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Médico de Familia Virtual Natural
Virtual Natural Family Physician
¿Como referenciar este artículo?:
Duque Loaiza, Edwin Andrey. Médico de Familia Virtual Natural, Barranquilla, Ed. Coruniamericana,
Vol.I, 2013. 35-40
Edwin Andrey Duque Loaiza *
[email protected]
Resumen
Los médicos familiares son importantes para la calidad de los sistemas de salud; infortunadamente la
densidad de médicos por cada diez mil habitantes
en muchos países refleja un panorama desalentador. Pero con la aplicación de las tecnologías de la
comunicación y la información a la salud se abren
nuevas oportunidades en la medicina familiar por
medio de aplicaciones médicas que utilicen asistentes médicos virtuales que estén fundamentados
desde la interacción natural.
Palabras clave
Médico familiar, tics, interacción de usuario natural,
motores inferencia, avatar.
Abstract
Family physicians are important to the quality of
health systems. Unfortunately the density of physicians per 10,000 residents in many countries reflect
a grim picture, but with the application of information
and communication technologies to health new opportunities in family medicine are opened with medical applications that use virtual physician assistants
grounded from natural interaction.
Key Word
Family physician, ICT, NUI, Inference engine, avatar.
I. INTRODUCCIÓN
En la realidad Colombiana, en el campo de la salud se tienen diferentes retos, vicisitudes, problemas que deben ser solucionados por la comunidad científica del presente; esto implica un trabajo
en equipo entre los diferentes profesionales del área administrativa, de la salud, de la educación,
del campo social, de la ingeniería, desde los estadísticos hasta los psicólogos, es decir, tener todas
las herramientas conceptuales y teóricas que fundamentan estas disciplinas o ciencias al servicio
de la sociedad, para alcanzar soluciones sistémicas a problemas históricos que todavía permanecen
afectando negativamente la calidad de vida de los colombianos.
En este marco surgen tres argumentos que soportan este tipo de soluciones: La importancia del
doctor de familia, La densidad de médicos por número de habitantes y Las tecnologías de la Información y la comunicación.
II. IMPORTANCIA DEL DOCTOR DE FAMILIA Y DENSIDAD DE MÉDICOS
La OMS en el año de 1978 define como meta: la Salud para todos, donde se establece como estrategia principal la Atención Primaria en Salud (APS), infortunadamente en el año 2000, después de
cumplirse el tiempo determinado para alcanzar la meta, no se logró el propósito de alcanzar a toda
la población con la APS. Por tal motivo, se llegó a pensar inicialmente en el fracaso de la estrate* Ingeniero de Sistemas, Docente investigador Corporación Universitaria Americana, Especialista en Redes Universidad de EAFIT, Candidato a Magister
en Ingeniería área Telesalud Universidad de EAFIT.
Artículo recibido: Agosto 15/2012. Aceptado en Noviembre 2/2012.
| Innov.Ing.Desarro. | Vol. 1 No. 1| Págs. 35-40 | Coruniamericana Barranquilla-Medellín, Colombia | Enero-Dic. 2012 | ISSN: 2344-7559 |
http://coruniamericana.edu.co/publicaciones/ojs/index.php/IID
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Edwin Andrey Duque Loaiza
gia, sin embargo, en el año 2003 y en conmemoración a los 25 años de la declaración, se promulga
la Atención Primaria en Salud Renovada (APSR), lo cual permitió que los países desarrollados
revolucionaran sus sistemas de salud debido al fortalecimiento la APSR y la formación de médicos
en medicina familiar. [1]
En esta vía, también se analiza la declaración de 1991 del World Family Doctors Caring for People
(WONCA), aquí se enuncia que la alta calidad de la APS, depende de la disponibilidad de médicos
de familia bien entrenados, debido a que estos son los principales responsables de proporcionar
una amplia atención en salud para cada persona que busca esta atención médica. Igualmente, este
mismo, es capaz de hacer los procesos de remisión a profesionales de salud especializados cuando
sea necesario [2]. La medicina familiar está definida como una disciplina académica y científica
con su propio contenido educativo, investigativo, basado en evidencias y actividades clínicas;
orientadas a la atención primaria en salud [3].
