Evaluación comparativa de herramientas tecnológicas basadas en Inteligencia Artificial para el monitoreo de enfermedades

Oscar Efrén Cárdenas Villavicencio, Milton Rafael Valarezo Pardo, Freddy Aníbal Jumbo Castillo, Juan Andrés Jaramillo Barreiro
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Abstract

La atención médica está experimentando una revolución sin precedentes gracias a los avances en informática, inteligencia artificial (IA) y telemedicina. En este contexto, los chatbots se han convertido en herramientas innovadoras que transforman las prácticas médicas tradicionales al ofrecer atención personalizada y orientación instantánea. Esto desafía el enfoque convencional de seguimiento de enfermedades, que solía depender históricamente de visitas médicas programadas y recopilación manual de datos. Este estudio se enfoca en evaluar comparativamente las herramientas tecnológicas basadas en IA diseñadas para el monitoreo de enfermedades. Adoptando el método PRISMA 2020, se llevó a cabo una revisión exhaustiva de la literatura y estudios pertinentes. Este enfoque metodológico permitió un análisis preciso de la eficacia, exactitud y viabilidad de chatbots específicos como GYANT, Babylon Health, EDAChatbot, Med-PaLM, Symptomate y Buoy Health. Los resultados obtenidos revelan el impacto positivo que estas tecnologías tienen en la mejora de la atención médica. Además, ofrecen una guía sólida para su desarrollo y adopción futura. Es fundamental destacar que la implementación de estas tecnologías debe llevarse a cabo sin descuidar principios éticos fundamentales, como la protección de la privacidad y la autonomía del paciente. En cuanto a los hallazgos específicos, se encontró que los chatbots EDAChatbot, Buoy Health y Symptomate sobresalen en varios aspectos críticos. Estos incluyen: respuestas rápidas e instantáneas, interfaz amigable y sencilla, adaptabilidad Lingüística, integración con Registros Médicos Electrónicos (EMR) y seguridad de Datos, garantizando la confidencialidad y protección de la información del paciente.
基于人工智能的疾病监测技术工具比较评估
由于计算机科学、人工智能(AI)和远程医疗的进步,医疗保健正在经历一场前所未有的革命。在此背景下,聊天机器人已成为改变传统医疗实践的创新工具,可提供个性化护理和即时指导。这对传统的疾病监测方式提出了挑战,因为传统的疾病监测方式一直依赖于定期就诊和人工数据收集。本研究的重点是对基于人工智能的疾病监测技术工具进行比较评估。采用 PRISMA 2020 方法,对相关文献和研究进行了全面回顾。这种方法有助于准确分析特定聊天机器人(如 GYANT、Babylon Health、EDAChatbot、Med-PaLM、Symphomate 和 Buoy Health)的有效性、准确性和可行性。研究结果显示了这些技术对改善医疗保健的积极影响。它们还为这些技术的未来发展和应用提供了坚实的路线图。必须强调的是,在实施这些技术时,不能忽视基本的伦理原则,如保护隐私和病人自主权。在具体研究结果方面,EDAChatbot、Buoy Health 和 Symptomate 聊天机器人在几个关键方面表现出色。这些方面包括:快速即时的响应、用户友好的界面、语言适应性、与电子病历(EMR)的集成以及数据安全性,确保了患者信息的保密性和保护性。
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