Percepción de brechas y oportunidades en eSalud de estudiantes de último año de Medicina en Colombia

Introducción: En los últimos años la explosión de dispositivos con acceso a internet en el mundo ha presentado una oportunidad para el desarrollo de intervenciones en salud. Métodos: Se realizó un estudio observacional transversal de tipo descriptivo; se clasificaron las propuestas de innovación presentadas por estudiantes de último año de medicina como trabajo final de un curso de eSalud. Los proyectos se clasificaron en tres dimensiones: grupo poblacional, problema de salud a resolver y tipo de intervención de salud digital. Resultados: Se analizaron 86 proyectos entre los años 2017 y 2020. El 80,2 % se orienta a la población general, seguidos por la gestante (10,4 %), la infantil (8,14 %) y la geriátrica (1,2 %). El 36 % de los proyectos no mencionaban una condición particular de salud; el 12,8 % se dedicó a la salud sexual y reproductiva; el 10,4 % a las enfermedades cardiovasculares; el 9,3 % a la salud mental y el 4,65 % a aspectos de crecimiento y desarrollo. El 59,3 % de los proyectos se dirigía a apoyar las actividades del prestador de servicios de salud; el 34,9 % estaba orientado hacia las necesidades de los usuarios de los sistemas de salud y el 5,9 % se enfocó en los servicios de datos. Conclusiones: La percepción colectiva de los estudiantes refleja la oportunidad de fortalecer la atención primaria en salud mediante el uso de las tecnologías de la información y las comunicaciones, con énfasis en las poblaciones vulnerables. Los estudiantes empiezan a identificar los servicios de datos como oportunidad de intervención.

Introduction: In recent years, the explosion of devices with Internet access in the world has presented an opportunity for the development of health interventions. Methods: A descriptive cross-sectional observational study was carried out. Innovation proposals submitted by last-year medical students were classified as the final project of an eHealth course. The projects were classified into three dimensions: population group, health problem to be solved, and type of digital health intervention. Results: Eighty-six projects were analyzed from 2017 to 2020. 80.2% were aimed at the general population, followed by pregnant women (10.4%), children (8.14%) and geriatrics (1, 2 %). 36% of the projects did not mention a particular health condition; 12.8% was dedicated to sexual and reproductive health; 10.4% to cardiovascular diseases; 9.3% to mental health and 4.65% to aspects of growth and development. 59.3% of the projects were aimed at supporting the activities of the health service provider; 34.9% were oriented towards the needs of users of health systems and 5.9% focused on data services. Conclusions: The collective perception of the students reflects the opportunity to strengthen primary health care through the use of information and communication technologies, with emphasis on vulnerable populations. Students begin to identify data services as an opportunity for intervention.

Caracterización de un corpus extraído de historias clínicas electrónicas de maternas a través de técnicas de procesamiento de lenguaje natural / Characterization of a corpus extracted from maternal electronic health records through natural language processing techniques

Este artículo tuvo como propósito caracterizar el texto libre disponible en una historia clínica electrónica de una institución orientada a la atención de pacientes en embarazo. La historia clínica electrónica, más que ser un repositorio de datos, se ha convertido en un sistema de soporte a la toma de decisiones clínicas. Sin embargo, debido al alto volumen de información y a que parte de la información clave de las historias clínicas electrónicas está en forma de texto libre, utilizar todo el potencial que ofrece la información de la historia clínica electrónica para mejorar la toma de decisiones clínicas requiere el apoyo de métodos de minería de texto y procesamiento de lenguaje natural. Particularmente, en el área de Ginecología y Obstetricia, la implementación de métodos del procesamiento de lenguaje natural podría ayudar a agilizar la identificación de factores asociados al riesgo materno. A pesar de esto, en la literatura no se registran trabajos que integren técnicas de procesamiento de lenguaje natural en las historias clínicas electrónicas asociadas al seguimiento materno en idioma español. En este trabajo se obtuvieron 659 789 tokens mediante los métodos de minería de texto, un diccionario con palabras únicas dado por 7 334 tokens y se estudiaron los n-grams más frecuentes. Se generó una caracterización con una arquitectura de red neuronal CBOW (continuos bag of words) para la incrustación de palabras. Utilizando algoritmos de clustering se obtuvo evidencia que indica que palabras cercanas en el espacio de incrustación de 300 dimensiones pueden llegar a representar asociaciones referentes a tipos de pacientes, o agrupar palabras similares, incluyendo palabras escritas con errores ortográficos. El corpus generado y los resultados encontrados sientan las bases para trabajos futuros en la detección de entidades (síntomas, signos, diagnósticos, tratamientos), la corrección de errores ortográficos y las relaciones semánticas entre palabras para generar resúmenes de historias clínicas o asistir el seguimiento de las maternas mediante la revisión automatizada de la historia clínica electrónica(AU)