En Colombia, el Sistema de Seguridad Social de Salud planteó desde los lineamientos de política
pública una amplia prestación de servicios en la APS, para lo cual se estimó tener un número de
médicos familiares para lograrlo, pese a este enfoque no fue posible tener un marco de aplicación,
antes al contrario, disminuyó la capacidad resolutiva que se tiene desde la medicina general, ya que
según las estadísticas mundiales de salud del año 2011 de la OMS [4], en Colombia se cuenta con
13.5 médicos y 5.5 enfermeras por cada 10.000 mil habitantes.
Otros países se encuentran con cifras inferiores a 1 médico por cada 10.000 mil habitantes, entre
ellos se cita a Mozambique, que cuenta con 0.3 médicos y 3.1 enfermeras. Por otro lado, el mismo
informe muestra otros países con una alta capacidad resolutiva en la APS, que cuentan con una
densidad alta de médicos superior a 40 médicos por 10.000 mil habitantes, por ejemplo Suiza, con
40.7 médicos y 159.6 enfermeras, Rusia, con 43.1 médicos y 85.2 enfermeras.
Gracias a los avances de las tecnologías de la Información y la comunicación, hay una oportunidad para transformar y revolucionar la forma como se entregan los servicios de salud; brindando
cobertura, eficiencia, calidad, mayor prevención y optimización en el uso de los recursos, para
cambiar el panorama anteriormente descrito.
III. MOTORES DE INFERENCIA APLICADOS A LA SALUD
En enero de 2011, Craig Mundie [5], Microsoft Chief Reasearch and Strategy Officer, durante el
conversatorio Ideas for Tomorrow en el Cleveland Clinic, presentó al computador como un avatar;
si bien un avatar es utilizado para representar en un mundo virtual a un humano, durante esa ocasión fue utilizado para representar al computador mismo, permitiendo así que la interacción fuera
muy natural a través de una aplicación médica utilizando un asistente médico virtual, con lo cual
se buscaba que cualquier persona que se acercara a un computador y le hablara, encontrará las respuestas precisas, como si le hablará a un asistente médico de una EPS o enfermera; adicionalmente
le explicaría los síntomas, y este mismo, después de hacer un razonamiento básico, lo podía guiar
a solicitar una consulta con un médico general.
Un ejemplo de este tipo de interacción de usuario natural se puede encontrar en el trabajo desarrollado por investigadores de Microsoft [6] llamado Interacción Situada, que busca habilitar una
nueva generación de sistemas interactivos que incrustan la interacción y la computación en el flujo
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natural de las tareas, actividades y colaboraciones cotidianas; evidenciado en el video publicado
en su sitio de Microsoft Research [7].
Adicional a esto, a través de la historia se han desarrollado diferentes sistemas expertos, softwares que utilizan un conocimiento basado en la experiencia humana para resolver problemas. Uno
de los más conocidos aplicados a la medicina fue el Mycin, diseñado para identificar bacterias y
recomendar antibióticos, este también fue utilizado para diagnosticar enfermedades relacionadas
con coagulación de la sangre [8].
No obstante del reconocimiento mundial de Mycin, se ocasionó un debate sobre su uso, porque de
acuerdo a su construcción como sistema experto; su método de operación era a través de un acercamiento cuasi probabilístico, conocido como Certainty Factors (CF). En este campo, diferentes
desarrolladores y científicos hicieron revisiones teóricas y prácticas que demostraron que el rendimiento del Mycin era afectado por perturbaciones en las métricas de incertidumbre asociadas con
reglas individuales, sugiriendo que la inferencia del sistema estaba más relacionada a su esquema
de representación de conocimiento que en los detalles de su modelo de incertidumbre numérica
[8].
También se observó [9] que muchas de las limitaciones del modelo CF fueron superadas por la
representación del conocimiento y razonamiento en el modelo Belief – Networks, que al utilizar
modelos gráficos como las redes bayesianas, inspiró y motivó a investigadores a desarrollar algoritmos basados en estas Redes Bayesianas para ser aplicados en el dominio médico. De hecho, el
instituto de investigación Robertson mostró que una combinación de la tecnología celular generalizada a nivel mundial y la técnica computacional de Redes Bayesianas pueden habilitar la colección de registros electrónicos de salud para proporcionar diagnósticos automatizados, precisos,
en regiones donde la atención médica es escasa. Esta plataforma de salud, que tiene por nombre
NxOpinion Knowledge Manager (NxKM) [10], ha reunido literatura médica, información de libros especializados y recomendaciones de grupos de expertos para construir una creciente base de
conocimiento, incluyendo actualmente más de 1000 enfermedades y más de 6000 resultados discretos. La posibilidad de hacerle preguntas al usuario es un componente importante que le permite
al NxKM ser más efectivo en sus resultados, porque emplea un motor de razonamiento bayesiano
que ofrece diagnósticos precisos.
