Uso de la plataforma MAIA® (Medical Artificial Intelligence Aid) para el ajuste de red de servicios durante la pandemia COVID-19 en el departamento de Magdalena, Colombia

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Luis Eduardo Pino
Jorge Mejía
Erick Borja
Eduardo Largue
Iván Camilo Triana

Resumen

Objetivo: Describir el uso de la inteligencia artificial para el ajuste de la red de servicios durante la pandemia Covid-19 en el departamento de Magdalena, Colombia. Métodos: Se adaptó la plataforma digital MAIA ® para la extracción de casos Covid-19 de las diferentes instituciones de salud del departamento. Se utilizo inteligencia artificial para soportar la toma de decisiones de red. Se realizaron encuestas de experiencia de usuario para la plataforma “MAIA DATA CRUE CENTRO REGULACIÓN DE URGENCIAS Y EMERGENCIAS” (MAIA DATA CRUE) diseñada por MEDZAIO. Resultados: 58 instituciones de salud de 27 municipios de Magdalena se encuentran usando la plataforma digital MAIA, con una utilización diaria de 100%, con extracción de información cada 12 horas y funcionamiento 24/7. Se han recibido 1200 registros, que han servido para consolidación de información viva, con la cual se han tomado decisiones diarias en salud por parte del CRUE. El 100% de los encuestados esta de acuerdo en seguir usando esta herramienta. Conclusión: La adaptación y el uso de plataformas digitales como MAIA DATA CRUE, es una estrategia de epidemiología digital para la gestión inteligente de enfermedades. Este artículo demuestra la importancia de herramientas digitales soportadas por inteligencia artificial para optimizar las capacidades de respuesta de los sistemas de salud.

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Ministerio de Salud y Protección social. Coronavirus (Covid19). Disponible en: https://www.minsalud.gov.co/salud/publica/PET/Paginas/Covid-19_copia.aspx

Gostin L. The great Coronavirus pandemic 2030 - 7 critical lessons. JAMA, nov 10/3030, 324(18): 1-2

https://doi.org/10.1001/jama.2020.18347

Mykhalovskiy, E. and French, M. (2020), Covid 19, public health, and the politics of prevention. Sociol Health Illn, 42: e4-e15

https://doi.org/10.1111/1467-9566.13192

Post LA, Issa TZ, Boctor MJ, Moss CB, et al. Dynamic Public Health Surveillance to Track and Mitigate the US COVID-19 Epidemic: Longitudinal Trend Analysis Study. J Med Internet Res 2020;22(12):e24286

https://doi.org/10.2196/24286

Ministerio de salud y protección social. Capacidad instalada para la prestación de servicios de salud. Disponible en: https://minsalud.maps.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/1de89936b24449edb77e162d485ed5d9

Salathé M. Digital epidemiology: what is it, and where is it going? Life Sci Soc Policy. diciembre de 2018;14(1):1

https://doi.org/10.1186/s40504-017-0065-7

Desai R, Lopman BA, Shimshoni Y, Harris JP, Patel MM, Parashar UD. Use of Internet Search Data to Monitor Impact of Rotavirus Vaccination in the United States. Clin Infect Dis. 1 de mayo de 2012;54(9):e115-8.

https://doi.org/10.1093/cid/cis121

Xia Jing, Lina Himawan, Timothy Law. Availability and usage of clinical decision support systems (CDSSs) in office-based primary care settings in the USA. BMJ Health and Care Informatics 2019 Dec;26(1):e100015.doi:10.1136/bmjhci-2019-100015

https://doi.org/10.1136/bmjhci-2019-100015