Maestría en Informática Biomédica
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Ítem Desarrollo de una herramienta digital con la escala abreviada del desarrollo 3 (EAD-3) para la detección temprana del retraso global del neurodesarrollo en menores de cinco años(2025-03) Morales Muñoz, Kimberly Carolina; Arias Ortiz, Wanderley Augusto; Morales Muñoz, Kimberly Carolina [0000-0001-5273-5445]Introducción: En la última década se ha documentado un aumento en la prevalencia de retraso global del neurodesarrollo (RGD) en niños menores de cinco años. Se estima que aproximadamente del 5% al 88% de la población infantil puede tener algún trastorno del neurodesarrollo. Objetivos: Diseñar una herramienta digital con la Escala Abreviada del Desarrollo 3 (EAD-3) dirigida a médicos generales, pediatras y neurólogos pediatras, aplicable para niños menores de cinco años. Materiales y métodos: Es un proyecto de desarrollo que se llevó a cabo mediante la metodología del Design Thinking propuesta en la Guía de Standford, en este estudio se incluyeron 4 participantes tanto pediatras como neurólogos pediatras que cumplían con los criterios de inclusión. Resultados: Se desarrolló el software 3EAD-KID que contiene la Escala Abreviada del Desarrollo 3 (EAD-3) el cuál demostró ser útil, fácil de usar, rápido e intuitivo en el diagnóstico oportuno de retraso global del neurodesarrollo en niños menores de cinco años. Conclusión: Después de llevar a cabo la metodología del Design Thinking se logró diseñar el software 3EAD-KID como una herramienta digital con la Escala Abreviada del Desarrollo 3 (EAD-3), dirigida a médicos generales, pediatras y neurólogos pediatras, aplicable para niños menores de cinco años para la detección temprana de retraso global del neurodesarrolloÍtem Modelo computacional de apoyo para la elección quirúrgica en la incontinencia urinaria femenina(2025-03) Uribe Ramírez, Orlando Augusto; Cortés Díaz, Daniel OtálvaroLas molestias referidas por la pérdida involuntaria de orina afectan aproximadamente al 30 % de las mujeres. De ellas, aproximadamente la mitad puede ser candidata a algún tipo procedimiento quirúrgico. Existen diversas técnicas quirúrgicas para intervenir esta condición y su elección depende de factores como, la experticia de quién realiza el procedimiento médico, los materiales disponibles, el nivel socioeconómico tanto de la paciente como del sitio donde se realizará la intervención, entre otros. Esta intervención clínica supone exposición a riesgos en el momento de la cirugía (v.g., complicaciones con anestesia, sangrado, lesión de tejidos y órganos cercanos) y en el post operatorio (v.g., dolor, no resolución de síntomas, infección, problemas en los tejidos operados y adyacentes). En el proceso diagnóstico, la cirugía y el postoperatorio se obtiene mucha información de la paciente, y pese a la continua mejora del entendimiento de la patología y su manejo, aún no es simple el proceso de elegir entre las opciones de procedimientos quirúrgicos a realizar. Como estrategia para mejorar estos aspectos se plantea el diseño de un modelo computacional para asistir los procesos de toma de decisiones en el manejo de la incontinencia urinaria femenina susceptible de cirugía. El propósito de este modelo analítico computacional es optimizar los esquemas de manejo en este campo, motivando su incorporación en el quehacer clínico habitual.Ítem Predicción de la etiología del dolor torácico en urgencias mediante el uso de datos sintéticos y machine learning(2025-03) Scarpetta Gonzalez, Diego Fernando; Cely Jiménez, Andrés; Scarpetta Gonzalez, Diego Fernando [0009-0008-0853-7589]Introducción: El dolor en el tórax es una de las principales causas de ingreso a los servicios de urgencias y representa un desafío diagnóstico debido a la amplia gama de etiologías que incluye tanto condiciones graves como benignas. La identificación rápida y precisa de la causa subyacente es crucial para optimizar el tratamiento, reducir complicaciones y mejorar la asignación de recursos en los servicios de urgencias. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo de predicción basado en aprendizaje automático supervisado para establecer la etiología del dolor torácico, entrenado mediante el uso de un conjunto de datos sintéticos creados a partir de modelos epidemiológicos basados en publicaciones en su mayoría locales, y etiquetados por un grupo de médicos especialistas (urgenciólogos, internistas e intensivistas). Métodos: En la primera fase del estudio se empleó la información epidemiológica disponible principalmente en bases de datos bibliográficas latinoamericanas y de universidades de Colombia para obtener descripciones sobre la prevalencia de antecedentes patológicos, manifestaciones clínicas y hallazgos al examen físico de nueve enfermedades que pueden presentarse con dolor torácico (síndrome coronario agudo, tromboembolia pulmonar, disección aortica aguda, emergencia hipertensiva, insuficiencia cardíaca aguda, neumonía, pericarditis, otras causas gastrointestinales y costocondritis), posteriormente se implementaron diversos métodos de programación en lenguaje Python para la construcción de un conjunto de datos para cada una de las enfermedades, obteniendo como resultado una base de datos conformada por 500 pacientes (4500 observaciones en total para las nueve enfermedades), cada uno de los cuales contenía información de 79 campos o variables (epidemiológicas y clínicas). En la siguiente fase se