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Lista Comunicaciones

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Datos de los autores
Orden Apellidos Nombre Centro
1 Sánchez Bernal Rafael Red de Salud Mental de Álava
2 De Miguel Aguirre E Red de Salud Mental de Álava
3 Berasategui Bersasategui T Red de Salud Mental de Álava
4 Alvarez Guerras O I3b Ibermática
5 Ogueta Lana M Dirección de Asistencia Sanitaria de Osakidetza
6 Madrid Conde MT Dirección de Asistencia Sanitaria de Osakidetza

Datos de la Sala
-
Oral

Datos de la comunicación
236
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL SEGUIMIENTO DE PACIENTES PARA MEJORAR SU CALIDAD DE VIDA

Hasta ahora, entre cada consulta presencial en los Centros de Salud Mental, los profesionales no saben nada de los pacientes, ni del grado de cumplimiento de las tareas encomendadas ni de la adherencia terapéutica, y cuando se descompensan acuden a las consultas de forma urgente.

1. Utilizar el diario de actividades, síntomas y emociones que un paciente con enfermedad mental puede escribir en su Carpeta de Salud, escrito que va directamente a su Historia Clínica, para prevenir descompensaciones o recaídas. 2 Conocer las tendencias en el estado anímico, informando al clínico, gracias a un innovador sistema basado en la inteligencia artificial, del posible estado del paciente a través de alarmas de su situación clínica, y facilitar una intervención inmediata. 3. Implicar y corresponsabilizar al paciente, convirtiéndolo en paciente activo, fomentado la prevención, el autocuidado y adherencia al tratamiento.

Diseño: Analizamos lo escrito por el paciente en su Carpeta de Salud, que es vista por los clínicos en la Hª Cª y también lo escrito en Twitter. Ámbito de estudio: 500 pacientes con enfermedades mentales, analizando 6.000 evolutivos. Mediciones: Gate, para procesamiento de lenguaje natural, en el contexto de variaciones anímicas, con el fin de suministrar una taxonomía propia, unívoca y normalizada de su estado anímico subjetivo. Freeling, para análisis del lenguaje a través de tokenización y reconocimiento de textos, analizador morfológico, tratamiento de sufijos, reconocimiento flexible de palabras y predicción probabilística. “Machine Learning”, como motor de inferencia basado en algoritmos de aprendizaje supervisado por expertos clínicos multidisciplinares. Did You Mean, como corrector ortográfico de Google para entender el mensaje, y mostrar la frase correctamente escrita. Análisis estadístico: Rapid Miner/Rapid Analytics, para análisis predictivo sobre la relevancia de palabras y textos, y análisis semántico con equivalencias de las emociones Limitaciones: 1ª: La inteligencia artificial no detecta la ironía ni las negaciones de las afirmaciones.

1. Hemos creado la Aplicación LeKu (Le Cuidamos), en la que hemos parametrizado 818 frases o grupos de palabras, que se traducen en 2 tipos de alarmas: Ámbar: Precaución: Inicio de signos de Alarma. Rojo: Posible descompensación o recaída. 2. Han participado ya 62 pacientes, que han escrito 968 evolutivos 3. Se han detectado alarmas de las 2 modalidades, y en concreto ha habido 2 situaciones de evitaciones de suicidio. 4. El tiempo medio de atención ha sido de 0,96 días frente a los 32,09 días que pasaban entre consulta y consulta 3. El 97 % de los pacientes están satisfechos. La idea es extrapolable a otros ámbitos asistenciales y es sido coste-efectiva.

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