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Asistente de IA para educación en estudios clínicos: mejore eficiencia del aprendizaje y la investigación

La IA ofrece herramientas de apoyo educativo para los médicos en sus tareas básicas diarias para gestionar a los pacientes de manera eficiente.

Problem

Los profesionales médicos tienen la tarea de mantenerse al tanto del conjunto de conocimientos clínicos en constante evolución, una tarea abrumadora dado el enorme volumen de datos dispersos en numerosas publicaciones. Acceder a esta información de manera rápida y eficaz durante la atención al paciente es un desafío importante, ya que impide responder a las necesidades de los pacientes y cumplir con los protocolos de tratamiento. Si bien las decisiones clínicas se guían idealmente por pruebas actuales y objetivas (1), la realidad es que los médicos suelen enfrentarse a dificultades debido a la inaccesibilidad de los datos en tiempo real, al tiempo limitado y a la naturaleza subjetiva de algunas decisiones de los pacientes. Además, la variabilidad de los síntomas y la aparición de nuevas variantes de la enfermedad complican el diagnóstico en los centros de atención primaria (2).

En promedio, un médico dedica unas 8 horas semanales a buscar información médica, pero es posible que hasta la mitad de esta información no se utilice en la toma de decisiones clínicas, lo que significa una pérdida considerable de tiempo y recursos (3) (4). En un entorno en el que el tiempo es un bien escaso, el prolongado proceso de localización de la información pertinente puede restar valor a la atención del paciente. Además, avances como la lógica difusa presentan enfoques innovadores en el estudio y el diagnóstico de enfermedades que aún no están completamente integrados en la práctica estándar (5) (6).

Why it matters

  • Los profesionales médicos luchan por mantenerse al día con los vastos conocimientos clínicos en constante evolución, lo que les impide responder a las necesidades de los pacientes y cumplir con los protocolos de tratamiento.
  • Los médicos dedican unas 8 horas a la semana a buscar información, y hasta un 50% no suelen utilizarla para la toma de decisiones.
  • Las limitaciones de tiempo y los desafíos para acceder a datos actualizados, junto con la variabilidad de los síntomas y las nuevas variantes de la enfermedad, destacan la necesidad de una recuperación de información eficiente y enfoques de diagnóstico innovadores.

Solution

MedSearch es un asistente digital basado en inteligencia artificial creado para agilizar la búsqueda y el análisis de la literatura médica en PubMed, brindando a los profesionales de la salud la información que necesitan en el momento adecuado.

Discover more and interact with our AI!

Datasources

MedSearch aprovecha el extenso repositorio de PubMed para buscar los últimos artículos de investigación, ensayos clínicos y pautas relevantes para las consultas de atención médica y los casos de pacientes.

Citations

  1. N. Joison, R. J. Barcudi, E. A. Majul, S.A. Ruffino, J. J. De Mateo Rey. La inteligencia artificial en la educación médica y la predicción de la salud. Revista Method. Universidad Católica de Córdoba [Internet]. Enero de 2021.
  2. Organización Mundial de la Salud, OMS (s/f). Pruebas de acción. PAHO.org. Abril de 2024.
  3. F. Ávila-Tomás, M.A. Mayer-Pujadas, V.J. Quesada-Varela. La inteligencia artificial y sus aplicaciones en la medicina II: importancia actual y aplicaciones prácticas. Elsevier [Internet]. Enero de 2021.
  4. Foro del Instituto de Medicina (EE. UU.) sobre descubrimiento, desarrollo y traducción de fármacos. Transformar la investigación clínica en los Estados Unidos: desafíos y oportunidades: resumen del taller. Washington (DC): National Academies Press (EE. UU.); 2010. 2. Miller, Nueva Jersey. Junta de Revisión Institucional: Administración y función. Jones y Bartlett Publishers; 2005.
  5. I. Medinaceli Díaz, M. M. Silva Choque. Impacto y regulación de la Inteligencia Artificial en el campo de la salud. Scielo [internet]. Marzo de 2022.
  6. Núñez, Diego, Mascaró, Jordi, Quecedo, Luis, Gol-Montserrat, Jordi, del Llano Señarís, Juan. Inteligencia artificial y decisiones clínicas: cómo está cambiando el comportamiento de los médicos. ResearchGate. Diciembre de 2020.

