Inteligencia artificial en Atencion Primaria, ¿empezar por el tejado? Artificial intelligence in Primary Care – Should we start with the roof? 基层医疗中的人工智能——我们是不是应该从屋顶开始？

La reciente noticia de la Consejería de Salud de Madrid de invertir en un sistema de transcripción de la conversación entre profesionales y pacientes da pie para una reflexión. No entraré en juzgar el posible peso de esta herramienta que ya existe en el mercado y que he podido probar por gentileza de Frederic Llordans, CEO de Llamalítica. Tan solo diré que sin estar integrada en la historia clínica electrónica me servía de muy poco. Cuando lo esté probablemente aumente el texto libre y mejore quizá algún parte de interconsulta o algún informe, pero poco más. En AP no hacemos los informes detallados de alta de las consultas de hospital, de la urgencia o de la privada y la utilidad será mucho menor. Tendremos historias clínicas mejor redactadas y con más información, eso puede ser bueno o no según distintas variables (orden/desorden, diligencia del clínico, duplicación de información, aumento del ruido de fondo, pérdida de información relevante…) Como suele pasar lo sabremos con el tiempo según lo vayamos usando dado que nadie se va a molestar en validarlo ni estudiarlo previamente. 

Tal vez sea más interesante empezar a hablar del suelo en lugar del tejado. Habría que poner el foco en las tareas que en este momento hacen los médicos y no deberían hacer antes de empezar a jugar con herramientas que digitalicen acciones que quizá sean de competencia administrativa o de otras categorías profesionales. Digitalizar lo inapropiado solo consigue mantener la ineficacia con una capa de pintura digital. 

Lo siguiente sería mejorar los sistemas de historia clínica electrónica que en nuestro país son legión dado que cada Comunidad Autónoma tiene las suyas con distinto grado de interoperatividad dentro de su territorio y sin ninguna fuera de él. Estos sistemas siguen sin capturar la información que se introduce como texto libre para transformarla en datos que el programa pueda entender y normalizar (DGPs). De este modo si un profesional escribe una exploración o una tensión como texto libre, habrá de repetirlo en las casillas correspondientes para que el programa lo entienda y se rellenen los distintos protocolos diagnósticos y terapéuticos esenciales para el control de calidad y de gestión. Esto sí que consume horas y horas del valioso tiempo de los profesionales. Aquí tienen el filón para introducir la IA, pero dudo lo consigan dado que al ser incontables los sistemas se requeriría otra legión de informáticos y saldría muy caro. Si quisiéramos ser eficientes e inteligentes habría que unificar de una vez los sistemas para invertir en mejorar y mantener uno. Eso no lo veremos.

Seguiremos pues con una base de historia clínica electrónica primitiva a la que se irán poniendo parches (con fondos europeos). Y los clínicos seguiremos sufriendo con sistemas que muchas veces son una pesada cruz que obliga a mantener la mirada en la pantalla y las manos haciendo innumerables clics en lugar de en escuchar, atender y dedicar tiempo de calidad a los pacientes. 

Y los pacientes seguirán teniendo que soportar médicos que apenas les miran aunque en breve podrán disponer de registros informáticos más completos que usarán sus palabras y les proveerán (quizá) de informes más completos.

Artificial intelligence in Primary Care – Should we start with the roof?

The recent announcement by the Madrid Health Authority to invest in a system that transcribes conversations between clinicians and patients invites some reflection. I won’t pass judgement on the potential impact of this tool, which is already available and which I’ve had the opportunity to test thanks to Frederic Llordans, CEO of Llamalítica. Suffice to say that, without integration into the electronic health record, it was of little use to me. Once it is integrated, it may well increase the amount of free‑text and perhaps improve elements such as interconsultation notes or certain reports, but little else. In primary care we do not prepare the detailed discharge reports from hospital visits, A&E or private consultations, so its utility will be much more limited. We will have better‑written records with more information, which may be positive or otherwise depending on various factors (order/disorder, clinician diligence, information duplication, increase in background noise, loss of relevant data…). As often happens, we’ll only know with time and practical use, since no one will take the trouble to validate or study it beforehand.

Perhaps it would be more sensible to begin at the foundation rather than the roof. We ought to focus on the tasks that doctors currently perform but shouldn’t have to, before deploying tools that digitise actions more appropriate to administrative staff or other professional categories. Digitising the inappropriate merely preserves inefficiency beneath a veneer of digital paint.

