificial (IA) en Salud

  • Definición: Sistemas computacionales capaces de tomar decisiones racionales (maximizar utilidad) para tareas específicas.
  • Tipos:
    • Basada en Reglas: Expertos definen lógica (Si X -> Y). Ej: Alertas interacciones.
    • Machine Learning (ML): Algoritmos aprenden patrones de datos históricos. Ej: Scores (Wells), modelos predictivos (sepsis).
    • Deep Learning (DL): Subtipo de ML (Redes Neuronales). Potente con grandes datasets.
      • CNN: Procesamiento imágenes (Rx, dermato, patología). Ej: DART (retinopatía).
      • LLM/Transformadores: Procesamiento lenguaje (resumen, extracción DE, traducción, chatbots).
  • Software como Dispositivo Médico (SaMD): Software con finalidad médica (diagnóstico, tto, etc.). Requiere validación/regulación.
  • Riesgos/Ética: Alucinaciones (LLMs), Sesgos (datos entrenamiento), Privacidad, Falta explicabilidad, Calidad datos entrada.

Biomarcadores y Terapias Digitales

  • Biomarcador: Característica medible indicadora de proceso biológico/respuesta (ej: Troponina, FC).
  • Biomarcador Digital: Recopilado por dispositivos digitales (sensores, wearables), fuera del entorno clínico, mide variables fisiológicas/conductuales objetivas. Potencial continuo/longitudinal. Ej: Pasos (actividad), variabilidad FC (estrés/arritmia), análisis voz (Parkinson), patrón tos (EPOC).
  • Wearables: Dispositivos vestibles (relojes, anillos, parches) que capturan biomarcadores digitales.
  • Terapia Digital (DTx): Intervenciones basadas en software (validadas clínicamente/FDA) para prevenir/manejar/tratar enfermedades. Ej: reSET (abuso sustancias), AppliedVR (dolor crónico).

Innovación y Equidad

  • Innovación en Salud (ej: Biodesign): Proceso identificar necesidad -> idear solución -> implementar. Importancia de soluciones locales.
  • Ejemplo Innovación (Asma): Necesidad (control subjetivo/inconsistente) -> Solución (Biomarcador digital pasivo - sensor cama/app) -> Implementación.
  • Equidad en Salud: Ausencia de diferencias evitables/injustas.
  • Tecnología y Equidad: Innovación puede ampliar brecha inicialmente (acceso a $$, educación, conectividad). Requiere políticas activas para mitigar (alfabetización digital, acceso dispositivos/internet).

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