estableció la construcción del caso clínico a partir de las observaciones registradas en las bases de datos, empelando programación estructurada para obtener como resultado una viñeta clínica por cada observación, esto con el fin de facilitar el proceso de revisión por parte de los médicos especialistas. En la tercera fase dichas viñetas fueron aleatorizadas en grupos de 450 y entregadas en formato de Microsoft Excel a 10 médicos especialistas para su etiquetado, que consistía en consignar el diagnóstico que consideran más probable de un listado de nueve enfermedades. En cuarta fase se estableció la construcción del modelo de predicción de dolor torácico para las nueve enfermedades, a partir de la base de datos completa (4500 observaciones), se aleatorizó y se tomaron 3600 (80%) para entrenar diferentes modelos de machine learning (Random Forest, XGBoost, SVM, etc) y posteriormente se realizó una validación con los 900 casos restantes (20%). Adicionalmente se midió el Kappa de Cohen con respecto a las etiquetas originales de acuerdo con el modelo epidemiológico desarrollado en Python, comparando el rendimiento entre médicos y los modelos de machine learning. Resultados: Se obtuvo una base de datos sintética con 4500 observaciones cada una con su respectiva etiqueta por parte de un equipo de médicos especialistas. Adicionalmente se evaluaron múltiples algoritmos de machine learning, incluyendo Random Forest, Gradient Boosting, LightGBM, XGBoost, CatBoost y Máquinas de vectores de soporte (SVM). Los resultados mostraron que el modelo basado en SVM presentó el mejor desempeño, alcanzando una sensibilidad promedio de 87.6%, especificidad promedio de 98.4%, valor predictivo positivo promedio de 88.5% y valor predictivo negativo promedio de 98.5% con respecto a los datos etiquetados por el grupo médico; así como un área bajo la curva (AUC) de 0.99 y una exactitud de 88% lo que refleja una excelente capacidad para diferenciar entre las nueve etiologías consideradas en el estudio, reforzando su potencial como herramienta de apoyo clínico. En comparación con lo anterior, la exactitud de los médicos fue de 72% con respecto al diagnóstico establecido previo al etiquetado. Conclusiones: Los datos sintéticos prometen ser una alternativa válida para superar las limitaciones de acceso a grandes volúmenes de información médica, proporcionando una base sólida para entrenar modelos predictivos. Por otro lado, el modelo basado en SVM se posiciona como una herramienta eficaz que podría apoyar el diagnóstico diferencial del dolor torácico en entornos de urgencias. Sin embargo, es necesario validar esto incluyendo tanto análisis de usabilidad como de desempeño diagnóstico en escenarios clínicos.Ítem ePrEPVihda: Herramienta eHealth para ayudar a evaluar la adherencia a la profilaxis preexposición (PrEP) en poblaciones de alto riesgo (clave) de contagio del virus de inmunodeficiencia humana (VIH) en Medellín, Antioquia. Colombia. Año 2023 – 2024(2024-07) Bedoya González, Henry Alonso; Andrés Felipe, Mejía MedinaHIV infection has historically been a chronic condition of significant epidemiological importance, subject to multiple strategies in prevention, diagnosis, management, and monitoring. Once established, the infection has a high impact on morbidity and mortality, necessitating constant and specific pharmacological therapies to improve the quality and life expectancy of individuals living with the infection. However, many factors influence both transmission and the adherence to and maintenance of treatment. For instance, in the realm of prevention, lack of awareness about the use of pre-exposure prophylaxis (PrEP) is a crucial factor, due to pharmacological adverse effects, the impact on associated healthcare costs, and the social stigma of taking antiretrovirals. Therefore, it is necessary to develop new innovative strategies that leverage the high penetration of digital technologies, known as digital health or eHealth (via mobile applications), to help reduce the probability of transmission through proper access, use, and monitoring of PrEP, with minimal risk of complications and adverse effects, while clearly and effectively evaluating adherence. Finally, it is important to emphasize that the information gathered through these technological means provides a reliable basis for healthcare providers, physicians, and governmental entities to make informed decisions that positively impact PrEP users.Ítem Optimización del diagnóstico de la diabetes: un enfoque de análisis no lineal con inteligencia artificial para reducir la incertidumbre en la toma de decisiones(2024-05) Arias Bodmer, Juan Camilo; Torres Soler, Luis Carlos; Ramos Montaña, Jesus David; Arias Bodmer, Juan Camilo [0009-0001-4401-520X]En el ámbito de la medicina, la toma de decisiones juega un papel fundamental en la atención sanitaria, tanto a nivel clínico como en la salud poblacional. La complejidad de este proceso, marcado por dimensiones como la identificación de problemas, el acuerdo en protocolos clínicos, el conocimiento necesario y la estructura de pensamiento, resalta la importancia de abordar las decisiones médicas de manera integral y multidimensional. La toma de decisiones diagnósticas y terapéuticas en pacientes con enfermedades crónicas, como la diabetes, conlleva una incertidumbre inherente que desafía a los profesionales de la salud. En este contexto, la integración de tecnologías avanzadas, como el machine learning (ML), en la