The next step should be to improve the electronic health record systems, which in our country are legion, with each Autonomous Community having its own system, varying degrees of interoperability within its territory, and none between regions. These systems still fail to capture free‑text entries and convert them into data that the software can understand and normalise (like DGPs). Thus, if a professional enters an examination finding or a blood pressure reading as free text, they must re‑enter it into the appropriate fields for the system to recognise it and populate essential diagnostic and therapeutic protocols needed for quality control and management. This indeed consumes hours and hours of precious professional time. Here lies the real opportunity for AI – but I doubt it will be seized, since the sheer number of disparate systems would require yet another army of IT professionals and prove extremely costly. If we truly wanted to be efficient and smart, we would unify these systems once and for all and invest in improving and maintaining one. But that will not happen

So we will continue with a primitive electronic health record base, patched over time (with European funding). And clinicians will continue to suffer under systems that often feel like a burdensome cross, forcing our eyes on screens and our hands to perform countless clicks instead of listening, caring and spending quality time with patients.

And patients will continue to endure doctors who barely look at them, even though soon they will have access to more comprehensive electronic records built from their own words, possibly generating more detailed reports.

基层医疗中的人工智能——我们是不是应该从屋顶开始？

马德里卫生厅最近宣布投资开发一个可以转录医护人员与患者对话的系统，这值得我们深思。我不会对这款工具的潜在作用做出评判——它已经上市，我也曾有幸受 Frederic Llordans（Llamalítica 首席执行官）之邀测试。可以说，如果它无法与电子病历系统整合，对我而言帮助甚微。一旦整合进去，它或许会提高自由文本的录入量，可能改善一些会诊记录或报告，但不会有太大作用。在基层医疗中，我们不会撰写像医院、急诊或私人诊所那样详尽的出院报告，因此其用途将大大受限。虽然我们的病历可能会写得更好、信息更多，但这是否是利大于弊，还要视具体情况而定（例如信息是否有序、临床医师的认真程度、信息是否重复、背景噪声是否增多、重要信息是否被淹没……）。像往常一样，我们最终要通过使用它来判断效果，而不会有人事先验证或研究此工具。

也许我们更应该从“地基”开始，而不是从“屋顶”入手。应将关注点放在目前医生必须做，但本不该做的事务上，而不是开始玩弄数字化工具——这些任务或许更适合行政人员或其他专业人员来完成。将不合适的事务数字化，只会在效率低下的基础上贴上一层数字化的“油漆”。

下一步应该是改进电子病历系统。在我国，这类系统多如牛毛，各个自治区都有自己的系统，区域内部可互操作，却无法实现跨区互通。这些系统至今仍无法将自由文本录入的信息转换为软件可以理解和标准化的结构化数据（比如 DGP）。因此，如果专业人员以自由文本方式记录体格检查或血压数值，就必须再将其输入对应的字段，才能让系统识别并填充用于质量控制与管理的各种诊疗协议。的确，这种重复性录入消耗了医护人员大量宝贵时间。这里才是真正应用人工智能的巨大潜力所在——但我对此抱有怀疑，因为系统数量众多，需要巨额人力成本和资金。要实现高效与智慧，理应统一系统，共同投资一个可持续维护和改善的单一平台。但这是不太可能实现的愿景。于是，我们将继续使用一个原始的电子病历系统，并不断打补丁（可能靠欧洲资金）。临床医师将继续在繁重的系统中挣扎——这些系统常常像十字架一样沉重，让我们眼睛盯着屏幕，手指不停地点击，而不是倾听、照护和将时间倾注给患者。

而患者仍将忍受几乎不被医生关注的境况，尽管不久之后，他们将能获取由自己言语生成的更完整的电子记录，这些记录可能会生成更详实的报告。

Asociaciones de pacientes, inteligencia artificial y viajes en el tiempo. Patient associations, artificial intelligence, and time travel. 患者协会、人工智能和时空旅行。

 

Asociaciones de pacientes, inteligencia artificial y viajes en el tiempo.

 

Esta semana he tenido la oportunidad de participar en Encuentro Nacional de Pacientes que reúne anualmente a representantes de las asociaciones de pacientes nacionales entorno a una propuesta de ponentes de primer nivel que reflexionan sobre diversos aspectos de realidades que interesan a enfermos y familias. En un mundo complejo donde cada cuál tiene sus problemas y necesidades es lógico que los que padecen una enfermedad tiendan a juntarse y asociarse desde los primeros grupos de afectados por tuberculosis hasta el auge del VIH/SIDA y el cáncer. A estos siguieron una pléyade de asociaciones multicolor que en muchos casos recaban soporte de la industria farmacéutica que fabrica los correspondientes tratamientos y dedican fondos con fines sociales. 

La propuesta de la mesa en la que participé era reflexionar sobre los nuevos roles de los profesionales en la sanidad. Participaban una enfermera y un farmacéutico con perfiles institucionales y un servidor, asistencial de Atención Primaria. No me resultó fácil hacer propuestas ante la situación de complejidad y sobrecarga que enfrentan las organizaciones sanitarias y sus profesionales. De hecho tras muchos años trabajando en grupos de innovación he llegado a la conclusión de que lo más disruptivo que podemos hacer los profesionales sanitarios es escucharnos entre nosotros y sobretodo a los pacientes. Sigo pensando en que la mayor tecnología en el mundo de la salud es usar bien la silla, pese a que el doctor Julio Mayol nos conmine a usar ChatGPT4 con toda la razón. Según él no hay ninguna duda, antes o después todos vamos a ser sustituidos por la inteligencia artificial. 