A pesar de las ventajas que conlleva el utilizar la tecnología celular como interfaz de usuario, que
es una tecnología ampliamente adaptada en el mundo, el NxKM no posee una interfaz de usuario
natural (NUI), la cual, Craig Mundie en el conversatorio Ideas for Tomorrow, la define como la
interfaz que permite una interacción entre los humanos y las máquinas más natural; en esencia más
como nosotros interactuamos entre humanos.
Otra definición de NUI la podemos encontrar por parte de Bill Buxton [11], el Principal researcher
de Microsoft Research, quien en una entrevista durante el Consumer Electronics Show 2010 para
el Channel 9 de Microsoft, mencionó que esencialmente lo que es “Natural” depende de lo que
ya es familiar para el usuario, y lo que también es apropiado para el momento concreto cuando el
usuario está interactuando con el sistema. El punto clave para observar este fenómeno se presenta
cuando NUI explota las habilidades que la mayoría de los usuarios ya ha adquirido, a través de
vivir toda una experiencia en un mundo cotidiano, interactuando con otros humanos.
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La aplicación de las tecnologías de información y comunicación pueden ser un factor transformador en la APS; políticas públicas como la ley 1419 de diciembre del 2010 en Colombia, establecen
los lineamientos para el desarrollo de la Telesalud que impulsan el desarrollo y la innovación en el
dominio de las TIC aplicadas a la salud. Sin embargo, no podemos dejar de lado el contexto, como
el colombiano y el de muchos otros países, en los cuales la alfabetización digital sigue siendo baja,
como lo demuestra la Encuesta Nacional de Alfabetización Digital realizada en el año 2009 [12],
donde sólo el 46% de la población encuestada en Colombia había recibido capacitación formal en
uso de computadores, y únicamente el 27% calificaba su nivel de destrezas en uso de un computador como excelente. Adicional a esto, podríamos mencionar otras problemáticas sociales: personas
en áreas rurales y en comunas de las áreas urbanas que no saben leer ni escribir, y personas con
discapacidades físicas.
Es en este tipo de problemáticas donde NUI pretende eliminar las barreras físicas y mentales de la
tecnología, para hacer sentir la computación mucho más intuitiva y expandir las formas en las que
los usuarios pueden interactuar y experimentar la tecnología como los seres humanos interactúan
entre sí.
Finalmente, cuando se empiezan a integrar la necesidad y la efectividad de los médicos de familia
para la atención primaria en salud, el mejoramiento en la densidad de médicos y de enfermeras
por cada 10 mil habitantes, se logra mayor oportunidad en el servicio de salud con el desarrollo de
interfaces de computador que eviten al máximo la discriminación tecnológica y el establecimiento
de políticas públicas que promueven la aplicación de las TIC en salud. Se abre de esta forma un
gran espacio de investigación y de innovación tecnológica que permite fortalecer las estrategias de
promoción y prevención en salud, la cobertura, la oportunidad, la accesibilidad, el impacto en la
calidad de vida y la longevidad de los ciudadanos a través de un médico de familia virtual natural
que realice diagnósticos médicos basados en motores de razonamiento bayesiano.
Esta es una aplicación médica que, integrando capacidades de visión por computador, reconocimiento de voz, síntesis de voz, aprendizaje de máquina, agentes inteligentes, inferencia bayesiana,
sensores, entre otros, permite que un equipo de cómputo pueda ver, escuchar, aprender, hablar y
actuar de manera inteligente en nuestro beneficio; en el dominio de la atención primaria en salud,
cumpliendo el rol de un médico de familia.