práctica clínica puede modificar el enfoque determinista basado únicamente en resultados de laboratorio. Este cambio busca considerar la interacción sistémica de múltiples variables en cada paciente. La inclusión de técnicas de análisis no lineal de datos permite una comprensión más holística del paciente, lo que puede llevar a una interpretación más precisa de la variabilidad de la diabetes. Este enfoque integrador y más completo tiene el potencial de mejorar la identificación temprana y el tratamiento de la enfermedad. Este trabajo aborda el desafío del diagnóstico de la diabetes en un contexto de desbalance de datos, utilizando enfoques analíticos similares a los estudios ecológicos, que buscan comprender las interacciones en un sistema complejo, para equilibrar las clases de manera representativa. Se reconoce que existen limitaciones en cuanto al tamaño de la muestra, sesgos potenciales en la selección de variables y la interpretación de resultados, lo que destaca la importancia de abordar de manera transparente las restricciones y desafíos presentes en este tipo de análisis de datos del mundo real. En este caso, se busca equilibrar las clases de pacientes con y sin diabetes para que el análisis sea más preciso y representativo de la realidad. Abordar de forma transparente estas restricciones y desafíos permitirá a otros investigadores comprender y contextualizar adecuadamente los hallazgos. Al considerar las implicaciones de este estudio y las posibles direcciones futuras de investigación, se resalta la relevancia de los modelos de ML en la predicción de la aparición de la diabetes y la mejora de la toma de decisiones clínicas. La validación y comparación de diferentes modelos de ML se presenta como una estrategia clave para fortalecer la planificación de intervenciones en salud poblacional y optimizar la atención a pacientes con diabetes. En este contexto de constante evolución tecnológica y desafíos en la toma de decisiones médicas, este trabajo busca contribuir al conocimiento y la práctica en el campo de la medicina, ofreciendo un enfoque integral y multidimensional para abordar la complejidad de la atención sanitaria y la gestión de enfermedades crónicas como la diabetes.Ítem Diseño y desarrollo de una herramienta basada en procesamiento de lenguaje natural mediado por Deep Learning para evaluación de registros clínicos electrónicos(2024-06) Bonilla Arandia, Daniel; Delgado Roman, Carlos IgnacioLas actividades de evaluación de registros clínicos electrónicos (EHR) como la medición de adherencia a Guías de Práctica Clínica (GPC) presentan un reto para los prestadores de servicios de salud, puesto que su adecuada implementación permite reducir la variabilidad de la atención y costos de atención. Sin embargo, es una tarea que requiere una revisión de registros elevado y retroalimentación constante para considerarse exitosa. Esta investigación presenta el diseño y desarrollo de un prototipo basado en Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) mediado por Deep Learning para evaluar la adherencia a Guías de Práctica Clínica (GPC) en registros clínicos electrónicos, haciendo uso de un modelo grande de lenguaje (LLM) preentrenado y la combinación de Prompt Engineering y Retrieval Augmented Generation (RAG) para analizar las historias clínicas y determinar la adherencia.Ítem Desarrollo de un modelo de información interoperable para el documento calificación de origen de enfermedad laboral en primera oportunidad utilizando un estándar de interoperabilidad en salud en un caso de uso de modelo de intercambio(2024-05) Romero Rojas, Angela Carolina; Portilla Vicuña, Fernando AntonioColombian social security covers health, illness, disability or death contingencies in the population through the subsystems of health, pensions and/or labor risks, which are in charge of covering the assistance and economic benefits depending on the origin of the event that causes the condition to be attended (common origin or occupational origin); to make known the qualification of a pathology, it is done by means of an opinion of qualification of origin in first opportunity in which the entity responsible for the attention of such contingencies is notified according to the origin; when an affiliate is transferred from one insurance entity to another, the regulations indicate that the qualifications of occupational diseases must be assumed by the new labor risk administrator to which an individual is transferred; however, once the transfer takes place, there is no delivery of the qualifications that have been made on an insured, there is no systematic mechanism for the delivery of reports between insurance entities and the transfer of information is not guaranteed properly, which impacts the qualified population because they must resort to legal mechanisms so that they can be treated again for the pathologies that had already been previously qualified; Therefore, it is considered that a contribution can be made with the development of the information model of the first opportunity occupational disease origin qualification report, so that the exchange of information can be facilitated using health interoperability standards that can facilitate the exchange of information.