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La telemedicina conecta a pacientes y profesionales de la medicina en tiempo real mediante el uso de equipos de telecomunicación a través de, por ejemplo, el audio o el vídeo. Por ejemplo, la telemedicina se refiere a la capacidad de un médico para enviar a un dermatólogo fotografías de la piel de un paciente para disponer de un diagnóstico casi inmediato.

El término lo acuñó en 1988 la Organización Mundial de la Salud para describir “la distribución de servicios de salud en la que la distancia es un factor crítico, donde los profesionales de la salud usan información y tecnología de comunicaciones para el intercambio de información válida para el diagnóstico, tratamiento y prevención de enfermedades o daños, investigación y evaluación, y para la educación continuada de los proveedores de salud pública, todo ello en interés del desarrollo de la salud del individuo y su comunidad”. Eso sí, se puede decir que existe telemedicina desde unas décadas antes, a partir de los años 50 del siglo XX (sobre todo en los EE.UU.).

Sea como sea, han pasado ya treinta años desde aquella definición y la tecnología ha cambiado mucho. Los avances en inteligencia artificial, por ejemplo, serán clave para ampliar el alcance de la telemedicina a través de los chatbots (que aprenden rápido gracias al machine learning). Mediante estas aplicaciones será posible gestionar a los pacientes para determinar qué tipo de consulta solicitan y qué médico podría atenderles. Al igual que los chatbots de atención al cliente, en telemedicina jugarán un papel muy importante como un primer filtro que, en esencia, acelerará los procesos de atención sanitaria.

Aplicaciones en la telemedicina: la automatización de procesos y los wearables

La automatización de procesos llegará pronto a la telemedicina. Un ejemplo sencillo es la posibilidad de monitorizar pacientes en remoto de forma automática. Aquí entra de nuevo en juego el machine learning y, a pesar de que se trata de tareas que tienen cierto componente crítico, la realidad es que es posible la automatización de algunas partes de la cadena de valor.

Aun a riesgo de dar una impresión equivocada, más cercana a la ciencia ficción que a la realidad, existen especialistas como Joel Barthelemy, fundador y CEO de GlobalMed, que ve en el machine learning el próximo asistente virtual en los centros de salud:

La mejora del aprendizaje automático permitirá que los “motores de IA” se hagan cargo de gran parte de la atención que ahora brindan los médicos de atención primaria. Representado por un avatar humano, un motor de inteligencia artificial dirigirá a los pacientes a través de una secuencia de preguntas similares a las que los médicos de atención primaria y enfermeras ahora preguntan acerca de los síntomas y las historias de salud en las visitas al consultorio.

Otra posibilidad ligada a la medicina que ya se empieza a explotar tímidamente en la actualidad es la de los wearables. Estos dispositivos que disponen de sensores, de analítica de datos y funciones de telemedicina permitirán pasar de la medicina “pasiva” a la medicina “proactiva”: se proponen los tratamientos o los consejos de acuerdo con los síntomas o las lecturas a medida que se detectan.

La automatización de procesos y el uso de wearables marcarán el futuro de la #telemedicina Clic para tuitear

Una vez generalizada la terapia génica, la telemedicina será útil para proporcionar atención totalmente personalizada en función de sus características genéticas. Esto requerirá una secuenciación genómica previa que, se supone, será de bajo coste (en el cine, este tipo de sistemas rápidos y de bajo coste se podían ver en la película Gattaca). Una vez secuenciado el genoma, los dispositivos de inteligencia artificial podrán asesorar a doctores en diferentes lugares para decidir rápidamente un diagnóstico y tratamiento de cada paciente.

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