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T01 E04 Mejorando la medicina con tecnología: IoT, Datos e Inteligencia Artificial con Juanjo Beunza

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Alfonso Blázquez


Podcast Episode Summary

☀️ Quick Takes

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Nuestro análisis sugiere que el episodio no es clickbait. La mayoría del contenido aborda cómo IoT, datos e IA mejoran la medicina.

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Juanjo Beunza explora cómo la inteligencia artificial y el IoT pueden revolucionar la medicina a través de equipos híbridos, formación en tecnología para sanitarios y soluciones locales, aunque enfrenta desafíos como la falta de integración clínica y la necesidad de diferenciar entre tecnología y soluciones clínicas efectivas.

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parte de mi misión como formador es enseñar el truco del trilero a todos los clínicos de españa para que cuando venga el trilero le diga con qué población se ha entrenado este algoritmo lo habéis validado en esta población en parámetros que métricas estéis utilizando para la validación contra qué gol estándar lo estáis enfrentando y entonces de pronto lo que parece que es magia y algo extraño es algo súper sencillo super simple

💨 tl;dr

Juanjo Beunza, experto en IoT y salud, destaca la importancia de integrar IA con el juicio clínico, la colaboración entre ingenieros y médicos, y la formación en tecnología para los profesionales de salud. Subraya los desafíos en escalabilidad, certificación y privacidad de datos, y la necesidad de infraestructuras adecuadas en hospitales.

💡 Key Ideas

  • Juanjo Beunza es experto en IoT, sensores y salud, con experiencia en machine learning aplicado a la salud.
  • La inteligencia artificial debe integrarse con la comprensión clínica y no puede reemplazar el juicio médico.
  • La colaboración entre ingenieros y médicos es crucial para implementar tecnología en salud.
  • Los hospitales deben adoptar tecnologías emergentes para mantener una ventaja competitiva.
  • La formación en inteligencia artificial y programación es ahora esencial para los médicos.
  • Existen desafíos significativos en la escalabilidad y certificación de productos médicos basados en tecnología.
  • La privacidad y el control de datos son preocupaciones críticas con la tecnología IoT y la inteligencia artificial.
  • La implementación de IA en hospitales requiere infraestructuras tecnológicas adecuadas y personal capacitado.
  • La adopción de tecnologías debe ser pragmática y enfocada en resolver problemas específicos, no solo seguir modas.
  • La experiencia práctica de Beunza en África le ha brindado una perspectiva valiosa sobre la aplicación de tecnología en salud.

🎓 Lessons Learnt

  • La implementación de algoritmos en salud es clave: Utilizar machine learning para clasificar imágenes médicas mejora el diagnóstico y tratamiento.
  • La interprofesionalidad mejora los resultados: Equipos multidisciplinarios con conocimientos clínicos y técnicos desarrollan mejores soluciones en salud.
  • La educación interprofesional es fundamental: Formar a los profesionales de salud en trabajo en equipo y comunicación mejora la práctica clínica.
  • La IA debe integrarse con el entendimiento clínico: Para ser útil en medicina, la IA debe alinearse con las decisiones y relaciones clínicas.
  • Ser bilingüe en conocimientos clínicos y técnicos es valioso: Entender la parte médica y técnica facilita la implementación de soluciones tecnológicas en salud.
  • Tener experiencia médica diversificada es valioso: Trabajar en múltiples áreas y contextos desafiantes brinda una comprensión profunda de la asistencia clínica.
  • El valor de los equipos híbridos: Equipos con conocimientos clínicos y tecnológicos son cruciales para avanzar en la digitalización de la medicina.
  • Aprovechar herramientas tecnológicas existentes: Herramientas como Python, nubes, GPT-4, y Arduino deben ser aplicadas en la práctica clínica.
  • Reducir el abismo entre tecnología y práctica clínica: Clínicos deben aprender el lenguaje de los ingenieros para usar eficazmente nuevas tecnologías.
  • Desarrollar soluciones locales: Crear soluciones locales es más efectivo que buscar globales, respondiendo a problemas específicos de cada área.
  • Implementar sensores y telemedicina de calidad: Necesidad urgente de sensores de calidad y herramientas de telemedicina para seguimiento remoto continuo y preciso.
  • Formación en IA para personal sanitario: Es crucial que sanitarios adquieran conocimientos básicos sobre algoritmos y datos para interactuar eficazmente con ingenieros.
  • Capacitación continua en nuevas tecnologías: La formación en IA y programación debe ser parte integral de la educación médica actual.
  • Capacitar a tomadores de decisiones en hospitales sobre IA: Decisores deben conocer tanto el poder como las limitaciones de estas tecnologías.
  • Incorporar ingenieros especializados en IA en equipos clínicos: Crucial abrir plazas para ingenieros en hospitales que trabajen directamente con médicos.
  • Colaboración interdisciplinaria es clave: Expertos clínicos y analistas de datos deben trabajar juntos para validar experimentos.
  • Importancia de los sensores y datos personalizados: Sensores que monitorizan hábitos pueden revolucionar el diagnóstico clínico, enfocados en el bienestar de las personas.
  • Publicar proyectos en plataformas abiertas: Compartir proyectos en GitHub permite que otros los mejoren y utilicen, potenciando el aprendizaje comunitario.
  • Validación externa es crucial para algoritmos médicos: Validar adecuadamente algoritmos antes de su implementación es fundamental para su uso en práctica clínica.
  • Evitar aplicar tecnología sin identificar problemas concretos: Identificar el problema primero y luego elegir las herramientas adecuadas.
  • Formar a los clínicos sobre tecnologías: Educarlos para que sepan evaluar y cuestionar productos tecnológicos, evitando ser engañados por promesas vacías.
  • Actuar proactivamente en el desarrollo de sistemas de datos distribuidos: Usuarios y profesionales deben impulsar esta dirección para privacidad y transparencia.
  • Equilibrar entre privacidad y costos en la gestión de datos: Elegir entre soluciones de nube pública y privada según la prioridad de privacidad y costos operativos.

