Doctor SV, la nueva herramienta tecnológica con la que el Gobierno salvadoreño aspira a mejorar la atención médica, avanza hoy con la inclusión de programas de nutrición asistidos por inteligencia artificial (IA).

Blanco de críticas de algunos sectores del gremio de salud, el programa recién comienza y según sus promotores beneficiará a cerca de cuatro millones de personas sin que estas se aparten de la atención normal existente en el país.

El presidente Nayib Bukele informó la víspera que estos procesos médicos en la aplicación serán guiados por nutricionistas reales y totalmente personalizados para cada paciente y tendrán, además, el apoyo de la IA.

La herramienta Doctor SV consiste en una aplicación móvil que permite una atención médica los siete días de la semana y las 24 horas del día, utilizando elementos de IA para mejorar la precisión en el diagnóstico médico y códigos QR para la facilitación de medicamentos y trámites de exámenes médicos, que son gratis.

Dentro del funcionamiento de la aplicación se encuentra una base con el asistente de inteligencia artificial de Google Gemini, implementada con bases de datos médicas para generar un apoyo en el diagnóstico al médico de turno, indican precisiones de los creadores de la herramienta.

Sin embargo, miembros de agrupaciones como la Coordinadora Nacional para la Defensa de la Salud del Pueblo Salvadoreño (Conadesa) manifiestan críticas al proceso porque presuntamente busca la privatización de la salud al contratar servicios de laboratorios y farmacias.

En estos días Conadesa efectuó un taller con la participación de diversas asociaciones de médicos y sindicatos del sector público que expusieron la situación de salud y reflexionar sobre la misma, en el cual no faltaron críticas a la iniciativa gubernamental.

Durante los debates algunos participantes denunciaron la falta de medicamentos e insumos para realizar un trabajo eficiente.

Un integrante de Conadesa, el doctor Rafael Aguirre, dijo que hay un deterioro y precarización de la salud incentivada por un “modelo neoliberal” que busca convertir a la salud en una mercancía.

En el foro desarrollado en la Universidad de El Salvador se planteó construir el Plan Nacional Multisectorial de Salud con el objetivo, según Aguirre, de diseñar las políticas de salud para poderlo presentar ante el gobierno y ante la población.

Dijo que la aplicación puesta en funcionamiento por el gobierno es un relanzamiento de lo que ya teníamos. El Seguro Social, sostuvo, tiene más de 15 años de estar trabajando en telemedicina, no es algo nuevo. El plus es con respecto a la Inteligencia artificial, pero aún está en desarrollo, agregó.

Criticó la propuesta del gobierno de dedicar 1 000 médicos a atender la aplicación, los cuales, consideró, “deberían de estar en las unidades de salud, en las unidades médicas o en los ecos que se han cerrado y no detrás de una pantalla atendiendo como que un Call Center”.

«Este país, afirmó, no es un Call Center, este país necesita médicos atendiendo a la población con todas esas herramientas que como médicos necesitamos para dar buenos diagnósticos, una buena atención».

18 noviembre 2025 | Fuente: Prensa Latina | Tomado de | Noticia

El Ministerio de Salud Pública (MSP) de Uruguay busca romper hoy la meseta en que ha quedado el número de fumadores del país, y para ello habilitó un asistente virtual a fin de dejar el vicio.

Se trata del primer asistente virtual aquí con tal propósito; un chatbot disponible las 24 horas por Whatsapp.

Resulta una aplicación de software que simula una conversación y provee respuestas automáticas sobre el tema, previamente establecidas por expertos, y que responden a inquietudes del usuario.

El objetivo es que las personas que quieran dejar de fumar encuentren herramientas prácticas para cambios de comportamiento y las ayuden y motiven a tomar pasos concretos, explicó la coordinadora del Programa Nacional de Control de Tabaco del MSP, Laura Llambí.