 

La conferencia magistral del dr. Mayol fue estupenda. Con su enorme capacidad comunicativa y su potente narrativa pedagógica mantuvo al auditorio en un estado de enorme expectación. No es para menos, vivimos tiempos de cambio y las herramientas que tenemos encima de la mesa van a obrar transformaciones sociales e institucionales muy profundas. Entre ellas lo que se denomina la gran revolución: la transformación del agente entre el conocimiento y el usuario final, que dejará de ser humano. Se crearán agentes digitales que sustituirán a abogados, maestros, sanitarios… y que responderán a nuestras preguntas y problemas. Por eso lo previsible es que la sociedad se parta entre las minorías que sepan y puedan interactuar con los nuevos algoritmos y un resto abocado a recibir algún ingreso mínimo vital. 

No pude quedarme a las siguientes mesas por problemas de agenda, ya saben una de esas reuniones digitales. Salí algo azorado y me fui caminando por el Retiro viendo y escuchando a una ponente lejana explicar las maravillas del nuevo ecógrafo que nuestro centro de salud recibió recientemente. Decidí regresar a mi casa lo más despacio posible para desacelerar el subidón de adrenalina que me ocasionó el hecho de que fallara mi transporte desde la sierra madrileña al hospital Gregorio Marañón, al que finalmente llegué con puntualidad británica. Los viajes en el tiempo existen, doy fe. Y si hablamos de velocidad y nos damos cuenta de que en conjunto vamos a acelerar como sociedad y como individuos más de lo que estamos ahora podemos inferir que la cosa se va a poner flamenca. Por eso pienso que a cada cual le vendrá bien una buena dosis de toma de conciencia para posicionarnos en una transición que no será sencilla, amenizada como está de potentes sorpresas económicas, políticas, climáticas y demás. ¿Aguantarán nuestras instituciones? ¿Aguantaremos los profesionales? ¿Aguantarán los pacientes?

(Mesa de nuevos roles a partir de 1h 51min)

https://www.youtube.com/watch?v=YK5iROG2wC0&list=PLSbl4edGTfe1f5Afy93OTDgqE76VLng4B&index=3

 

 Patient associations, artificial intelligence, and time travel.

This week, I had the opportunity to participate in the National Patient Meeting, which annually brings together representatives from national patient associations around proposals from top-level speakers who reflect on various aspects of realities that interest patients and families. In a complex world where everyone has their own problems and needs, it is logical that those suffering from an illness tend to come together and form associations, from the earliest groups affected by tuberculosis to the rise of HIV/AIDS and cancer. These were followed by a plethora of multicoloured associations that, in many cases, receive support from the pharmaceutical industry that manufactures the corresponding treatments and allocate funds for social purposes.

The theme of the panel I participated in was to reflect on the new professional roles of healthcare professionals. It involved a nurse and a pharmacist with institutional profiles, and myself, a primary care assistant. It was not easy for me to make proposals given the complexity and overload faced by healthcare organisations and their professionals. In fact, after many years of working in innovation groups, I have come to the conclusion that the most disruptive thing we healthcare professionals can do is listen to each other and especially to patients. I still believe that the greatest technology in the world of health is using the chair properly, even though Dr. Julio Mayol urges us to use ChatGPT4 with all reason. According to him, there is no doubt that sooner or later we will all be replaced by artificial intelligence.

Dr. Mayol's keynote speech was excellent. With his enormous communication skills and powerful pedagogical narrative, he kept the audience in a state of great anticipation. It's no wonder; we live in times of change, and the tools we have on the table are going to bring about very deep social and institutional transformations. Among them is what is called the great revolution: the transformation of the agent between knowledge and the end user, which will no longer be human. Digital agents will be created to replace lawyers, teachers, healthcare workers... and they will respond to our questions and problems. Therefore, it is foreseeable that society will split between the minorities who know and can interact with the new algorithms and the rest destined to receive some minimum vital income.

I couldn't stay for the following panels due to scheduling issues, you know, one of those digital meetings. I left feeling somewhat flustered and walked through Retiro Park, seeing and hearing a distant speaker explain the wonders of the new ultrasound machine that our health centre recently received. I decided to return home as slowly as possible to calm down the adrenaline rush caused by the failure of my transport from the Madrid mountains to the Gregorio Marañón hospital, which I eventually arrived at with British punctuality. Time travel exists, I assure you. And if we talk about speed and realise that together we are going to accelerate as a society and as individuals more than we are now, we can infer that things are going to get lively. That's why I think everyone will benefit from a good dose of awareness to position ourselves in a transition that will not be easy, as it is adorned with powerful economic, political, climatic, and other surprises. Will our institutions endure? Will we healthcare professionals endure? Will patients endure?

