palabraiSYS és una fundació per a desenvolupar projectes socials de salut digitall

iSYScore pro

La presencia de teléfonos móviles y dispositivos inteligentes ha permitido el uso de apps para apoyar la atención del paciente. Sin embargo, los conocimientos sobre las recomendaciones de aplicaciones móviles específicas para los profesionales de la salud son escasos.

En este contexto, Fundación iSYS comienza su investigación con el objetivo de crear y validar una herramienta que evalúe apps de salud dirigidas a profesionales partiendo de una escala de confianza, utilidad e interés.

Utilizando una revisión de la literatura, se desarrolló un primer borrador de la escala. A esto le siguieron dos rondas Delphi entre el grupo de investigación local y un panel externo de expertos. Una vez alcanzado el consenso, se probó la escala de 17 ítems ISYScore-Pro resultante. Originalmente se identificaron un total de 280 aplicaciones para posibles pruebas (140 aplicaciones iOS y 140 aplicaciones Android). Éstas se categorizaron utilizando la Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades, Décima Revisión. Una vez que se eliminaron las duplicadas y se descargaron para confirmar su especificidad para el público objetivo (es decir, profesionales de la salud), quedaron 66. De éstas, solo 18 cumplieron los criterios finales para su inclusión en la validación de la escala ISYScore-Pro.

La escala ISYScore-Pro utiliza una metodología fiable y reproducible (fiabilidad del interrater 92,2%; kappa 0,840; IC del 95%: 0,834-0,847; p <0,001) que estandariza la evaluación de la confianza, la utilidad y el interés utilizando 17 criterios basados en la literatura existente peer review y las aportaciones de un panel de expertos de profesionales de la salud.

Como conclusión de la investigación, que ha sido publicada en JMIR Publications (1), se ha considerado que la escala ISYScore-Pro es una metodología para evaluar objetivamente las aplicaciones de salud móviles dirigidas a profesionales y proveedores de atención médica. Sin embargo, se necesitarán investigaciones futuras para adaptar la escala a otros idiomas y en otros dominios (por ejemplo, cumplimiento legal o seguridad).

Referencias

(1) Grau-Corral I, Pantoja P, Grajales III F, Kostov B, Aragunde V, Puig-Soler M, Roca D, Couto E, Sisó-Almirall A. Assessing Apps for Health Care Workers Using the ISYScore-Pro Scale: Development and Validation Study. JMIR Mhealth Uhealth 2021;9(7):e17660 URL: https://mhealth.jmir.org/2021/7/e17660. DOI: 10.2196/17660


13 de julio post aprendizaje automáticoUn equipo de investigadores, dirigido por la Universidad de Cambridge, llevó a cabo una revisión de escritos científicos, publicados entre el 1 de enero y el 3 de octubre de 2020, describiendo modelos de aprendizaje automático (usando técnicas de Deep Learning y las más tradicionales de Machine Learning) capaces, teóricamente, de diagnosticar o pronosticar el Covid-19 a partir de radiografías de tórax (CXR) y tomografías computarizadas (TC). Se basaron en 2.212 escritos que inicialmente satisfacían sus criterios de búsqueda, pasando solamente 62 trabajos sus criterios de corte. Todos ellos fueron revisados por cinco equipos de dos revisores cada uno (en caso de conflicto, se solucionaba por consenso de los diez revisores).

 

 Intervenciones de salud que funcionan post isys

Si la discusión sobre la calidad de los sitios de web de salud tiene mas de veinte años de historia, la pregunta sobre la eficiencia de implementar intervenciones de salud mediante internet es otro foco de interés. Y conocer qué tipo de intervenciones funcionan ha sido el objetivo de los autores de una revisión sistemática de meta-análisis: Internet-Delivered Health Interventions That Work(1).

En marisys 27 de mayo inteligencia artificial farmacos 2020zo se presentó el “2021 AI Index Report” de la universidad de Standford, uno de los informes más completos sobre Inteligencia Artificial en la que colaboran un grupo amplio de organizaciones académicas, privadas y sin ánimo de lucro. Tal como mencionan sus creadores, dicho informe pretende ser un índice de la IA: rastrea, coteja, destila y visualiza datos relacionados con la inteligencia artificial para proporcionar datos imparciales, rigurosos y completos para todo aquel que esté interesado de una forma u otra en el campo de la IA. El informe está muy centrado en la situación en Estados Unidos pero se pueden generalizar muchas de sus conclusiones a nivel global.

Esta web utiliza cookies propias y de terceros para analizar y mejorar tu experiencia de navegación. Al continuar navegando, entendemos que aceptas su uso. Más información