Las funciones del asistente permiten la posibilidad de compartir el contacto a alguien que lo necesite, descargar material como un kit de herramientas para dejar de fumar y acceder a información sobre las policlínicas de cesación de tabaco de todos los prestadores de salud, según Subrayado.

Llambí indicó que la prevalencia de consumo de tabaco es alta, 18,6% de la población adulta y cerca del nueve por ciento de los adolescentes.

Destacó el franco descenso en las cifras por las políticas antitabaco en los últimos 20 años.

La tendencia ha sido a la baja, pero desde hace algunos años se está en una meseta, por lo que se debe recurrir a nuevas herramientas como la que hoy dispone el MSP.

16 noviembre 2025 | Fuente: Prensa Latina | Tomado de | Noticia

El análisis proteómico mediante inteligencia artificial se perfila como herramienta diagnóstica y de monitorización en la fase de pródromo de la enfermedad.

Un equipo internacional de investigadores ha identificado 17 proteínas circulantes que, junto a variables demográficas, distinguen a los pacientes con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) de los individuos sanos. Mediante la aplicación de inteligencia artificial, los científicos han demostrado que estas proteínas pueden ser utilizadas con propósito diagnóstico, ofreciendo una fiabilidad del hasta el 96 %.

Ésta se mantuvo elevada incluso después de excluir la contribución del biomarcador NEFL, considerado clínicamente relevante en esta patología. El potencial de estas proteínas fue puesto de manifiesto en un análisis adicional, que identificó un subconjunto de 8 componentes que distinguen a los pacientes que presentan expansiones en la región C9orf72 de los que no presentan esta anomalía genómica.

Los niveles de otras 6 proteínas se encontraron elevados en pacientes sintomáticos C9orf72+, lo que indica que pueden ser utilizadas como biomarcadores de fenoconversión.

Así lo afirma Bryan Traynor, investigador de los Institutos Nacionales de la Salud de los EE.UU. y director del estudio, quien prosigue indicando que las proteínas identificadas están asociadas a procesos biológicos relativos al desarrollo y degeneración del músculo esquelético, al metabolismo energético y a la excitotoxicidad mediada por el neurotransmisor NMDA, corroborando observaciones previas.

Notablemente, las alteraciones en los biomarcadores circulantes seleccionados no mostraron ningún vínculo con las variaciones de los correspondientes genes, asegura el científico. Traynor concluye indicando que la implementación de estas proteínas en un modelo de Machine Learning ha posibilitado la generación de un índice cuyo progresivo aumento se asocia a mayor riesgo de aparición de los síntomas, en pacientes que todavía no los presentan.

Los resultados fueron publicados en la revista Nature Medicine.

12 septiembre 2025 | Fuente: IM Médico | Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2025. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A. | Noticia

Investigadores norteamericanos han diseñado el primer modelo de IA individualizado conocido enfocado a la toma de decisiones clínicas en pacientes con fibrilación auricular. La nueva herramienta podría revolucionar el enfoque clínico para tratar esta patología y minimizar los accidentes cerebrovasculares y las hemorragias.

La fibrilación auricular (FA) es la arritmia cardíaca más común y afecta a aproximadamente 59 millones de personas en todo el mundo. Durante la FA, las cavidades superiores del corazón se contraen, lo que permite que la sangre se estanque y forme coágulos. Estos coágulos pueden desprenderse y llegar al cerebro, causando un accidente cerebrovascular.

Al respecto, investigadores del Hospital Mount Sinaí de Nueva York (EE.UU.) han logrado desarrollar un modelo de inteligencia artificial para realizar recomendaciones de tratamiento individualizadas para pacientes con fibrilación auricular. Los expertos han conseguido así dar un enfoque completamente nuevo para la toma de decisiones clínicas en este tipo de pacientes.

