eCONSULTA: Integración de un Sistema de Videoconsultoría Web entre Asistencia Primaria y Atención Especializada

En este artículo presentamos un sistema de videoconferencia web de bajo coste cuyo objetivo es mejorar la comunicación entre Atención Primaria y Atención Especializada optimizando los recursos y la calidad de la atención en enfermedades con alta prevalencia en la actualidad. En este caso se utiliza para problemas metabólicos como la diabetes o patologías del tiroides, aunque podría ser aplicado a otras patologías. El sistema está basado en una herramienta de SW libre (OpenMeetings) adaptada a nuestras necesidades y a la que se han añadido funcionalidades importantes como una sala de espera virtual o la administración de agendas. eCONSULTA ha sido instalado en el Servicio de Endocrinología y Nutrición del Hospital de Sabadell e integrado en el sistema de información médico de los Centros de Atención Primaria de la comarca del Vallés Occidental, provincia de Barcelona. En el momento de la redacción del artículo se está realizando un estudio de viabilidad y satisfacción de los usuarios

Optimización de las redes de tratamiento en drogodependencia mediante el uso de servicios cognitivos en la nube

La adhesión al tratamiento en el ámbito de la drogodependencia está fuertemente ligada al éxito del mismo. Sin embargo, la alta tasa de abandono en los programas relacionados con la adicción a la cocaína, es un rasgo común y creciente en la mayoría de los centros dedicados al seguimiento y recuperación de pacientes consumidores. Dado que el tratamiento de las adicciones implica un gran consumo de recursos socio-sanitarios y que los recursos especializados en drogodependencia son muy limitados, el abandono del tratamiento se convierte en un grave problema. La motivación de este trabajo es mejorar la planificación y selección de las redes terapéuticas disponibles en adicción a la cocaína. Aprovechando la tecnología de IBM, que facilita la integración de servicios cognitivos en la nube, se ha desarrollado una plataforma web que cumple dos funciones: (1) almacenar la información de cada expediente de forma precisa y homogénea; (2) mediante un modelo predictivo basado en dicha información, estimar la probabilidad de éxito de un paciente (entendida como la probabilidad de completar el tratamiento), evitando así el consumo inadecuado de recursos asistenciales

Integración de dispositivos de salud personal en la plataforma de telecuidado para diabetes PERSONA

La plataforma de telecuidado PERSONA se ha desarrollado en el marco del CIBER-BBN y tiene por objetivo soportar el autocuidado diario de pacientes con diabetes tipo 1. La plataforma proporciona acceso a herramientas de soporte a la decisión, de procesado automático de la información, de monitorización de las variables que afectan a la enfermedad y facilita la comunicación entre los agentes involucrados en el cuidado del paciente. La integración de dispositivos médicos interoperables es un requisito principal de la plataforma PERSONA. En este trabajo presentamos las soluciones adoptadas en cuanto a la integración de dispositivos médicos y analizamos las características de los protocolos de comunicación inalámbrica de los dispositivos considerados y los recursos necesarios para la comunicación con dispositivos móviles de telefonía

Proyecto PREDIRCAM 2. Análisis preliminar de uso y valoración de la plataforma

En la actualidad, la prevalencia de las enfermedades no transmisibles (Non-communicable diseases NCD) y la cantidad de muertes causadas por éstas es muy elevada, en su mayoría, consecuencia del envejecimiento de la población, el aumento de la obesidad y los hábitos de vida sedentarios. En este trabajo se describen el funcionamiento y los resultados preliminares del proyecto Predircam 2, destinado al desarrollo y validación de una plataforma inteligente de tecnologías biomédicas para la monitorización, prevención y tratamiento personalizados del sobrepeso, la obesidad y la prevención de enfermedades asociadas como la diabetes, hipertensión arterial o alteraciones del metabolismo lipídico. El objetivo de este trabajo es presentar los resultados preliminares del análisis del uso de la plataforma, la evaluación de la usabilidad y la valoración de la atención recibida por los pacientes en relación a los profesionales sanitarios

PREDIRCAM eHealth platform for individualized telemedical assistance for lifestyle modification in the treatment of obesity, diabetes, and cardiometabolic risk prevention: a pilot study (PREDIRCAM 1)

Background: Healthy diet and regular physical activity are powerful tools in reducing diabetes and cardiometabolic risk. Various international scientific and health organizations have advocated the use of new technologies to solve these problems. The PREDIRCAM project explores the contribution that a technological system could offer for the continuous monitoring of lifestyle habits and individualized treatment of obesity as well as cardiometabolic risk prevention. Methods: PREDIRCAM is a technological platform for patients and professionals designed to improve the effectiveness of lifestyle behavior modifications through the intensive use of the latest information and communication technologies. The platform consists of a web-based application providing communication interface with monitoring devices of physiological variables, application for monitoring dietary intake, ad hoc electronic medical records, different communication channels, and an intelligent notification system. A 2-week feasibility study was conducted in 15 volunteers to assess the viability of the platform. Results: The website received 244 visits (average time/session: 17 min 45 s). A total of 435 dietary intakes were recorded (average time for each intake registration, 4 min 42 s ± 2 min 30 s), 59 exercises were recorded in 20 heart rate monitor downloads, 43 topics were discussed through a forum, and 11 of the 15 volunteers expressed a favorable opinion toward the platform. Food intake recording was reported as the most laborious task. Ten of the volunteers considered long-term use of the platform to be feasible. Conclusions: The PREDIRCAM platform is technically ready for clinical evaluation. Training is required to use the platform and, in particular, for registration of dietary food intake