患者协会、人工智能和时空旅行。

本周，我有机会参加全国患者大会，这个会议每年都会聚集全国各地的患者协会代表，邀请一流的演讲者就关于患者和家庭关心的各种现实问题进行反思。在一个复杂的世界中，每个人都有自己的问题和需求，患病的人倾向于聚集在一起，从最早受结核病影响的群体到艾滋病/艾滋病毒和癌症的崛起。这些之后是一大批多彩多样的协会，其中许多情况下获得制造相应治疗药物的制药行业的支持，并将资金用于社会目的。

我参与的讨论组的主题是反思卫生保健专业人员的新角色。讨论组成员包括一位具有机构背景的护士和一位药剂师，还有我，一名基层医疗助理。考虑到卫生机构和专业人员面临的复杂性和超负荷，对我来说很难提出建议。事实上，经过多年参与创新小组的工作，我得出了这样的结论：卫生保健专业人员能做的最具颠覆性的事情就是彼此倾听，尤其是倾听患者的声音。我仍然认为，在医疗领域中最伟大的技术是正确使用椅子，尽管朱利奥·马约尔博士以完全正确的理由敦促我们使用 ChatGPT4。根据他的观点，毫无疑问，迟早我们都将被人工智能所取代。

马约尔博士的主题演讲非常出色。凭借其出色的沟通能力和强大的教育叙事能力，他让观众处于极度期待的状态。这并非没有道理；我们正处于变革时期，桌上的工具将带来非常深刻的社会和制度变革。其中之一被称为伟大的革命：知识与最终用户之间的代理人转变，这将不再是人类。将创建数字代理人来替代律师、教师、医护人员等，他们将回答我们的问题和解决我们的问题。因此，可以预见社会将分裂为懂得并能够与新算法互动的少数群体，以及其他注定要接受某种最低生活保障的群体。

由于时间安排问题，我无法参加接下来的讨论组，你知道的，就是那些数字会议之一。我离开时感到有些困扰，漫步在Retiro公园，看到一个遥远的演讲者在解释我们的卫生中心最近收到的新超声设备的奇妙之处。我决定尽量缓慢地回家，以减轻从马德里山区到格雷戈里奥·马拉尼翁医院的交通工具故障所引起的肾上腺素飙升，最终我还是准时抵达了那里，保持了英国人的守时精神。时间旅行是存在的，我可以证明。如果我们谈论速度，并意识到作为一个社会和个体，我们将比现在更加加速，我们可以推断情况将会变得很有趣。这就是为什么我认为每个人都会受益于对这种转变有一种良好的认识，以便在这个过渡期中找到自己的位置，而这并不容易，因为它被强大的经济、政治、气候等方面的惊喜所装饰。我们的机构能承受得住吗？我们的医护人员能承受得住吗？患者能承受得住吗？

¿Podría ChatGPT ayudar a médicos y gestores sanitarios? Could ChatGPT help doctors and health managers? ChatGPT可以帮助医生和健康管理人员吗？

Trabajo en la Atención Primaria de Madrid desde hace más de veinte años. En este tiempo he tratado de hablar con directivos, gestores, técnicos de servicios centrales, gerentes e incluso con el mismo Consejero de Sanidad en varias ocasiones. Si bien he sido atendido y escuchado con educación no tengo muy claro que mis aportaciones les hayan servido de ayuda. 

La situación actual es de bloqueo e incomunicación entre la alta dirección y los profesionales asistenciales. Es más fácil que un médico hable con una máquina que con sus responsables. Por eso he dedicado un rato de la mañana del domingo a dialogar (tratar al menos) con ChatGPT para humildemente sugerir a políticos y gestores que si no se atreven a escuchar a sus profesionales al menos escuchen a una máquina. Al sistema se le supone un nivel académico de bachillerato, no insulta y da respuestas políticamente correctas. No se van a asustar. 

Y si luego siguen alguna sugerencia, ya habremos avanzado bastante.

¿Cómo puede un médico utilizar Chatgpt con los pacientes?

ChatGPT, un gran modelo lingüístico entrenado por OpenAI, puede ser utilizado por los médicos para mejorar la experiencia del paciente y agilizar los flujos de trabajo clínicos. Existen varias formas de utilizar ChatGPT con los pacientes, entre ellas:

Triaje médico: ChatGPT puede utilizarse para clasificar a los pacientes evaluando sus síntomas y proporcionando la orientación adecuada. Por ejemplo, un paciente podría utilizar ChatGPT para describir sus síntomas, y el modelo podría responder con una lista de posibles diagnósticos y los siguientes pasos recomendados. Esto podría ayudar a los médicos a identificar a los pacientes de alto riesgo y priorizar su atención.