Ítem SICMONIC : Sistema de apoyo y seguimiento a pacientes con isquemia cardiaca mediante la integración de dispositivos en salud móvil inteligente(2024-05) Carlos Andrés, Rincón Barrera; Portilla Vicuña, Fernando Antonio; Rincón Barrera, Carlos Andrés [0009-0005-9829-0708]Una de las tendencias actuales con mayor impacto son las aplicaciones (Apps) biomédicas, los dispositivos portables o vestibles (Wearables), las cuales han emergido rápidamente cómo un componente crítico en el cambio de la industria de la salud móvil. Su alcance es amplio y prometedor en la medicina personalizada y la participación de los pacientes. Permite superar barreras geográficas y económicas, alcanzando a poblaciones con poco acceso a la atención médica tradicional. Igualmente, brinda servicios de atención sanitaria, educación y monitoreo a distancia. Las soluciones digitales móviles (mHealth) que adopten estándares de interoperabilidad en Colombia y que acojan las normas internacionales para el intercambio de grandes volúmenes de información, seguridad de los datos y que consoliden la interoperabilidad de la historia clínica electrónica son fundamentales en el desarrollo de investigaciones y aplicaciones como el caso de estudio. El objetivo de la presente investigación fue realizar un desarrollo tecnológico centralizado en el seguimiento y monitoreo remoto a pacientes con Isquemia Cardiaca. Los datos del paciente estudiadas fueron las mediciones de sus funciones corporales básicas como frecuencia cardiaca, frecuencia respiratoria, temperatura corporal y el nivel de saturación de oxígeno, se interoperaron a través de los dispositivos biomédicos personales (DBP) y el aplicativo desarrollado. Se integró una estructura de datos FHIR a la arquitectura de software REST para el intercambio electrónico de las transacciones; se almacenaron los recursos en un servidor en la nube Vulcano del Ministerio de Salud de Colombia, allí, los datos estructurados del paciente se intercambiaron mediante un servicio Web RESTful implementado el estándar de interoperabilidad de salud Health Level Seven - Fast Healthcare Interoperability Resources (HL7- FHIR). El aplicativo SICMONIC demostró que la tecnología y la interoperabilidad apoyan estrategias quer permiten afrontar los desafíos en salud orientados al monitoreo remoto por medio de tecnologías wearables, el bienestar integral y la calidad de vida de la población afectada por enfermedades cardiovasculares y patologías relacionadas a la Isquemia Cardiaca.Ítem Caracterización de los potenciales evocados relacionados con eventos olfativos (OERP) provenientes del bulbo olfatorio en personas saludables empleando aprendizaje automático no supervisado(2024-03-22) Losada Cerquera, Daniela; Cely Jiménez, Andrés; Losada Cerquera, Daniela [0000-0002-1838-3690]Las alteraciones olfativas y cognitivas se pueden identificar mediante la realización de test olfativos, los cuales se caracterizan en su mayoría por ser de tipo cualitativo. Numerosos estudios relacionan enfermedades neurodegenerativas y sistémicas graves con alteraciones en el olfato que se evidencian con mayor frecuencia en adultos mayores. El reto en el área de la salud es identificar marcadores preclínicos no invasivos que permita predecir mediante análisis de frecuencia y/o el tiempo de manera cuantitativa asociados a los eventos olfativos y sus alteraciones, por ello en esta investigación se plantea la implementación de aprendizaje computacional no supervisado K-meanspara la caracterización de los OERP en las señales electrobulbográficas (EBG) en el dominio del tiempo y en su densidad espectral (PSD power spectral density).Ítem Herramienta para la estandarización de parámetros técnicos de tomografías axiales computarizadas en pacientes de trauma craneomaxilofacial(2024-04-30) Prieto Romero, Mario Roberto; Castellanos Ramírez, HernánEl propósito de este estudio es brindar una solución de software para la prescripción eficiente de TAC en pacientes de trauma en la zona craneomaxilofacial. La utilización de las TAC es cada vez más importancia, no solo en el diagnóstico de enfermedades y patologías de los órganos internos, sino en el desarrollo de tecnologías y técnicas para realizar cirugías mucho más precisas a través de planeación o de diseño de implantes a medida. Sin embargo, se siguen presentando inconvenientes en la toma y la transmisión de las mismas y eso impacta negativamente al paciente y al sistema de salud. El estudio hace un recuento histórico sobre la incidencia de esta técnica radiológica en la salud y analiza la frecuencia con que se prescriben estos exámenes, la radiación a la que son expuestos estos pacientes y la incidencia que tiene en la radiación general de la población. Por otro lado se estudian estándares y elementos técnicos de los TAC en la bibliografía y su relación con las técnicas de reconstrucción digital. Así mismo, se analizan los metadatos de 50 tomografías de pacientes de trauma, que son candidatos para el diseño de un implante a medida, para establecer un comparativo entre estos y los estándares establecidos a través de la bibliografía. Finalmente, se realiza el diseño de una herramienta tecnológica que involucre los hallazgos de la bibliografía y el estudio de las tomografías, orientada a los profesionales involucrados en la prescripción, transmisión y toma de TAC, como médicos cirujanos y tecnólogos en radiología. Las limitaciones del estudio están dadas por la bibliografía encontrada hasta el momento y las condiciones y la cantidad de tomografías analizadas.