🌚 Conclusion

La tecnología en salud debe ser pragmática y resolver problemas específicos. La colaboración interdisciplinaria y la formación continua en IA y programación son esenciales. Los hospitales deben adoptar tecnologías emergentes para mantenerse competitivos, siempre priorizando la privacidad y el control de datos.

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In-Depth

Worried about missing something? This section includes all the Key Ideas and Lessons Learnt from the Podcast Episode. We've ensured nothing is skipped or missed.

All Key Ideas

Logros y Experiencia de Juanjo Beunza

  • Juanjo Beunza es experto en IoT, sensores y salud, y ha trabajado como médico internista y epidemiólogo
  • Ha implementado algoritmos de machine learning aplicados a la salud en la Universidad Europea
  • El grupo de trabajo de Juanjo es multidisciplinar, compuesto por ingenieros y clínicos, y se enfoca en la implementación de tecnología en salud
  • Juanjo también se dedica a la educación interprofesional, centrada en competencias interpersonales y trabajo en equipo en el ámbito de la salud
  • Ha fundado el programa de educación interprofesional de la Universidad Europea, extendido a todas las facultades
  • Cree que la inteligencia artificial debe integrarse con la comprensión de las relaciones y procesos en el ámbito clínico para ser efectiva

Puntos clave sobre la medicina y la inteligencia artificial

  • Juanjo Beunza ha tenido una experiencia médica muy amplia y diversa, especialmente en África, lo que le ha dado una visión amplia de la asistencia clínica.
  • La inteligencia artificial puede ser una herramienta útil para los médicos, especialmente en situaciones de emergencia, pero también puede fallar y tiene sus limitaciones.
  • Es fundamental tener equipos híbridos de especialistas técnicos y clínicos para avanzar en la digitalización de la medicina.
  • Hay un gran abismo entre el conocimiento técnico de los ingenieros y la realidad clínica de los médicos.
  • Los algoritmos y la inteligencia artificial pueden hacer maravillas pero también pueden fallar estrepitosamente dependiendo de cómo se apliquen.