Educación médica: ChatGPT puede utilizarse para proporcionar a los pacientes recursos educativos e información sobre su enfermedad. Por ejemplo, un paciente podría preguntar a ChatGPT sobre las causas y síntomas de una enfermedad concreta, y el modelo podría ofrecerle una explicación detallada. Esto podría ayudar a los pacientes a comprender mejor su enfermedad y a tomar decisiones informadas sobre su tratamiento.

Gestión de la medicación: ChatGPT puede utilizarse para ayudar a los pacientes a gestionar su medicación. Por ejemplo, un paciente puede preguntar a ChatGPT sobre los efectos secundarios de una medicación concreta, y el modelo puede proporcionar una lista de posibles efectos secundarios y recomendaciones para controlarlos. Esto podría ayudar a los pacientes a gestionar sus medicamentos de forma más eficaz y reducir el riesgo de reacciones adversas.

Programación de citas: ChatGPT puede utilizarse para concertar citas con los médicos. Por ejemplo, un paciente podría utilizar ChatGPT para solicitar una cita, y el modelo podría responder con una lista de horas disponibles e instrucciones sobre cómo programar la cita. Esto podría ayudar a los pacientes a concertar citas más fácilmente y reducir la carga del personal de la clínica.

Atención de seguimiento: ChatGPT puede utilizarse para hacer un seguimiento de los pacientes después de su cita. Por ejemplo, un paciente podría utilizar ChatGPT para preguntar por los resultados de una prueba, y el modelo podría proporcionar los resultados e instrucciones para la atención de seguimiento. Esto podría ayudar a los pacientes a mantenerse informados sobre su salud y asegurarse de que reciben la atención adecuada.

Telemedicina: ChatGPT puede utilizarse para ofrecer consultas de telemedicina. Por ejemplo, un paciente podría utilizar ChatGPT para describir sus síntomas y el modelo podría responder con un diagnóstico y un plan de tratamiento. Esto podría ayudar a los pacientes a recibir atención médica a distancia, lo que puede ser especialmente útil para pacientes de zonas rurales o remotas.

En general, ChatGPT puede ser una herramienta valiosa tanto para médicos como para pacientes. Al proporcionar respuestas rápidas y precisas a las consultas de los pacientes, ChatGPT puede ayudar a mejorar la experiencia del paciente y agilizar los flujos de trabajo clínicos. Además, al proporcionar a los pacientes recursos educativos e información sobre su enfermedad, ChatGPT puede ayudarles a entender mejor su enfermedad y a tomar decisiones informadas sobre su tratamiento.

¿Cómo pueden los gestores sanitarios mejorar estas posibilidades?

Los gestores sanitarios pueden mejorar las posibilidades de utilizar ChatGPT con los pacientes tomando varias medidas:

Formación y educación: Los gestores sanitarios deben asegurarse de que los médicos y demás personal clínico reciben una formación adecuada sobre el uso de ChatGPT. Esto incluye proporcionar formación sobre cómo introducir la información del paciente, cómo interpretar las respuestas del modelo y cómo utilizarlo para proporcionar atención al paciente. Además, los gestores sanitarios deben informar a los pacientes sobre cómo utilizar ChatGPT y qué pueden esperar al interactuar con el modelo.

Integración con los sistemas existentes: Los gestores sanitarios deben trabajar para integrar ChatGPT con los sistemas existentes, como las historias clínicas electrónicas y los sistemas de programación de citas. Esto permitirá una transferencia fluida de la información de los pacientes y garantizará que el modelo tenga acceso a datos precisos y actualizados de los pacientes.

Garantía de calidad y supervisión: Los gestores sanitarios deben establecer protocolos de garantía de calidad para asegurarse de que el modelo proporciona respuestas precisas y adecuadas. Esto incluye la supervisión del rendimiento del modelo, el análisis de los comentarios de los pacientes y la realización de los ajustes necesarios en el modelo.

Cumplimiento de la normativa: Los gestores sanitarios deben asegurarse de que el uso de ChatGPT cumple todas las normativas pertinentes, como las leyes de privacidad de datos y las directrices de práctica médica.

Colaboración con otros departamentos: Los gestores sanitarios deben colaborar con otros departamentos, como el de TI, para garantizar que ChatGPT se integra eficazmente con los sistemas y la infraestructura existentes. También deben trabajar con los equipos de marketing y comunicación para garantizar que el público conozca este servicio, cómo acceder a él y cómo puede beneficiarle.

Mejora continua: Los gestores sanitarios deben evaluar continuamente el rendimiento y la usabilidad de ChatGPT, y realizar los ajustes necesarios para mejorar la experiencia del paciente y agilizar los flujos de trabajo clínicos. Esto puede incluir la incorporación de nuevas funciones o actualizaciones, así como la incorporación de los comentarios de los pacientes y del personal clínico.