Ítem Desarrollo de un sistema para el registro y consulta de información clínica en un centro de prevención cardiovascular(2024-02-26) Talero Romero, Hernán Darío; Vargas Sánchez, Germán GonzaloUna de las principales tareas de la Informática Biomédica es la creación y optimización de soluciones para la administración de los registros electrónicos en salud. Documentada la necesidad de un sistema de registro y consulta de datos en un Centro de Prevención Cardiovascular, se creará una herramienta informática que permita gestionar la información recogida en el proceso asistencial de ingreso de los pacientes. Para la construcción de esta herramienta se hará un acercamiento a la metodología SCRUM como guía de desarrollo de un sistema de información. El proceso de creación de esta herramienta parte del diseño centrado en el usuario y contempla una estructura de bases de datos relacionales, una interfaz para el usuario enfocada en su flujo de trabajo y un proceso posterior de testeo para evaluar su usabilidad en términos de un desarrollo conceptual. Finalmente se someterá a una herramienta de analítica de datos, con el fin de comprobar su utilidad como plataforma dirigida a facilitar procesos de investigación.Ítem Desarrollo de una aplicación web relacionada con la atención en salud cumpliendo los requisitos de la Resolución 3280 de 2018 para tamizaje adecuado de la población colombiana(2024-02-29) Torres Sierra, Juan Sebastian; Vargas Sanchez, German Gonzalo; Torres Sierra, Juan Sebastian [0009-0003-4140-3623]Las enfermedades transmisibles y no transmisibles han ido en aumento en las últimas décadas, por lo que, el tamizaje como método de realización de pruebas para la población saludable, en aquellos individuos que tienen alguna patología pero que todavía no presentan síntomas o están en estadios tempranos donde el tratamiento tenga un alto impacto y hasta la cura de la enfermedad, ha generado un movimiento en los sistemas de salud por sus efectos positivos en disminuir morbilidad, mortalidad y costos en salud. Las patologías con mayor carga para los sistemas de salud, ya sea de índole económico, social, morbimortalidad y psicológico, se pueden tomar a partir de la incidencia y prevalencia del cáncer, las enfermedades cardiovasculares y las relacionadas con salud mental, haciendo especial énfasis en depresión, diabetes, enfermedad renal crónica y enfermedades de transmisión sexual. Por su parte, la salud digital utiliza precisamente las tecnologías de la información y comunicación para desarrollar una práctica de atención médica más rápida, eficiente y económica, convirtiendo en una necesidad el avance de las tecnologías en salud. A pesar de los múltiples beneficios del tamizaje en la vida de los pacientes y en los sistemas de salud, globalmente se refleja una tasa subóptima de tamizaje en las diferentes enfermedades que se pueden beneficiar de dichas pruebas. En Colombia, las pruebas de tamizaje son expuestas en la Resolución 3280 de 2018, la cual establece los lineamientos de obligatorio cumplimiento por todas las entidades territoriales por medio de la Ruta Integral de Atención para la Promoción y Mantenimiento de la Salud y la Ruta Integral de Atención en Salud para la Población Materno Perinatal. En cuanto a salud digital en Colombia, el MinSalud, ha avanzado en la transformación digital que busca impactar positivamente en la calidad de vida de los colombianos a través de la aplicación de diversas tecnologías en salud. Teniendo en cuenta barreras como los estratos socioeconómicos, la dificultad en la realización de las pruebas por parte de los sistemas de salud y la implementación de las guías de práctica clínica para los profesionales en salud surge la pregunta: ¿Cuáles son las características, requerimientos y funcionalidades necesarias para el desarrollo de una aplicación web relacionada con la atención en salud cumpliendo los requisitos de la Resolución 3280 de 2018 para tamizaje adecuado de la población colombiana?. Por lo anterior, se pretende crear un producto tecnológico para mejorar la demanda de las pruebas de tamizaje dispuestas en la Resolución 3280 de 2018, por medio de un aplicativo web que permita indicar las pruebas de tamizaje adecuadas para cada paciente.Ítem Modelo de interoperabilidad con base en la historia clínica electrónica de la atención de personas con diagnóstico de infección por VIH(2023) Restrepo Cárdenas, Yensy; Suarez Ruiz, Walter Gustavo; Restrepo Cárdenas, Yensy [0009-0002-0895-9753]Este documento aborda la problemática de la interoperabilidad de información entre los actores de salud en la atención de pacientes con diagnóstico de VIH y sida. Para esto, se aborda el objeto de investigación en el marco de un sistema de información en salud, que se caracteriza por la su fragmentación y la falta de estándares comunes para el intercambio de datos, al igual que el marco legal que lo soporta. De esta forma, se propuso un modelo de interoperabilidad con base en los registros de la historia clínica electrónica de la atención de pacientes con diagnóstico de VIH, adoptando el uso de los estándares internacionales HL7-FHIR, SNOMED-CT y LOINC, al igual que los recursos terminológicos de la resolución número 273 de 2019, del Ministerio de Salud y Protección Social, y garantizando la confiabilidad y seguridad de la información. Dicho modelo cumplió con los objetivos planteados en el documento, concluyendo en que es posible diseñar modelos interoperables entre sistemas y sus actores. Finalmente, se expuso la proyección de trabajos futuros sobre la línea de la informática en salud pública.Ítem Propuesta de creación de estándares de interoperabilidad entre bases de datos abiertas de salud.