Observaciones sobre la tecnología en la práctica clínica

  • La inteligencia artificial es una herramienta que debe potenciar el trabajo de los clínicos
  • Estamos en el momento de la implementación de herramientas tecnológicas en la práctica clínica
  • Hay un abismo entre el desarrollo tecnológico y la práctica clínica actual
  • Los hospitales que adopten estas tecnologías primero tendrán una ventaja competitiva significativa
  • La diferencia entre profesionales que utilicen estas herramientas y los que no, será cada vez mayor
  • La clave está en unir los mundos de la tecnología y la práctica clínica, desarrollando personas híbridas con habilidades en ambos campos
  • Es necesario desarrollar soluciones locales para problemas locales, utilizando herramientas ofrecidas por grandes empresas
  • El coronavirus ha acelerado la asistencia remota de pacientes, destacando la necesidad de sensores y monitorización continua en tiempo real
  • Los productos tecnológicos ofrecidos actualmente a los hospitales son muy costosos

Puntos clave sobre la tecnología en el sector de la salud

  • Escalar soluciones médicas es complejo debido a la normativa y certificación de productos médicos, lo que requiere una gran inversión y conocimiento especializado
  • Los hospitales y redes sanitarias suelen no poder permitirse desarrollar sus propias soluciones médicas complejas
  • La tendencia es hacia el desarrollo de equipos locales que creen soluciones sencillas y personalizadas para mejorar la calidad de la asistencia y la vida de los médicos
  • Existe un gran abismo entre el mundo técnico y el práctico en el sector de la salud
  • Es fundamental la formación de médicos y sanitarios en inteligencia artificial para que puedan entender y utilizar nuevas herramientas tecnológicas
  • Históricamente, la estadística se ha convertido en una habilidad esencial para los médicos, y ahora la programación y el conocimiento de algoritmos de inteligencia artificial son la nueva capa de habilidades necesarias
  • La formación en inteligencia artificial y tecnología es urgente para los médicos, similar a la importancia actual de saber utilizar herramientas básicas como Office

Puntos clave sobre inteligencia artificial en hospitales

  • Un producto comercial ofrecido para diagnosticar automatizadamente varias patologías, incluida el melanoma, no era válido
  • La importancia de que las personas que toman decisiones sobre la compra o desarrollo de herramientas en hospitales comprendan tanto el poder como las limitaciones de estas herramientas
  • Necesidad urgente de que los hospitales abran puestos para ingenieros que puedan colaborar con médicos en el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial
  • Los hospitales tienen informáticos que mantienen el sistema informático, pero no tienen formación en inteligencia artificial
  • Ingenieros biomédicos con formación en inteligencia artificial no encuentran plazas en hospitales públicos o privados para aplicar sus conocimientos
  • La necesidad de bases comunes de conocimiento en inteligencia artificial tanto para perfiles clínicos como para desarrolladores
  • La capacidad de decisión y discernimiento en la compra y uso de herramientas de inteligencia artificial es una ventaja competitiva

Puntos clave sobre la colaboración en medicina y tecnología

  • La colaboración entre expertos clínicos y analistas de datos es esencial para validar experimentos, ya que ambos campos se complementan
  • La transversalidad en conocimiento permite una mejor comprensión y aplicación de soluciones tecnológicas en medicina
  • Los sensores IoT pueden ayudar en el diagnóstico clínico considerando hábitos de salud, como la nutrición y el ejercicio
  • La publicidad personalizada está actualmente impulsando el uso de datos, pero podría enfocarse más en la salud de las personas
  • El aprendizaje federado tiene un gran potencial en medicina, pero su desarrollo es lento debido a intereses económicos

Desarrollo y Aplicaciones de la Inteligencia Artificial

  • La inteligencia artificial y las librerías de IA se han desarrollado mucho gracias a la comunidad.
  • Los proyectos colaborativos en plataformas como GitHub pueden mejorar el conocimiento y la tecnología.
  • Hay aplicaciones prácticas del machine learning y la inteligencia artificial en la clínica, aunque no son muchas y suelen ser iniciativas pequeñas.
  • Ejemplo de dispositivo español que detecta crisis epilépticas tónico-clónicas mediante ondas cerebrales, mejorando significativamente la calidad de vida de los afectados.
  • Problemas con la validez externa de muchos algoritmos de diagnóstico, como los relacionados con el coronavirus, que no se usan en la práctica clínica.

Observaciones sobre el uso de IA en dermatología

  • Hay muy pocas patentes desarrolladas en dermatología tanto en Europa como en EE.UU.
  • Existe mucha confusión entre los clínicos sobre la efectividad de los productos de inteligencia artificial.
  • Los médicos invierten dinero en productos de IA que no mejoran la calidad de vida de los pacientes ni la eficiencia del servicio.
  • Los hospitales gastan dinero en entrenar algoritmos sin obtener nada a cambio y no son propietarios de esos productos.
  • Es esencial distinguir entre productos que ofrecen un servicio de calidad y productos en desarrollo que pueden no funcionar.
  • Los proyectos actuales de IA suelen ser una pérdida para ambas partes involucradas.
  • La mala experiencia con productos de IA genera desconfianza entre los clínicos.
  • Es importante que los clínicos entiendan cómo se han entrenado y validado los algoritmos.
  • Aplicar tecnología sin tener un problema específico no sirve para nada.
  • La mayoría de los problemas no requieren tecnologías avanzadas como redes neuronales profundas, sino soluciones más simples y estadísticas.