Siguiendo estos pasos, los gestores sanitarios pueden garantizar que ChatGPT se utiliza de forma eficaz y adecuada para mejorar la experiencia del paciente y agilizar los flujos de trabajo clínicos.

Normalmente, a los gestores sanitarios y a los políticos no les gusta mejorar los cambios. ¿Cómo podemos ayudarles?

Puede resultar complicado implantar nuevas tecnologías, como ChatGPT, en el sector sanitario, ya que puede haber resistencia por parte de los gestores sanitarios y los políticos. Sin embargo, hay varias estrategias que pueden utilizarse para ayudarles a ver las ventajas de la tecnología y vencer la resistencia al cambio:

Demostrar las ventajas: Una de las formas más eficaces de convencer a gestores sanitarios y políticos de las ventajas de ChatGPT es mostrarles ejemplos concretos de cómo la tecnología ha mejorado la atención al paciente y agilizado los flujos de trabajo clínicos. Esto podría incluir datos sobre satisfacción del paciente, resultados clínicos y ahorro de costes.

Responder a las preocupaciones: Es importante abordar cualquier preocupación que los gestores sanitarios y los políticos puedan tener sobre la tecnología, como los problemas de privacidad y seguridad. Proporcionar información clara y detallada sobre cómo se utiliza la tecnología y cómo se protegen los datos de los pacientes puede ayudar a aliviar cualquier preocupación que puedan tener.

Crear una coalición de apoyo: Crear una coalición de apoyo puede ayudar a demostrar que la tecnología no sólo es beneficiosa, sino que cuenta con un amplio respaldo. Para ello, se puede recabar la opinión y el apoyo de profesionales sanitarios, pacientes y otras partes interesadas.

Comunicar los riesgos de la no implantación: Puede ser útil comunicar los riesgos de no implantar ChatGPT, como la pérdida de oportunidades para mejorar la atención al paciente y el aumento de los costes a largo plazo.

Ofrecer apoyo: Los gestores sanitarios y los políticos pueden estar más dispuestos a implantar nuevas tecnologías si cuentan con apoyo para facilitar la transición. Por ejemplo, proporcionando formación y educación sobre el uso de la tecnología, o disponiendo de personal de apoyo especializado para resolver cualquier problema que pueda surgir.

Mostrar la escalabilidad de la tecnología: Demostrar que la tecnología puede ampliarse y aplicarse en múltiples entornos y con distintos fines puede ayudar a demostrar su valor potencial y aumentar las posibilidades de obtener apoyo.

Utilizando una combinación de estas estrategias, es posible ayudar a los gestores sanitarios y a los políticos a ver las ventajas de ChatGPT y vencer la resistencia al cambio. No hay que olvidar que el cambio requiere tiempo y persistencia, por lo que es importante seguir comunicando las ventajas de la tecnología y abordar cualquier preocupación que pueda surgir.

En la situación actual nos enfrentamos a un gran número de historiales médicos electrónicos no compatibles entre sí. ¿Cómo podemos gestionar los sistemas de conexión utilizando la inteligencia artificial?

En la situación actual, en la que existe un gran número de historias clínicas electrónicas (HCE) que no son compatibles entre sí, se puede utilizar la inteligencia artificial (IA) para ayudar a gestionar los sistemas de conexión. He aquí algunas formas en que la IA puede utilizarse para gestionar la conectividad de los RME:

Integración de datos: Las herramientas de integración de datos impulsadas por IA pueden utilizarse para extraer, transformar y cargar datos de diferentes sistemas de EMR en un repositorio centralizado. Esto puede ayudar a garantizar que los datos de los pacientes sean precisos y estén actualizados, y que sean accesibles para los proveedores de atención sanitaria a través de diferentes sistemas.

Normalización de datos: Las herramientas de normalización de datos impulsadas por IA se pueden utilizar para estandarizar los datos en diferentes sistemas de EMR. Esto puede ayudar a garantizar que los datos de los pacientes sean coherentes y puedan compararse y analizarse fácilmente en todos los sistemas.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Las herramientas NLP potenciadas por IA se pueden utilizar para extraer y clasificar datos de pacientes de diferentes sistemas EMR. Esto puede ayudar a garantizar que los datos de los pacientes sean precisos y estén actualizados, y que sean accesibles para los profesionales sanitarios en los distintos sistemas.

Mapeo de datos: Las herramientas de mapeo de datos impulsadas por IA pueden utilizarse para mapear los datos de los pacientes de diferentes sistemas de EMR a un modelo de datos común. Esto puede ayudar a garantizar que los datos de los pacientes sean precisos y estén actualizados, y que sean accesibles para los proveedores de asistencia sanitaria a través de diferentes sistemas.

Análisis predictivo: Las herramientas de análisis predictivo impulsadas por IA se pueden utilizar para identificar patrones y tendencias en los datos de los pacientes a través de diferentes sistemas EMR. Esto puede ayudar a identificar posibles problemas de salud y a los profesionales sanitarios a tomar decisiones más informadas.

