Aplicaciones médicas como ayuda al diagnóstico en la medicina. Experiencia SOFTEL-MINSAP / Medical application for support of diagnosis in medicine. SOFTEL-MINSAP experience

La Inteligencia Artificial (IA) en una primera aproximación, se puede definir como la rama de la computación que estudia la automatización del comportamiento inteligente. La investigación en este campo ha llevado al desarrollo de herramientas computacionales específicas, entre las cuales se cuentan una gran diversidad de formalismos de representación de conocimientos y de algoritmos que los aplican, además de los lenguajes, estructuras de datos y técnicas de programación utilizados para su implementación. Este mecanismo es el que intentan imitar los programas de inteligencia artificial llamados sistemas expertos o sistemas basados en el conocimiento. La Empresa SOFTEL, perteneciente al Ministerio de la Informática y las Comunicaciones (MIC), desde sus inicios desarrolló la informática médica, y dentro de ésta la rama de Inteligencia Artificial en aplicaciones como INFOTOXI, encargado de controlar y diagnosticar intoxicación por productos tóxicos en centros dedicados a este tema; GERISOFT, para la Atención Primaria de Salud del adulto mayor y el SEAA, Sistema de Ayuda Diagnóstica en la Asistencia Primaria. Para desarrollar estos sistemas se apoyaron en el conocimiento de médicos especialistas del Ministerio de Salud Pública (MINSAP) en calidad de expertos. Dichos sistemas fueron instalados en diferentes unidades del sistema de salud(AU)

Artificial Intelligence (AI) in a first approximation can be defined as the branch of computer science that studies the automation of intelligent behavior. This research has led to the development of specific computational tools, which include a wide range of knowledge representation formalisms and related algorithms, in addition to the language of data structures and programming techniques used for its implementation. This mechanism is attempting to imitate the programs of artificial intelligence known as expert systems or knowledge-based systems. Softel Company, owned by the Ministry of Informatics and Communications (MIC), from its inception has developed medical informatics within this branch of artificial intelligence in applications such as INFOTOXI, in charge of monitoring and diagnosing poisoning by toxic products in centers devoted to this theme; GER-ISOFT, for Primary Health Care for the elderly and SAAS System Diagnostic Support in Primary Care. The development of these systems was supported in the knowledge of specialist doctors from the Ministry of Public Health of Cuba (MINSAP), in quality of experts in their respective subjects. These systems are deployed in different units of the health system(AU)

Modelo de sistema basado en conocimiento para apoyo en la investigación y p'roceso clínico de la diabetes / Knowledge-based system model to support diabetes research and clinical process

Due to the great amount of information generated and supported by the explosive evolution of computer science systems since the end of the last century, the expansion and transference of scientific knowledge has caused a rapid transformation of scientific discoveries in products and applications that have positive effects in the life quality of societies. Today, a great amount of data in medicine is obtained by the application of biotechnological methods that constantly evolve. Thus, scientific research related to diabetes keeps improving. In this context, productivity and competitiveness must be sustained on knowledge which facilitates and encourages organizational innovation capacity. For this reason, knowledge based systems emerge as a useful tool to help organizations solve difficult assignments or improve their processes. In this work, derivate from known diabetes group of symptoms and interactions that diabetes research maintains with the biotechnological processes, the authors carried out a brief analysis of the knowledge involved as well as the role that knowledge-based systems have played, and keep playing in support of them. Additionally, with the systemic perspective obtained by the authors regarding aspects like knowledge, practices and resources needed in clinical and laboratory practices, they propose a systemic model that can support diabetes research and clinical process.

Debido a la gran cantidad de información generada y apoyada por la evolución explosiva de sistemas de la ciencia computacional, desde finales del siglo pasado, la expansión y transferencia de conocimiento científico ha provocado una rápida transformación de los descubrimientos científicos en productos y aplicaciones que afectan positivamente la calidad de vida de las sociedades. Actualmente, una gran cantidad de datos en medicina se obtiene por la aplicación de métodos biotecnológicos que constantemente evolucionan. De igual manera, la investigación científica sobre diabetes mantiene una mejora constante. En este contexto, tanto la productividad como la competitividad se deben apoyar con conocimiento que facilite y promueva la capacidad de innovación organizacional. Por esta razón, los sistemas basados en conocimiento emergen como una herramienta útil para coadyuvar con las organizaciones en la solución de situaciones difíciles o en la mejora de sus procesos. En este trabajo, derivado del conocido grupo de síntomas y de las interacciones que la investigación en diabetes mantiene con los procesos biotecnológicos, los autores realizan un breve análisis del conocimiento implicado y del rol que los sistemas basados en el conocimiento han desempeñado, -y continúan desempeñando, en apoyo a tales procesos. Adicionalmente, con la perspectiva sistémica obtenida por los autores respecto al conocimiento y recursos necesarios en prácticas clínicas y de laboratorio, proponen un modelo sistémico capaz de apoyar la investigación y el proceso clínico de la diabetes.