Observaciones sobre la integración de IA en sistemas hospitalarios

  • El uso de inteligencia artificial y redes neuronales a veces se presenta como una moda sin sustancia real.
  • La grafología mediante IA es una pseudociencia sin base psicológica.
  • Es preferible tener desarrolladores internos en hospitales para resolver problemas específicos.
  • Los sistemas informáticos hospitalarios no están preparados para entrenar algoritmos ni gestionar datos en tiempo real.
  • Es necesario una estructura paralela o una transformación de los sistemas informáticos para integrar nuevas tecnologías.
  • Existen muchas limitaciones técnicas en la integración de soluciones de IA en sistemas hospitalarios.
  • Los informáticos de hospitales suelen ser reticentes a implementar nuevas tecnologías por miedo a interrumpir el funcionamiento actual.

Consideraciones sobre tecnología y privacidad

  • Es mejor empezar con sistemas paralelos antes de modificar la estructura operativa existente
  • Raspberry Pi y otros dispositivos como ST32 son opciones económicas para experimentar con tecnología
  • MQT es un protocolo de mensajes eficiente pero tiene problemas de seguridad según algunos usuarios
  • No utilizan MQT en su plataforma en la nube de Google por problemas de privacidad con datos sensibles
  • La privacidad y el coste son factores a considerar al elegir entre nubes públicas y redes privadas
  • La decisión sobre dónde almacenar los datos debe ser del usuario, considerando privacidad y accesibilidad
  • Las plataformas actuales muchas veces no permiten libertad de elección sobre el uso de datos

Problemas y preocupaciones sobre la tecnología y la privacidad de los datos

  • El monopolio de las empresas tecnológicas afecta la inversión en desarrollo
  • La decisión del paciente sobre el tratamiento de sus datos es crucial
  • El control de datos centralizado en empresas como Google, Android, iOS, etc., es problemático
  • La tecnología de IoT distribuida puede dar control de los datos al usuario mediante una red de blockchain
  • La adopción de modelos distribuidos choca con los modelos de negocio actuales
  • La transparencia y privacidad de los datos son obstáculos para la implementación masiva de herramientas en salud
  • La prudencia es esencial al manejar datos de pacientes debido a la falta de certeza sobre su uso
  • Amazon almacena grabaciones de voz de Alexa, lo que genera preocupaciones sobre la privacidad

Puntos sobre privacidad y tecnología

  • La reducción de datos personales puede llevar a que las grandes empresas bloqueen servicios, indicando que ya no se les está pagando con datos
  • La privacidad de datos es una cuestión personal y puede requerir sacrificios en tiempo y esfuerzo
  • Existen plataformas de IoT distribuidas (ioTex y SioTe), aunque están en una fase inicial, que permiten trabajar con sensores distribuidos y otorgan autoridad a los usuarios
  • La importancia de trabajar con personas heterogéneas, descrita en el libro 'Trabajando con alienígenas'

Puntos discutidos en el podcast

  • Se habla sobre la posibilidad de añadir series, películas o libros a las notas del capítulo
  • Se discute sobre temas futuros para el podcast, incluyendo cómo se relacionan las hormigas con la ciencia de datos y cómo hacer un chatbot aplicable en el ámbito sanitario
  • Se menciona la invitación a un futuro podcast para discutir aplicaciones concretas de conocimientos tecnológicos en África
  • Se agradece a los oyentes y a Bunker Estudios por la postproducción del audio

All Lessons Learnt

Puntos clave sobre la implementación de tecnología en salud

  • La implementación de algoritmos en salud es clave: Utilizar algoritmos de machine learning para clasificar imágenes médicas puede mejorar el diagnóstico y tratamiento.
  • La interprofesionalidad mejora los resultados: La combinación de conocimientos clínicos y técnicos en equipos multidisciplinarios permite desarrollar soluciones más efectivas para la salud.
  • La educación interprofesional es fundamental: Formar a los profesionales de salud en competencias de trabajo en equipo y comunicación mejora la práctica clínica.
  • La inteligencia artificial va más allá de la tecnología: Para que la IA sea útil en medicina, debe integrarse con el entendimiento de las relaciones y decisiones clínicas.
  • Ser bilingüe en conocimientos clínicos y técnicos es valioso: Entender tanto la parte médica como la técnica facilita la implementación de soluciones tecnológicas en salud.