Automatización: Las herramientas de automatización impulsadas por IA se pueden utilizar para automatizar tareas repetitivas, como la introducción y la gestión de datos, reduciendo los esfuerzos manuales y aumentando la precisión de los datos.

Mediante el uso de estas herramientas basadas en IA, los profesionales sanitarios pueden gestionar y acceder más fácilmente a los datos de los pacientes en diferentes sistemas de RME. Es importante señalar que, aunque la IA puede utilizarse para ayudar a gestionar la conectividad de los RME, sigue siendo necesario contar con una infraestructura informática sólida y un equipo fuerte para mantener y operar los sistemas. 

Could ChatGPT help doctors and health managers? 

I have been working in Primary Care in Madrid for more than twenty years. During this time I have tried to talk to directors, managers, central service technicians, managers and even the Regional Health Minister himself on several occasions. Although I have been attended to and listened to politely, it is not clear to me that my contributions have helped them. 

The current situation is one of deadlock and lack of communication between senior management and health care professionals. It is easier for a doctor to talk to a machine than to his or her managers. That is why I spent some time on Sunday morning talking (at least trying) with ChatGPT to humbly suggest to politicians and managers that if they do not dare to listen to their professionals, they should at least listen to a machine. The system is supposed to have a high school academic level, it does not insult and gives politically correct answers. They will not be frightened. 

And if they then follow some suggestions, we will have come a long way.

Write a 500 Words essay about how can a doctor use Chatgpt with patients

ChatGPT, a large language model trained by OpenAI, can be used by doctors to improve the patient experience and streamline clinical workflows. There are several ways in which ChatGPT can be used with patients, including:

1. Medical triage: ChatGPT can be used to triage patients by assessing their symptoms and providing appropriate guidance. For example, a patient could use ChatGPT to describe their symptoms, and the model could respond with a list of potential diagnoses and recommended next steps. This could help doctors to identify high-risk patients and prioritize their care.

2. Medical education: ChatGPT can be used to provide patients with educational resources and information about their condition. For example, a patient could ask ChatGPT about the causes and symptoms of a specific condition, and the model could provide a detailed explanation. This could help patients to understand their condition better and make informed decisions about their care.

3. Medication management: ChatGPT can be used to help patients manage their medications. For example, a patient could ask ChatGPT about the side effects of a specific medication, and the model could provide a list of potential side effects and recommendations for managing them. This could help patients to manage their medications more effectively and reduce the risk of adverse reactions.

4. Appointment scheduling: ChatGPT can be used to schedule appointments with doctors. For example, a patient could use ChatGPT to request an appointment, and the model could respond with a list of available times and instructions for how to schedule the appointment. This could help patients to schedule appointments more easily and reduce the burden on clinic staff.

5. Follow-up care: ChatGPT can be used to follow up with patients after their appointment. For example, a patient could use ChatGPT to ask about the results of a test, and the model could provide the results and instructions for follow-up care. This could help patients to stay informed about their health and ensure that they receive the appropriate care.

6. Telemedicine: ChatGPT can be used to provide telemedicine consultations. For example, a patient could use ChatGPT to describe their symptoms and the model could respond with a diagnosis and treatment plan. This could help patients to receive medical care remotely, which can be especially helpful for patients in rural or remote areas.

Overall, ChatGPT can be a valuable tool for doctors and patients alike. By providing quick and accurate responses to patient queries, ChatGPT can help to improve the patient experience and streamline clinical workflows. Additionally, by providing patients with educational resources and information about their condition, ChatGPT can help patients to understand their condition better and make informed decisions about their care.

How can health managers improve these possibilities?

Health managers can improve the possibilities of using ChatGPT with patients by taking several steps:

1. Training and education: Health managers should ensure that doctors and other clinical staff are properly trained on how to use ChatGPT. This includes providing training on how to input patient information, how to interpret the model's responses, and how to use the model to provide patient care. Additionally, health managers should provide education to patients on how to use ChatGPT and what to expect when interacting with the model.

2. Integration with existing systems: Health managers should work to integrate ChatGPT with existing systems, such as electronic health records and appointment scheduling systems. This will allow for seamless transfer of patient information and ensure that the model has access to accurate and up-to-date patient data.

3. Quality assurance and monitoring: Health managers should establish quality assurance protocols to ensure that the model is providing accurate and appropriate responses. This includes monitoring the model's performance, analyzing patient feedback, and making adjustments to the model as needed.

4. Compliance with regulations: Health managers should ensure that the use of ChatGPT complies with all relevant regulations, such as data privacy laws and medical practice guidelines.

5. Collaboration with other departments: Health managers should work with other departments, such as IT, to ensure that ChatGPT is integrated effectively with existing systems and infrastructure. They should also work with marketing and communication teams to ensure that the public is aware of this service, how to access it, and how it can benefit them.