Se trata de un enfoque para la toma de decisiones clínicas individualizado en comparación con la práctica actual, donde los profesionales clínicos utilizan puntuaciones o herramientas de riesgo que proporcionan estimaciones del riesgo promedio para la población de pacientes estudiada, no para cada paciente individualmente

En concreto, dicho modelo de IA utiliza la historia clínica electrónica completa del paciente para recomendar un tratamiento individualizado. Sopesa el riesgo de sufrir un ictus frente al riesgo de hemorragia grave (ya sea de forma natural o como resultado del tratamiento con anticoagulantes). A partir de ahí, proporciona una estimación del riesgo a nivel de paciente, que posteriormente utiliza para realizar una recomendación individualizada, considerando los beneficios y riesgos del tratamiento para el paciente.

Para el desarrollo de esta herramienta, se entrenó el modelo de IA con los historiales médicos electrónicos de 1,8 millones de pacientes, que abarcaron 21 millones de visitas médicas, 82 millones de notas y 1200 millones de datos. Para validar el modelo, los investigadores probaron su rendimiento en 38.642 pacientes con fibrilación auricular del Sistema de Salud Mount Sinai. También lo validaron externamente con 12.817 pacientes a partir de conjuntos de datos públicos de Stanford.

El modelo fue capaz de generar recomendaciones de tratamiento alineadas con la mitigación del ictus y la hemorragia. «Este estudio representa una profunda modernización en la gestión de la anticoagulación en pacientes con fibrilación auricular y podría cambiar el paradigma de la toma de decisiones clínicas», explicó, al respecto, el Dr. Joshua Lampert, autor correspondiente y director de Aprendizaje Automático del Hospital Cardíaco Mount Sinai Fuster.

La novedosa herramienta, según sus autores, no solo puede calcular las recomendaciones iniciales, sino también actualizarlas dinámicamente con base en el historial clínico electrónico completo del paciente antes de una cita.

Asimismo, destacan que estas recomendaciones pueden descomponerse en probabilidades de ictus y hemorragia grave, lo que libera al profesional clínico de la carga cognitiva de sopesar los riesgos de ictus y hemorragia no específicos de cada paciente, evita la necesidad de mano de obra humana para la recopilación de datos adicionales y proporciona perfiles de riesgo discretos y relacionables para facilitar el asesoramiento a los pacientes.

3 septiembre 2025 | Fuente: IM Médico | Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2025. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A. | Noticia

La inteligencia artificial está contribuyendo de forma significativa a orientar las imágenes médicas, la robótica y la salud móvil hacia una medicina cada vez más personalizada, según pone de relieve el informe ‘La tecnología sanitaria ante la digitalización y la inteligencia artificial’, impulsado por la Cátedra Interuniversitaria Tecnología, Salud y Sociedad, de Fundación Ortega-Marañón y Fenin.

Estas tecnologías disruptivas permiten una mayor accesibilidad y variabilidad en los servicios médicos, algo especialmente útil en áreas remotas y/o con recursos limitados, intervenciones de salud ajustadas a cada paciente y el mejor aprovechamiento del dato sanitario.

En cuanto al uso de la inteligencia artificial (IA) en imagen médica, el informe recoge su contribución a la calidad de las imágenes durante su adquisición, reduciendo el ruido y optimizando la resolución en tiempo real. Además, está consiguiendo ajustar automáticamente parámetros como la dosis de radiación y mejora la reconstrucción de imágenes, reduciendo tiempos de adquisición y optimizando el flujo de trabajo.

En el ámbito de la robótica, la IA mejora aún más las capacidades quirúrgicas en las que ya interviene esta tecnología, automatizando tareas y mejorando la seguridad intraoperatoria. La IA también se está utilizando para mejorar el campo de la educación quirúrgica a través de herramientas automatizadas de evaluación de habilidades y entrega de retroalimentación intraoperatoria. El informe señala que la IA se está expandiendo rápidamente en este campo y que los avances futuros serán cada vez más extraordinarios.

Respecto a la salud móvil, la IA abre aquí una nueva era de atención personalizada y eficiente, fundamental ante la creciente demanda de servicios de salud y la limitación de recursos sanitarios, ofreciendo nuevos servicios de salud mediante planes de tratamiento personalizados, monitorización en tiempo real, análisis predictivo y asistentes virtuales.