PREDIRCAM 2. Plataforma Tecnológica para la Prevención de la Diabetes Tipo 2 y el Riesgo CardioMetabólico

En la actualidad, la prevalencia de las enfermedades no transmisibles (Non-communicable diseases NCD) y la cantidad de muertes causadas por éstas es muy elevada, en su mayoría, consecuencia del envejecimiento de la población, el aumento de la obesidad y los hábitos de vida sedentarios. En este trabajo se describe el funcionamiento y las características del proyecto Predircam, destinado al desarrollo y validación de una plataforma inteligente de tecnologías biomédicas para la monitorización, prevención y tratamiento personalizados del sobrepeso, la obesidad y la prevención de enfermedades asociadas como la diabetes, hipertensión arterial o problemas de colesterol. Para ello, la plataforma facilita el seguimiento y el registro de variables como el peso, la alimentación, el movimiento y la actividad física, fomentando la motivación y la adherencia a estilos de vida más saludables mediante un feedback continuado entre el usuario y el profesional

Optimización de las redes de tratamiento en drogodependencia mediante el uso de servicios cognitivos en la nube

La adhesión al tratamiento en el ámbito de la drogodependencia está fuertemente ligada al éxito del mismo. Sin embargo, la alta tasa de abandono en los programas relacionados con la adicción a la cocaína, es un rasgo común y creciente en la mayoría de los centros dedicados al seguimiento y recuperación de pacientes consumidores. Dado que el tratamiento de las adicciones implica un gran consumo de recursos socio-sanitarios y que los recursos especializados en drogodependencia son muy limitados, el abandono del tratamiento se convierte en un grave problema. La motivación de este trabajo es mejorar la planificación y selección de las redes terapéuticas disponibles en adicción a la cocaína. Aprovechando la tecnología de IBM, que facilita la integración de servicios cognitivos en la nube, se ha desarrollado una plataforma web que cumple dos funciones: (1) almacenar la información de cada expediente de forma precisa y homogénea; (2) mediante un modelo predictivo basado en dicha información, estimar la probabilidad de éxito de un paciente (entendida como la probabilidad de completar el tratamiento), evitando así el consumo inadecuado de recursos asistenciales

Design and technical validation of a telemedicine service for rural healthcare in Ecuador

Telemedicine is becoming increasingly important in Ecuador, especially in areas such as rural primary healthcare and medical education. Rural telemedicine programs in the country need to be strengthened by means of a technological platform adapted to local surroundings and offering advantages such as access to specialized care, continuing education, and so on, combined with modest investment requirements

Optimización en la extracción de datos mediante procesamiento de lenguaje natural en terapias de adicción a cocaína

En la lucha contra la drogodependencia en terapias de adicción a la cocaína existe una alta tasa de abandono. El éxito del tratamiento está fuertemente ligado a la adherencia al mismo y el abandono es un grave problema para los sistemas sanitarios, debido principalmente a que implica un gran consumo de recursos especializados, que son costosos y con largas listas de espera, y a la reincidencia de los pacientes que no reciben el alta terapéutica. Por otra parte, analizar la información disponible en este tipo de recursos sanitarios no es tarea fácil, debido a que se suele encontrar en informes o documentos de texto libre. El objetivo de este trabajo es mejorar y optimizar un módulo de extracción automática de datos que utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), desarrollado en iteraciones previas, con el fin de extraer la información procedente de los informes de derivación de los pacientes. En la optimización del módulo se han utilizado 108 informes de derivación, de los cuales se extraen hasta 124 variables por informe y 20 informes en la validación del mismo, comparándose la extracción del módulo automático con la extracción manual, y obteniendo como resultado un porcentaje de discrepancia del 4,76%, inferior al 6,21% obtenido con la versión anterior. El modelo agiliza la obtención de los datos, empleando 1 segundo/informe extraído de forma automática frente a los 30 minutos/informe extraído manualmente. Esto permite concluir que el módulo desarrollado es útil para la extracción automática de información en el contexto bajo estudio

Optimización en la extracción de datos mediante procesamiento de lenguaje natural en terapias de adicción a cocaína

En la lucha contra la drogodependencia en terapias de adicción a la cocaína existe una alta tasa de abandono. El éxito del tratamiento está fuertemente ligado a la adherencia al mismo y el abandono es un grave problema para los sistemas sanitarios, debido principalmente a que implica un gran consumo de recursos especializados, que son costosos y con largas listas de espera, y a la reincidencia de los pacientes que no reciben el alta terapéutica. Por otra parte, analizar la información disponible en este tipo de recursos sanitarios no es tarea fácil, debido a que se suele encontrar en informes o documentos de texto libre. El objetivo de este trabajo es mejorar y optimizar un módulo de extracción automática de datos que utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), desarrollado en iteraciones previas, con el fin de extraer la información procedente de los informes de derivación de los pacientes. En la optimización del módulo se han utilizado 108 informes de derivación, de los cuales se extraen hasta 124 variables por informe y 20 informes en la validación del mismo, comparándose la extracción del módulo automático con la extracción manual, y obteniendo como resultado un porcentaje de discrepancia del 4,76%, inferior al 6,21% obtenido con la versión anterior. El modelo agiliza la obtención de los datos, empleando 1 segundo/informe extraído de forma automática frente a los 30 minutos/informe extraído manualmente. Esto permite concluir que el módulo desarrollado es útil para la extracción automática de información en el contexto bajo estudio