Lecciones sobre la medicina moderna

  • Tener una experiencia médica diversificada es valioso: Haber trabajado en múltiples áreas de la medicina, especialmente en contextos desafiantes como África, brinda una visión amplia y una comprensión profunda de la asistencia clínica.
  • No se puede ser experto en todo: Es importante reconocer las propias limitaciones y entender que no se puede dominar todas las áreas tanto clínicas como técnicas.
  • El valor de los equipos híbridos: Los equipos que combinan conocimientos clínicos y tecnológicos son cruciales para avanzar en la digitalización de la medicina.
  • La inteligencia artificial tiene potencial y limitaciones: Aunque la IA puede lograr cosas increíbles, también puede fallar. Su eficacia depende de cómo se aplique.
  • La importancia de la integración de conocimientos: Integrar conocimientos técnicos y clínicos permite aportar más valor y enfrentar mejor los retos de la medicina moderna.
  • El marketing es una herramienta neutral: El marketing, como la IA, no es intrínsecamente bueno o malo; su impacto depende de cómo se utilice.

Recomendaciones para la integración de tecnología en la práctica clínica

  • Aprovechar las herramientas tecnológicas existentes: Las herramientas como librerías de Python, nubes, GPT-4, y Arduino son accesibles y poderosas; es crucial empezar a aplicarlas en la práctica clínica.
  • Reducir el abismo entre tecnología y práctica clínica: Los clínicos deben prepararse y aprender el lenguaje de los ingenieros para utilizar eficazmente las nuevas tecnologías en medicina.
  • Desarrollar soluciones locales: En lugar de buscar soluciones globales, es más efectivo crear soluciones locales que respondan a problemas específicos de cada área.
  • Fomentar el bilingüismo entre clínicos e ingenieros: Es esencial desarrollar profesionales que puedan unir los mundos de la medicina y la tecnología para impulsar avances en la práctica clínica.
  • Implementar sensores y telemedicina de calidad: Es urgente disponer de sensores de calidad y herramientas de telemedicina que permitan un seguimiento remoto continuo y preciso de los pacientes.
  • Aprovechar la asistencia remota impulsada por la pandemia: La pandemia ha acelerado la adopción de la telemedicina; es fundamental mejorar estas herramientas para diagnósticos más precisos y eficaces.

Puntos clave sobre tecnología en salud

  • Las soluciones tecnológicas en salud requieren inversión y conocimiento especializado: Los hospitales y redes sanitarias no siempre pueden permitirse el desarrollo de soluciones propias debido a la complejidad normativa y la inversión necesaria.
  • Importancia de equipos locales para desarrollar soluciones sencillas: En lugar de esperar productos generales de grandes empresas, es más efectivo crear soluciones personalizadas y simples a nivel local para mejorar la calidad asistencial.
  • Formación en inteligencia artificial para personal sanitario: Es crucial que todos los sanitarios adquieran conocimientos básicos sobre algoritmos y datos para interactuar eficazmente con ingenieros y utilizar herramientas de IA.
  • Capacitación continua en nuevas tecnologías: Similar a la estadística hace 100 años, la formación en IA y programación de algoritmos debe ser parte integral de la educación médica actual para no quedarse atrás.
  • Urgencia en la adopción de nuevas habilidades tecnológicas: Los médicos que no se capaciten en herramientas tecnológicas modernas, como la inteligencia artificial, estarán en desventaja en su práctica profesional.