ESTADO DE DIGITALIZACIÓN Y BRECHA

El documento muestra también el estado de digitalización de los procesos asistenciales, a través de los casos de tres áreas clínicas relevantes dentro de un centro hospitalario, como son la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), Cardiología y Anatomía Patológica.

Los datos aportados reflejan el impacto positivo de la digitalización en la mejora de estos procesos, pero también una alta variabilidad de adopción de estas tecnológicas entre las distintas comunidades autónomas. Para reducir esta brecha, el informe indica la importancia de que las soluciones digitales departamentales sean consideradas «parte esencial» en la Estrategia Nacional de Salud Digital.

Asimismo, para hacer frente a la brecha digital que puede producirse entre la población, pero también entre los profesionales, el informe apunta a emplear esfuerzos en programas de formación para ambos colectivos, ya que, de lo contrario, la brecha digital puede incrementar a su vez la brecha en salud.

Entre los retos que identifica el trabajo para la implementación de la IA y la digitalización en el sector sanitario, se encuentran los desafíos organizativos, como consecuencia de posibles reticencias al cambio de profesionales y direcciones de los centros, retos «legales» relacionados con el manejo y almacenamiento de datos. También se identifican desafíos económicos en torno a la dotación de recursos para la implementación y mantenimiento de estas soluciones; así como tecnológicos por la todavía interoperabilidad limitada entre los diferentes sistemas y equipamientos.

Para abordar la transformación tecnológica de la sanidad, el informe aboga por la creación de equipos multidisciplinares formados por ingenieros biomédicos y profesionales sanitarios que diseñen, entrenen e implementen la IA de manera ética, transparente y accesible. En este nuevo paradigma clínico, apunta que será fundamental asegurar que las tecnologías sanitarias basadas en IA se diseñen e implementen con una protección sin concesiones del consentimiento del paciente, la privacidad, la seguridad y la ciberseguridad.

20 junio 2025 | Fuente: Europa Press | Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2025. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A. | Noticia

La Agencia Nacional de Investigación e Innovación de Indonesia (BRIN) reveló hoy que desarrolla una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) para mejorar el diagnóstico de la malaria y contribuir a su erradicación.

El sistema aporta eficiencia al análisis de imágenes microscópicas de muestras de sangre, pues permite identificar de manera automática el tamaño y la forma de las células infectadas, así como clasificar con valiosa precisión las especies y etapas de desarrollo de los parásitos responsables de la malaria.

Según Anto Satriyo Nugroho, director del Centro de Investigación de IA y Ciberseguridad de BRIN, el modelo ha sido entrenado con más de 1 300 imágenes y alcanza una precisión del 80,6% en la detección de la enfermedad.

Dicha tecnología es capaz de identificar las cuatro especies principales de parásitos de la malaria presentes en Indonesia, los plasmodium: falciparum, vivax, malariae y ovale.

Uno de los principales retos del proyecto constituye la variabilidad morfológica de los parásitos a lo largo de su ciclo de vida, lo cual exige un alto grado de precisión en el entrenamiento de la IA, explicó Nugroho.

El progreso de esta herramienta resulta relevante sobre todo para regiones como Papúa, donde se concentra la mayoría de los casos de malaria en el país y donde la escasez de personal capacitado dificulta el diagnóstico tradicional.

BRIN ratificó que trabaja para que la integración de la IA en el sistema de salud pública acelere la detección y tratamiento de la malaria en todo el país, con el objetivo de erradicar la enfermedad en Indonesia para 2030.

La Organización Mundial de la Salud registra a Indonesia en el segundo lugar de Asia con más casos de malaria, solo superado por la India.

14 mayo 2025 | Fuente: Prensa Latina | Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2025. Agencia Informativa Latinoamericana Prensa Latina S.A. | Noticia