Este tipo de herramientas también puede ser parte de la respuesta al acceso de la atención básica
en salud. Para ello se utilizará el estado del arte de las tecnologías relacionadas con NUI, las investigaciones epidemiológicas realizadas en Colombia y la construcción de nuevos modelos predictivos y de aprendizaje de máquina para la representación y razonamiento que permitan realizar
diagnósticos efectivos en el contexto epidemiológico Colombiano; lo anterior basado en el trabajo
realizado por Heckerman en 1991 [13], quien desarrolló métodos eficientes para evaluar y representar el conocimiento médico experto a través de una red bayesiana.
IV. CONCLUSIONES
En los países emergentes hay grandes y comunes desafíos, así lo expresan Robertson, Dehart, Tolle
& Heckerman [10], porque cada región y nación son excepcionalmente diversos y específicos en
cuanto a condiciones médicas se refiere. Mencionan ellos que una enfermedad que es común en un
país o región puede ser extraña en otro.
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Así que la propuesta radica en la construcción de modelos predictivos y de aprendizaje de máquina
basados en los estudios sobre la relación causa – efecto entre exposición y enfermedad para las
regiones de Colombia, que al utilizar motores de razonamiento bayesiano le permitan a un médico
de familia virtual natural evaluar y realizar diagnósticos efectivos, por ejemplo, en entornos rurales
de bajos ingresos en las cuales no hay personal de salud calificado para atender las necesidades
en atención primaria de salud de la población, o aquellas personas que tienen dificultades de movilidad y de monitoreo constante, para impactar así en el acceso y la oportunidad del servicio del
cuidado de la salud en nuestro país.
BIBLIOGRAFÍA
[1] World Falimy Doctors Caring For People – Iberoamericana - CIMF. Publicación del comité
ejecutivo con respecto al día mundial del médico de familia. [Online]. Recuperado el 10 de
junio del 2011. Disponible en: http://www.cimfweb.org/site/default.asp
[2] World Family Doctors Caring For People. The role of the family physician in health care systems: a statement from WONCA. 1991.
[3] World Family Doctors Caring For People. The european definition of general practice / family
medicine. WONCA Europe: 2002.
[4]World Health Organization. World Health Statistics. ISBN 978 92 4 156419 9. 2011.
[5] C. Mundie. Ideas for Tomorrow. Conversatorio en Cleveland Clinic. [Online]. Enero 2011. Recuperado el 1 de junio del 2011. Disponible en: http://www.microsoft.com/presspass/exec/
craig/2011/01-05clevelandclinic.mspx?rss_fdn=Custom
[6] D. Bohus y E. Horvitz. Multiparty turn talking in situated dialog: Study, Lessons, and Directions. 2011. [Online]. Recuperado el 30 de julio del 2011. Disponible en: http://research.
microsoft.com/en-us/um/people/dbohus/docs/sigdial2011.pdf
[7] MICROSOFT Research . Video [en línea] Recuperado el 10 de agosto del 2011. Disponible
en: http://research.microsoft.com/en-us/um/people/dbohus/videos/SituatedInteraction.wmv
[8] B. Buchanan y E. Shortliffe. The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming
Project. [Online] 1984. Recuperado el 29 de mayo del 2011. Disponible en: http://aaai.org/
AITopics/RuleBasedExpertSystems Chapter 1.
[9] Heckerman y Shortliffe. Electronic reference [en línea]. From Certainly Factors to Belief Networks. 1992. Recuperado el 5 de mayo del 2011. Didponible en: Networkhttp://research.
microsoft.com/en-us/um/people/heckerman/HS91aim.pdf.
[10] J. Robertson, K. Tolle y D. Heckerman. “Healthcare Delivery in Developing Countries: Challenges and Potential Solutions”. En T. Hey, S. Tansley y K. Tolle (ed.) The fourth Paradigm: Data intensive scientific discovery. Microsoft Research, pp. 65-73, 2009.
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[11] B. Buxton. Entrevista durante el Consumer Electronics Show 2010 para el Channel 9. [Online], 2010. Recuperado el 10 de junio del 2011. Disponible en: http://channel9.msdn.com/
Blogs/LarryLarsen/CES-2010-NUI-with-Bill-Buxton
[12] Ministerio de Educación Nacional. Colombia, 2009. Recuperado el 10 de agosto del 2011.
Disponible en: http://www.mineducacion.gov.co/cvn/1665/article-202290.html
[13] D. Heckerman. Probabilistic Similarity Networks. Cambridge, MA: MIT Press. 1991.

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