(2023) Muñoz Castaño, Jose Fabio; Vargas Sánchez, German Gonzalo; Muñoz Castaño, Jose Fabio [https://orcid.org/0000-0002-3312-1306]; Vargas Sánchez, German Gonzalo [https://orcid.org/0000-0001-6450-5516]El presente artículo busca resaltar la necesidad de generar una propuesta de estándares de interoperabilidad entre bases de datos abiertas en pacientes con cáncer de cuello uterino y cáncer de seno, que permita la integración de la información por medio del desarrollo de un caso de uso que recopile y capture los datos con el fin de centralizar la información para lograr así la mejor toma de decisiones clínicas. Por tal razón, se divide el desarrollo del proyecto en tres fases; la primera fase, hace referencia a la revisión del estado del arte a nivel nacional e internacional que permite identificar el estado actual de la interoperabilidad entre bases de datos y caracterizar la existencia de algunos estándares propuestos. La fase dos, consiste en el desarrollo del caso de uso que mediante la integración de herramientas como Amazon Web Services para el almacenamiento de la base de datos, DBVisualizer para la arquitectura de las bases de datos y SPOON de la herramienta PENTAHO para la integración de las bases de datos externas que permite la correcta implementación del esquema estrella con los estándares de interoperabilidad propuestos; y finalmente la fase tres, que se ejecuta por medio del uso de la herramienta POWER BI, donde se logra la construcción del dashboard lo que permite la realización de pruebas de validación en el cual se obtuvieron graficas y tablas que visualizaron los datos integrados. Lo que permite validar la hipótesis, que consiste en la propuesta de creación de estándares de interoperabilidad, logrando una integración consistente entre diferentes bases de datos abiertas en el área de la salud, las cuales presentan diferentes estructuras, lo que confirmó la gran necesidad que tienen las entidades públicas y privadas de estandarizar los formatos, mecanismos y lenguajes para la interoperabilidad de los datos.Ítem Modelamiento de una arquitectura de un registro clínico dental electrónico basado en tecnología blockchain(2023) Ortega Mora, Juan Felipe; Cely Jimenez, AndresIntroducción: La fragmentación de la información en los registros clínicos electrónicos es una problemática común en los sistemas de salud actual, lo que dificulta el acceso a una visión completa y precisa de las condiciones médicas de los pacientes. Recientemente, la tecnología llamada Blockchain o traducida al español cadena de bloques se ha venido utilizando cada vez más para abordar esta problemática y superar algunas limitaciones de las historias clínicas tradicionales, brindando una mayor seguridad y privacidad, así como una mejor interoperabilidad entre diferentes sistemas de salud. Objetivo: Este proyecto presenta un modelo de arquitectura de un registro clínico dental electrónico basado en la tecnología Blockchain con el propósito de superar la barrera de interoperabilidad y necesidades relacionados a los registros o historias clínicas electrónicas aplicado en el área de la odontología. Metodología: Para la creación del modelo, inicialmente se realiza una revisión y evaluación de la literatura relacionada con las arquitecturas de Blockchain utilizadas en historias clínicas electrónicas aplicadas en diferentes dominios y se describió y comparó sus arquitecturas. También se lleva a cabo una propuesta de valor Canvas con el perfil del paciente, odontólogo y administrador de salud para identificar los procesos de los usuarios, necesidades y expectativas relacionados con las historias clínicas electrónicas. Para la realización del modelo se utiliza la notación BPMN (Business Process Model and Notation) el cual nos permite graficar los procesos que se llevan a cabo al interactuar con el registro clínico dental eléctrico. Resultados: Se presenta una tabla comparativa de 8 historias clínicas electrónicas basadas en Blockchain el cual describe sus arquitecturas y un análisis de sus características principales. Como resultado de la propuesta de valor Canvas se identifican necesidades o expectativas más relevantes por los usuarios relacionados a las historias clínicas como los son disponibilidad, confidencialidad y seguridad de la información. Se realiza el modelamiento de los procesos en notación BPMN inspirado en el prototipo EHRChain el cual utiliza Hyperledger Sawtooth como dominio en su arquitectura. Conclusión: El modelo de arquitectura del registro clínico basado en Blockchain presentado en este artículo presenta ventajas como la privacidad y seguridad mediante la utilización de criptografía asimétrica y transacciones privadas. Interoperabilidad lo que significa que la información clínica puede ser compartida entre diferentes sistemas u organizaciones de salud además cualidades como la disponibilidad de la información ya que la información se almacena en una red distribuida de nodos y cada nodo tiene una copia idéntica de la base de datos . A medida que se implementen estas tecnologías en diferentes áreas y haya alcanzado un grado de madurez vamos a poder visualizar esta aplicación con más autoridad en estas áreas de la salud. En el área de odontología es un campo en el que se puede implementar esta tecnología ya que también predomina una fragmentación de la información y que existen actualmente un gran número de consultorios, clínicas privadas y públicas que tienen dificultad al compartir información clínica.