Problema

Los profesionales médicos tienen la tarea de mantenerse al tanto del conjunto de conocimientos clínicos en constante evolución, una tarea abrumadora dado el enorme volumen de datos dispersos en numerosas publicaciones. Acceder a esta información de manera rápida y eficaz durante la atención al paciente es un desafío importante, ya que impide responder a las necesidades de los pacientes y cumplir con los protocolos de tratamiento. Si bien las decisiones clínicas se guían idealmente por pruebas actuales y objetivas (1), la realidad es que los médicos suelen enfrentarse a dificultades debido a la inaccesibilidad de los datos en tiempo real, al tiempo limitado y a la naturaleza subjetiva de algunas decisiones de los pacientes. Además, la variabilidad de los síntomas y la aparición de nuevas variantes de la enfermedad complican el diagnóstico en los centros de atención primaria (2).

En promedio, un médico dedica unas 8 horas semanales a buscar información médica, pero es posible que hasta la mitad de esta información no se utilice en la toma de decisiones clínicas, lo que significa una pérdida considerable de tiempo y recursos (3) (4). En un entorno en el que el tiempo es un bien escaso, el prolongado proceso de localización de la información pertinente puede restar valor a la atención del paciente. Además, avances como la lógica difusa presentan enfoques innovadores en el estudio y el diagnóstico de enfermedades que aún no están completamente integrados en la práctica estándar (5) (6).

Tamaño del problema

  • Los profesionales médicos luchan por mantenerse al día con los vastos conocimientos clínicos en constante evolución, lo que les impide responder a las necesidades de los pacientes y cumplir con los protocolos de tratamiento.
  • Los médicos dedican unas 8 horas a la semana a buscar información, y hasta un 50% no suelen utilizarla para la toma de decisiones.
  • Las limitaciones de tiempo y los desafíos para acceder a datos actualizados, junto con la variabilidad de los síntomas y las nuevas variantes de la enfermedad, destacan la necesidad de una recuperación de información eficiente y enfoques de diagnóstico innovadores.

Solución

MedSearch es un asistente digital basado en inteligencia artificial creado para agilizar la búsqueda y el análisis de la literatura médica en PubMed, brindando a los profesionales de la salud la información que necesitan en el momento adecuado.

Costo de oportunidad

Optimización del tiempo: Recupere información basada en evidencias 4,4 veces más rápido.

Transparencia: Admite cuando no se encuentra información.

Precisión: Logra una precisión del 90,26% en las respuestas médicas.


Impacto

  • Enhances precision in medical responses (90.26%, exceeding leading models like GPT-4o) [3].
  • Reduces time required to access critical information, improving clinical decision-making.
  • Promotes continuous learning for physicians without replacing clinical judgment.
  • AI-driven clinical decisions can cut diagnostic time by 30% [5].


Fuentes de datos

MedSearch aprovecha el extenso repositorio de PubMed para buscar los últimos artículos de investigación, ensayos clínicos y pautas relevantes para las consultas de atención médica y los casos de pacientes.


Referencias

  1. N. Joison, R. J. Barcudi, E. A. Majul, S.A. Ruffino, J. J. De Mateo Rey. La inteligencia artificial en la educación médica y la predicción de la salud. Revista Method. Universidad Católica de Córdoba [Internet]. Enero de 2021.
  2. Organización Mundial de la Salud, OMS (s/f). Pruebas de acción. PAHO.org. Abril de 2024.
  3. F. Ávila-Tomás, M.A. Mayer-Pujadas, V.J. Quesada-Varela. La inteligencia artificial y sus aplicaciones en la medicina II: importancia actual y aplicaciones prácticas. Elsevier [Internet]. Enero de 2021.
  4. Foro del Instituto de Medicina (EE. UU.) sobre descubrimiento, desarrollo y traducción de fármacos. Transformar la investigación clínica en los Estados Unidos: desafíos y oportunidades: resumen del taller. Washington (DC): National Academies Press (EE. UU.); 2010. 2. Miller, Nueva Jersey. Junta de Revisión Institucional: Administración y función. Jones y Bartlett Publishers; 2005.
  5. I. Medinaceli Díaz, M. M. Silva Choque. Impacto y regulación de la Inteligencia Artificial en el campo de la salud. Scielo [internet]. Marzo de 2022.
  6. Núñez, Diego, Mascaró, Jordi, Quecedo, Luis, Gol-Montserrat, Jordi, del Llano Señarís, Juan. Inteligencia artificial y decisiones clínicas: cómo está cambiando el comportamiento de los médicos. ResearchGate. Diciembre de 2020.

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