Recomendaciones para la implementación de inteligencia artificial en hospitales

  • Capacitar a los tomadores de decisiones en hospitales sobre herramientas de inteligencia artificial: Quienes deciden la compra o desarrollo de herramientas deben conocer tanto el poder como las limitaciones de estas tecnologías.
  • Incorporar ingenieros especializados en inteligencia artificial en los equipos clínicos: Es crucial abrir plazas para ingenieros en hospitales públicos y privados que puedan trabajar directamente con los médicos.
  • Desarrollar una base de conocimientos comunes en inteligencia artificial para perfiles clínicos y desarrolladores: Tanto médicos como desarrolladores deben tener un entendimiento básico de inteligencia artificial para poder tomar decisiones informadas.
  • Evitar soluciones generalistas sin un entendimiento profundo: No se deben adoptar herramientas de inteligencia artificial sin un análisis crítico y comprensión de su validez y aplicabilidad, como el ejemplo del algoritmo de diagnóstico de melanoma que no era válido.

Puntos clave sobre la colaboración y tecnología en salud

  • Colaboración interdisciplinaria es clave: Un experto clínico y un analista de datos deben trabajar juntos para validar experimentos, ya que cada uno aporta una perspectiva única y complementaria.
  • Hablar el mismo idioma: Los profesionales de distintas disciplinas deben entenderse y compartir una base común para poder colaborar eficazmente.
  • Valor de los hábitos saludables: Mantener hábitos saludables en alimentación, ejercicio y relajación mental es crucial para mejorar la salud general.
  • Importancia de los sensores y datos personalizados: Los sensores que monitorizan hábitos y salud pueden revolucionar el diagnóstico clínico, pero es necesario que se enfoquen en el bienestar de las personas y no solo en intereses comerciales.
  • Desarrollo tecnológico en salud es lento: El progreso en la aplicación de tecnologías como el aprendizaje federado en medicina es lento y depende de inversiones y decisiones estratégicas que prioricen el beneficio de las personas.
  • Responsabilidad compartida: Mejorar la práctica médica con tecnología depende de la acción conjunta de usuarios, gerentes de hospitales y otros actores del sistema de salud.

Consejos para Innovación en Salud

  • Publica tus proyectos en plataformas abiertas: Subir y compartir tus proyectos en GitHub puede permitir que otros los mejoren y utilicen, potenciando el aprendizaje comunitario.
  • No esperes grandes compañías para innovar en salud: Iniciar proyectos innovadores de salud no requiere de la intervención de gigantes tecnológicos como Amazon o Google; la comunidad puede hacerlo.
  • Aplicaciones prácticas de la IA en salud: Ejemplo de un dispositivo auditivo español que detecta crisis epilépticas con anticipación y mejora significativamente la calidad de vida de los usuarios.
  • Validación externa es crucial para algoritmos médicos: Muchos algoritmos de diagnóstico no son utilizados en la práctica clínica debido a problemas de validez externa, lo que resalta la importancia de validar adecuadamente estos algoritmos antes de su implementación.

Recomendaciones para la implementación de tecnología en salud

  • Distinguir productos desarrollados de los en desarrollo: Hay que diferenciar claramente entre productos que ya ofrecen un servicio de calidad y los que todavía están en desarrollo.
  • Validar algoritmos antes de invertir: Antes de invertir en un algoritmo, es crucial preguntar sobre la población con la que se entrenó, las métricas de validación y los estándares de comparación.
  • Evitar aplicar tecnología sin identificar problemas concretos: No sirve de nada aplicar tecnología sin un problema específico que resolver. Es más efectivo identificar el problema primero y luego elegir las herramientas adecuadas.
  • Ser escépticos con las modas tecnológicas: No siempre se necesitan tecnologías avanzadas como redes neuronales profundas. A veces, soluciones estadísticas simples pueden ser más efectivas y suficientes.
  • Evitar inversiones sin garantías de beneficio: Invertir grandes sumas en productos tecnológicos no garantizados puede resultar en pérdidas significativas y desconfianza en la tecnología.
  • Formar a los clínicos sobre tecnologías: Es importante educar a los clínicos para que sepan evaluar y cuestionar los productos tecnológicos, evitando que sean engañados por promesas vacías.

Recomendaciones para la implementación tecnológica en hospitales

  • No añadir complejidad innecesaria: Usar redes neuronales u otras tecnologías avanzadas solo cuando realmente aporten valor, no solo para impresionar.
  • Contratar talento interno: Es beneficioso tener desarrolladores internos dedicados a resolver problemas específicos del hospital, usando las herramientas que consideren adecuadas.
  • Evaluar limitaciones técnicas: Es crucial identificar y abordar las limitaciones técnicas de los sistemas informáticos de los hospitales antes de implementar nuevas soluciones tecnológicas.
  • Crear infraestructuras paralelas: Considerar la creación de infraestructuras informáticas paralelas que puedan manejar las nuevas demandas tecnológicas sin afectar los sistemas existentes.
  • Aprovechar las oportunidades en dificultades: Las dificultades en la implementación tecnológica deben ser vistas como oportunidades para innovar y mejorar los sistemas actuales.