Ítem Desarrollo de una aplicación para implementación, aplicación y seguimiento de la guía de neutropenia febril del Instituto Nacional de Cancerología E.S.E.(2023) Gómez Rincón, Julio César; Vargas Sánchez, Germán Gonzalo; Gómez Rincón, Julio César [0000-0001-5841-1409]La neutropenia febril es una complicación de la quimioterapia, sobre todo en pacientes con cáncer hematológico, con alto riesgo de morbimortalidad. Las guías de manejo hacen su abordaje más homogéneo. Sin embargo, la creciente resistencia hace cada vez más difícil optimizar el uso de los antimicrobianos. Esto sumado a la variabilidad del entrenamiento de los estudiantes de segunda especialidad hace más impredecible el esquema inicial elegido y sus modos de ajuste en el tiempo. Los programas de optimización de antimicrobianos (PROA) buscan mejorar el uso de los antimicrobianos como una estrategia para contener la resistencia y mejorar los desenlaces en salud, tanto para los pacientes individuales como para la población en su conjunto. El uso de herramientas informáticas es de gran importancia en los PROA para mejorar la adherencia a guías, disminuir el consumo de antimicrobianos, disminuir la mortalidad y la duración de la estancia hospitalaria, y mantener o disminuir ciertos parámetros de resistencia bacteriana. El presente trabajo buscó desarrollar un prototipo funcional de aplicación que oriente el diagnóstico, estadificación evaluación y tratamiento de pacientes con neutropenia febril. Tomando como base la Guía de Neutropenia Febril del INC y mediante metodología Agile se definieron los requerimientos de la aplicación y se desarrolló una aplicación funcional a nivel de prototipo usando la plataforma Glide™. Se probó con una base de 100 pacientes simulados encontrando una adecuada clasificación de los pacientes. La aplicación puede ser útil para un adecuado enfoque diagnóstico y terapéutico inicial de los pacientes con neutropenia febril.Ítem Big Data un camino hacia la calidad de atención en salud(2022) Vanegas Casadiego, Javier Andrés; Delgado, Carlos IgnacioLa tecnología se encuentra presente con una alta periodicidad y velocidad en la gran mayoría de actividades cotidianas generando cambios en todo a su alcance, el cual el sector salud no es ajeno a ello. Es por esto que el uso de herramientas informáticas como el Big Data se ha convertido en pilar fundamental para el desarrollo empresarial, dada la presencia generalizada de datos que en gran parte deben ser estructurados para obtener información en la que las diferentes instancias empresariales apoyen la toma de decisiones; por lo tanto es importante intervenir en uno de los componentes de la mejora en los procesos de atención en salud que corresponde a los denominados costos que afectan la calidad y que están estrechamente relacionados con la racionalidad y eficacia en los recursos que se invierten en la atención, los cuales son conocidos como incidentes y eventos adversos presentes en cualquier fase de la prestación del servicio, impactando así los principios generales del sistema general en salud. Por consiguiente a través de la data generada de las áreas hospitalarias de la vigencia 2021 en una IPS Privada se reflejarán los resultados luego de una transformación de datos realizados a través de herramientas de Big Data, junto con el análisis multidisciplinario y variables clínicas, determinando la frecuencia de asociación entre las variables y los factores de riesgo que impactan dichos resultados; las conclusiones deben ser integradas a los planes de mejora de la institución, buscando las acciones pertinentes en la disminución de estos eventos adversos el cual se traducen en un menor gasto y mejora en la calidad de la atención en salud.Ítem Historia clínica electrónica: Tiempos de registro en la consulta ambulatoria(2022) Martínez Murillo, Naudy Marcela; Rojas Reales, Wilson MauroEn las últimas décadas, la tecnología de punta ha causado grandes cambios que han afectado de manera directa o indirecta diferentes sectores, especialmente en la salud con la obligatoriedad de la implementación de la historia clínica electrónica y el inicio de la interoperabilidad. Esto ha provocado en algunos profesionales insatisfacción y estrés por el aumento del tiempo en la consulta asistencial, debido a que refieren que la información es abundante o que es dispendioso el registro en los equipos de computo y finalmente que esto deteriora la relación con el paciente, debido a que los profesionales de la salud deben realizar el registro meticulosamente al mismo tiempo que deben brindar una atención al paciente de calidad. Adicionalmente en el país no se cuenta con estudios de tiempos que permitan la estandarización de la asignación de citas para las diferentes actividades asistenciales. Por lo anterior este trabajo descriptivo determino los tiempos de actividad de la historia clínica electrónica en las unidades de consulta externa de diferentes sedes, el cual fue en promedio de 12 minutos por atención, obteniendo una correlación débil entre el tiempo de actividad y el número de órdenes, por lo que se hace necesarios estudios adicionales que verifiquen en campo el tiempo total de consulta.