Inteligencia artificial de seguimiento para mejorar la adherencia y detección temprana de exacerbaciones

Abstract

Se ha creado una Virtual Persona llamada Fibra, que se comunica por chat escrito (Telegram) usando Inteligencia Artificial (DDL de ADIPTA Inc.)Fibra lleva la Historia Clínica (HCI) del paciente, ‘conversa’ con el equipo médico y les permite ingresar los antecedentes, indicar el tratamiento y registrar las consultas periódicas de seguimiento. El médico provee al paciente un link y clave, luego Fibra conviene con el paciente, los horarios de los recordatorios y las prescripciones médicas del tratamiento; Fibra luego realiza las preguntas de seguimiento diario. El paciente puede decirle en cualquier momento si le sucede algo. Fibra corre un algoritmo entrenado para detectar exacerbaciones y podrá realizar un triage en cualquier momento para definir si es una contingencia relevante, en cuyo caso le avisa al equipo médico en forma inmediata. Fibra monitorea a los pacientes en tiempo real, haciendo seguimiento de sintomatología y enviado alertas oportunas al equipo médico, basado en criterios médicos aprendidos.

A Virtual Person called Fibra has been created, which communicates by written chat (Telegram) using Artificial Intelligence (ADIPTA Inc. DDL)Fibra takes the patient's Clinical Record (HCI), 'chats' with the medical team, allowing them to enter the history, indicate the treatment and set-up periodic follow-up consultations. The doctor provides the patient with a link and password, then Fibra agrees with the patient, the schedules of the reminders and/or the medical prescriptions for the treatment; Fibra then asks the daily follow-up questions. The patient can tell Fibra at any time if something happens to him. Fibra runs a trained algorithm to detect/predict exacerbations and can perform a triage at any time to determine if it is a relevant contingency, in which case it notifies the medical team immediately. Fibra monitors patients in realtime, tracking symptoms and sending timely alerts to the medical team, based on learned medical criteria.