Recomendaciones para proyectos tecnológicos en salud

  • Empezar con sistemas paralelos antes de modificar estructuras operativas: Es más seguro y menos disruptivo probar nuevas tecnologías en paralelo con los sistemas existentes antes de hacer cambios significativos en la estructura operativa actual.
  • Utilizar hardware económico para iniciar proyectos tecnológicos: Dispositivos como Raspberry Pi o ST32 son opciones económicas y efectivas para empezar a experimentar con tecnología sin necesidad de grandes inversiones.
  • Considerar la eficiencia y seguridad al elegir protocolos de comunicación: Protocolos como MQTT pueden ser muy eficientes, pero es crucial evaluar sus implicaciones de seguridad antes de adoptarlos en sistemas de salud.
  • Equilibrar entre privacidad y costos en la gestión de datos: Elegir entre soluciones de nube pública y privada depende de la prioridad entre mantener la privacidad de los datos y reducir costos operativos.
  • El usuario debe decidir sobre la gestión y uso de sus datos: Es fundamental que los usuarios tengan el control sobre dónde se almacenan sus datos, quién tiene acceso a ellos y con qué propósito se utilizan.
  • Evaluar la necesidad de datos históricos: Decidir si los datos se almacenan localmente o en la nube debe considerar la importancia de tener acceso a datos históricos para futuras referencias médicas.

Recomendaciones para el manejo de datos

  • Adoptar control de datos por usuarios: El IoT distribuido y las redes blockchain pueden permitir a los usuarios tener control sobre sus datos en lugar de depender de grandes empresas. Esto es crucial para la privacidad y la transparencia.
  • Actuar proactivamente en el desarrollo de sistemas de datos distribuidos: No esperar a que las empresas desarrollen estas soluciones; es necesario que los usuarios y profesionales impulsen esta dirección activamente.
  • Ser prudente con el uso de datos en salud: No confiar ciegamente en la nube o las empresas para gestionar datos de salud, ya que la privacidad y la transparencia aún no están garantizadas.

Puntos clave sobre la privacidad y la gestión de datos

  • Reducir los datos ofrecidos puede llevar a la pérdida de servicios: Si limitas la cantidad de datos que compartes con las grandes empresas, puedes llegar a un punto en que te bloqueen el acceso a sus servicios, ya que no les resulta rentable proporcionártelos sin tus datos.
  • Proteger tus datos requiere un esfuerzo significativo: Mantener un alto nivel de privacidad implica invertir tiempo y esfuerzo en gestionar tus datos, lo que puede no ser viable para todos.
  • Valorar el tiempo personal frente a la privacidad: A veces es más práctico ceder en la privacidad para ahorrar tiempo y esfuerzo en la gestión de datos.
  • Existen plataformas emergentes que priorizan la descentralización y la privacidad: Plataformas como IoTeX y IOTA utilizan sensores distribuidos y otorgan autoridad a los usuarios, lo que podría ser una solución interesante para quienes buscan mayor control sobre sus datos.
  • Trabajar con personas diversas requiere habilidades específicas: El libro 'Trabajando con alienígenas' destaca la importancia de desarrollar competencias para colaborar con personas de diferentes antecedentes y perspectivas, una habilidad esencial en entornos heterogéneos.

Tareas para el Podcast

  • Enviar recomendaciones adicionales por correo: Si tienes más recomendaciones de series, películas o libros, puedes enviarlas después para que se añadan a las notas del capítulo.
  • Proponer temas para futuros podcasts: Es útil proponer temas de interés personal para futuros episodios, como la relación entre hormigas y ciencia de datos o cómo crear un chatbox para el ámbito sanitario.
  • Invitar a expertos para hablar sobre temas específicos: Buscar y traer expertos que puedan hablar sobre temas específicos, como la implementación de chatbots en el entorno sanitario.
  • Agradecer la participación y el apoyo: Es importante agradecer a los participantes y a los oyentes por su apoyo y compromiso con el podcast.

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