Ítem Aplicación de una técnica de aprendizaje profundo de identificación de objetos en el análisis de imágenes histológicas de piel humana normal(2022) Angulo Gastelbondo, Allan Antonio; Castañeda Murcia, Zoila Emilia; Vargas Sánchez, Germán GonzaloEn los últimos años hemos visto un rápido crecimiento en el uso de tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA). Prueba de ello es que utilizamos dispositivos, aplicaciones informáticas o teléfonos celulares que realizan tareas relacionadas con la identificación biométrica (es decir, huellas dactilares, rasgos faciales, escaneo ocular). Las imágenes y los videos son editados fácilmente con filtros y efectos especiales por diferentes razones, incluso para engañar a otros. El Procesamiento de lenguaje natural (NLP) utiliza aplicaciones para convertir texto a voz o voz a texto, o para traducir entre idiomas. Este tipo de soluciones tecnológicas deben en gran medida su avance a: a) Estudios especializados en Matemáticas, Estadística, Cálculo, Álgebra Lineal, Optimización, entre otros. b) Los algoritmos de aprendizaje profundo, como las Redes neuronales convolucionales (CNN), son el resultado de los estudios enumerados anteriormente c) El avance en las Unidades de procesamiento de gráficos (GPU) da como resultado una potencia de cómputo de procesamiento paralelo de costo relativamente bajo d) La disponibilidad de plataformas colaborativas gratuitas basadas en la nube, como Google Colab, permiten el acceso a unidades de procesamiento GPU / TPU, memoria y almacenamiento que permiten a estudiantes e investigadores usar técnicas de aprendizaje profundo para implementar, usar y mejorar scripts y algoritmos. e) La cantidad y disponibilidad de datos de diferentes dominios de conocimiento. f) La evolución y desarrollo de las herramientas de código abierto, así como las comunidades en línea de expertos permiten una rápida transferencia de conocimientos y crean las bases y condiciones para el avance tecnológico. La industria de los juegos (gaming), así como la de los automóviles autónomos (vehículos autónomos) dependen en gran medida de la tecnología de visión por computador y se han beneficiado significativamente de estas condiciones progresivas. El uso de diagnóstico médico asistido por IA e imágenes digitales en Ciencias de la Salud todavía tiene un largo camino por recorrer. Por esta razón, decidimos aplicar una técnica de Deep Learning al área de Histología, construyendo una base de datos de imágenes curadas de placas histológicas que resaltan las estructuras celulares. Las imágenes de biopsias de piel humana sana fueron etiquetadas con melanocitos, células de Langerhans y queratinocitos (basales, hiperactivos y espinosos). Nuestros resultados demostraron que es posible utilizar la Inteligencia Artificial en el análisis de imágenes médicas de biopsias de piel humana normal, lo que abre posibilidades de apoyar el diagnóstico de cáncer de piel en un futuro cercano. Palabras clave: Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo, Detección digital de objetos, Redes Neuronales Convolucionales, Visión por Computador, Histología, YOLO v4Ítem Modelo de interoperabilidad de datos entre dispositivos biomédicos y sistemas de información de pacientes en las unidades de cuidados intensivos, utilizando un servidor FHIR(2022) Rodriguez Correa, Daniela; Portilla Vicuña, Fernando Antonio; Rodriguez Correa, DanielaLa Unidades de Cuidados Intensivos generan un sin número de información y/o datos, que en su mayoría son descartados y no se lleva un registro de estos, especialmente frente a las enfermedades cardiovasculares, las cuales se han convertido en una de las mayores causas de morbilidad y/o mortalidad de la era moderna. Debido a lo anterior es importante desarrollar herramientas que permiten el aprovechamiento de esta información, para lo cual se diseñó un modelo de interoperabilidad en el cual se realizó la revisión de la información proporcionada por los equipos biomédicos, los parámetros y el impacto de este dispositivo a nivel clínico. El monitor de signos vitales fue el equipo elegido para el desarrollo del proyecto. Posteriormente se hace un análisis de los parámetros fisiológicos básicos que mide este equipo, se toma como referencia la presión arterial sistólica, presión arterial diastólica, saturación de oxígeno, pulso y frecuencia cardiaca. Se utilizo OpenICE como simulador del equipamiento biomédico, posteriormente se realizó un análisis de la mensajería y de los datos, identificando un mensaje HL7 V2 tipo ORU; posteriormente bajo este estándar y teniendo en cuenta cada uno de los segmentos y requisitos de esté, se procedió a diseñar un código en Python, el cual tenia como objetivo generar mensajes ORU, con valores aleatorios para los parámetros fisiológicos, y enviar esta información a Mirth Connect, el cual fue el bus de interoperabilidad seleccionado, para la recepción de los datos, transformación de la mensajería de un estándar HL7.V2 a un estándar FHIR y transmisión a un servidor FHIR. Finalmente se visualizó la información bajo un estándar HL7 FHIR, en el servidor de prueba. El proyecto se desarrolló utilizando las herramientas que se pueden encontrar con las Tecnologías de la Información y Comunicaciones (TIC), las cuales se pueden aplicar a todas las necesidades que tiene el sector salud actualmente. Los estándares de interoperabilidad permiten la integración de datos biomédicos para el uso y aprovechamiento, por parte del cuerpo médico y/o asistencial en la toma de decisiones; teniendo en cuenta lo anterior fue necesario garantizar que la información cumpliera con la característica para utilizar un formato estándar que pudiera ser leído y almacenado por cualquier tecnología.