The purpose of this article was to characterize the free text available in an electronic health record of an institution, directed at the care of patients in pregnancy. More than being a data repository, the electronic health record (HCE) has become a clinical decision support system (CDSS). However, due to the high volume of information, as some of the key information in EHR is in free text form, using the full potential that EHR information offers to improve clinical decision-making requires the support of methods of text mining and natural language processing (PLN). Particularly in the area of gynecology and obstetrics, the implementation of PLN methods could help speed up the identification of factors associated with maternal risk. Despite this, in the literature there are no papers that integrate PLN techniques in EHR associated with maternal follow-up in Spanish. Taking into account this knowledge gap, in this work a corpus was generated and characterized from the EHRs of a gynecology and obstetrics service characterized by treating high-risk maternal patients. PLN and text mining methods were implemented on the data, obtaining 659 789 tokens and a dictionary with unique words given by 7 334 tokens. The characterization of the data was developed from the identification of the most frequent words and n-grams and a vector representation of embedding words in a 300-dimensional space was performed using a CBOW (Continuous Bag of Words) neural network architecture. The embedding of words allowed to verify by means of Clustering algorithms, that the words associated to the same group can come to represent associations referring to types of patients, or group similar words, including words written with spelling errors. The corpus generated and the results found lay the foundations for future work in the detection of entities (symptoms, signs, diagnoses, treatments), correction of spelling errors and semantic relationships between words to generate summaries of medical records or assist the follow-up of mothers through the automated review of the electronic health record(AU)

Análisis de usuarios para el diseño de un sistema de información para cuidados paliativos

Objetivo. Explorar el acceso a las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) de los usuarios de cuidados paliativos. Métodos. Se trabajó sobre el marco de análisis de tareas, usuarios, representaciones y funciones (TURF) usado para caracterizar los usuarios de cuidados paliativos de dos instituciones de salud de Medellín, Colombia. Las instituciones se visitaron entre mayo y septiembre de 2017 de acuerdo con el reporte de nuevas hospitalizaciones o cuando los investigadores detectaban la hospitalización de nuevos pacientes. En total, se realizaron 64 encuestas: 35 pacientes y a 39 cuidadores, el instrumento incluía preguntas acerca de factores demográficos, clínicos, el uso de TIC en la vida cotidiana, variables clínicas y síntomas de los pacientes y cuidadores. Las variables categóricas fueron mostradas de estadísticas descriptivas como porcentajes y frecuencias. Resultados. La mayoría de pacientes fueron mujeres, residentes de áreas urbanas quienes tenían acceso a las tecnologías de información y comunicación, con poca frecuencia en su uso. Los cuidadores fueron usuarios habituales de las tecnologías de información y comunicación, especialmente de redes sociales. Conclusión. Las instituciones que presten cuidados paliativos que busquen implementar las TIC en el cuidado a sus pacientes deberán hacer énfasis en los cuidadores y en el acceso de estos a las redes sociales.

Objective: To explore access to Information and Communication Technologies (ICT) for palliative care users. Method: The framework for the analysis of tasks, users, representation, and function (TURF) was used to characterize the users of palliative care of two health institutions in Medellín, Colombia. The institutions were visited between May and September 2017 according to the report of new hospitalizations or when the researchers detected the hospitalization of new patients. A total of 64 surveys were conducted: 35 patients and 39 caregivers, the instrument included questions about demographic and clinical factors, the use of ICT in daily life, clinical variables, and symptoms of the patients and caregivers. The categorical variables were shown from descriptive statistics as percentages and frequencies. Results: most patients were women, residents of urban areas who had access to information and communication technologies, with little frequency in their use. The caregivers were regular users of Information and Communication Technologies, especially social networks. Conclusion: Institutions that provide palliative care and seek to implement ICT in the care of their patients should center their efforts in caregivers and their access to social networks.