6. Continual improvement: Health managers should continuously evaluate the performance and usability of ChatGPT, and make necessary adjustments to improve the patient experience and streamline clinical workflows. This can include incorporating new features or updates, as well as incorporating feedback from patients and clinical staff.

By taking these steps, health managers can ensure that ChatGPT is used effectively and appropriately to improve the patient experience and streamline clinical workflows.

Usually health managers and politicians dont like to improve changes. How can we help them?

It can be challenging to implement new technologies, such as ChatGPT, in the healthcare industry, as there may be resistance from health managers and politicians. However, there are several strategies that can be used to help them see the benefits of the technology and overcome resistance to change:

1. Demonstrating the benefits: One of the most effective ways to convince health managers and politicians of the benefits of ChatGPT is to show them concrete examples of how the technology has improved patient care and streamlined clinical workflows. This could include data on patient satisfaction, clinical outcomes, and cost savings.

2. Addressing concerns: It's important to address any concerns that health managers and politicians may have about the technology, such as privacy and security concerns. By providing clear and detailed information about how the technology is being used and how patient data is being protected, you can help to alleviate any concerns they may have.

3. Building a coalition of support: Building a coalition of support can help to demonstrate that the technology is not only beneficial but also has wide-spread support. This can include getting input and buy-in from healthcare providers, patients, and other stakeholders.

4. Communicating the risks of not implementing: It can be helpful to communicate the risks of not implementing ChatGPT, such as missed opportunities for improving patient care and increasing costs in the long run.

5. Offering support: Health managers and politicians may be more willing to implement new technologies if they have support in place to help with the transition. This could include providing training and education on how to use the technology, or having dedicated support staff available to help with any issues that may arise.

6. Showing the technology's scalability: Showing how the technology can be scaled and applied in multiple settings and for different purposes can help to demonstrate its potential value and increase the chances of getting support.

By using a combination of these strategies, it is possible to help health managers and politicians see the benefits of ChatGPT and overcome resistance to change. It is important to remember that change takes time and persistence, so it's important to continue to communicate the benefits of the technology and address any concerns that may arise.

In the present situation we face a large number of electronic medical récords no compatible among them. How can we manage conection systems using artificial inteligence?

In the present situation, where there are a large number of electronic medical records (EMRs) that are not compatible with each other, artificial intelligence (AI) can be used to help manage the connection systems. Here are a few ways that AI can be used to manage EMR connectivity:

1. Data integration: AI-powered data integration tools can be used to extract, transform, and load data from different EMR systems into a centralized repository. This can help to ensure that patient data is accurate and up-to-date, and that it is accessible to healthcare providers across different systems.

2. Data normalization: AI-powered data normalization tools can be used to standardize data across different EMR systems. This can help to ensure that patient data is consistent and can be easily compared and analyzed across systems.

3. Natural language processing (NLP): AI-powered NLP tools can be used to extract and classify patient data from different EMR systems. This can help to ensure that patient data is accurate and up-to-date, and that it is accessible to healthcare providers across different systems.

4. Data mapping: AI-powered data mapping tools can be used to map patient data from different EMR systems to a common data model. This can help to ensure that patient data is accurate and up-to-date, and that it is accessible to healthcare providers across different systems.

5. Predictive analytics: AI-powered predictive analytics tools can be used to identify patterns and trends in patient data across different EMR systems. This can help to identify potential health issues and help healthcare providers make more informed decisions.

6. Automation: AI-powered automation tools can be used to automate repetitive tasks, such as data entry and data management, reducing the manual efforts and increasing the data accuracy.

By using these AI-powered tools, healthcare providers can more easily manage and access patient data across different EMR systems. It is important to note that, while AI can be used to help manage EMR connectivity, it is still necessary to have a solid IT infrastructure and a strong team to maintain and operate the systems.

ChatGPT可以帮助医生和健康管理人员吗？ 机器翻译，抱歉有错误。 我在马德里从事初级保健工作已经超过20年。在这段时间里，我曾试图与董事、经理、中央服务技术人员、经理甚至区域卫生部长本人在多个场合交谈。虽然我受到了关注，并被礼貌地听取了意见，但我不清楚我的贡献是否对他们有帮助。 目前的情况是高级管理层和卫生保健专业人员之间的僵局和缺乏沟通。对医生来说，与机器交谈比与他或她的经理交谈更容易。这就是为什么我在周日上午花了一些时间与ChatGPT交谈（至少是尝试），谦虚地建议政治家和管理者，如果他们不敢听从专业人士的意见，至少应该听从一台机器的意见。这个系统应该具有高中的学术水平，它不侮辱人，并给出政治上正确的答案。他们不会受到惊吓。 如果他们随后遵循一些建议，我们就会有很大的进步。