EL PROYECTO COBOT

Se trata de una propuesta para proporcionar, mediante el uso de un chatbot o robot conversacional con elementos de inteligencia artificial:

1. Información de calidad sobre aspectos cruciales de la epidemia (prevención, aislamiento, higiene, curso clínico, tratamiento);
2. Triaje de gravedad, evitando la afluencia de pacientes al recurso equivocado (pacientes leves a la urgencia hospitalaria, y viceversa).
3. Seguimiento clínico en tiempo real para detectar tempranamente las complicaciones, con posibilidad de generar alertas en el nivel asistencial más adecuado (Summa 112, Atención Primaria, Urgencia Hospitalaria).
4. Acompañamiento y alivio del paciente mediante la información personalizada 24/7
5. Aumentar la adherencia a tratamientos mediante la generación de alertas en los teléfonos móviles;

Impacto esperado: podríamos dar servicio al número de usuarios que se determine, por ser un producto fácilmente escalable en función de las necesidades y de los medios disponibles, facilitando con ello la tarea de los profesionales de atención primaria y salud pública, con la consiguiente liberación de recursos para otras necesidades asistenciales.

Experiencia del equipo: El presente proyecto parte de la experiencia del proyecto FIS PI17/01942 (Efectividad de un bot conversacional para dejar de fumar en población adulta: ensayo clínico pragmático en Atención Primaria), para el cual el equipo investigador, compuesto por médicos clínicos  e ingenieros informáticos expertos en Inteligencia artificial, diseñó y testó mediante un ensayo clínico un chatbot para ayudar a dejar de fumar a pacientes de la Comunidad de Madrid. Actualmente, este proyecto está en fase de análisis de datos con resultados prometedores.

La portabilidad en las tecnologías deinformación y comunicación a través de teléfonos móviles inteligentes (TMI) abre nuevas perspectivas para el abordaje de los problemas de salud. Desde una perspectiva tecnológica, ha aumentado tanto el número de abonados a servicios móviles (más de 7000 millones de personas en todo el mundo, casi 97 por cada 100 habitantes) como el ancho de banda (un 84% de la población mundial accede a través de 4G o 5G). (1)

El TMI se ha convertido en el ordenador mayoritario y más accesible en la mayoría de los países. En el año 2018, el porcentaje de hogares con telefonía móvil alcanzó el 98% (2). La penetración de la telefonía móvil aumentó 3,2 puntos porcentuales hasta las 116,1 líneas/100 habitantes (3). En España el TMI es el principal dispositivo de acceso para un 46,1% de internautas (+2,7 puntos respecto a 2018 y +22,8 puntos respecto a los resultados de 2014) (4).

Los pacientes desean un papel mayor en el manejo de su salud y buscan más información a través de internet. Las oportunidades resultantes generan un nuevo marco para el  empoderamiento del paciente, la mejora de los resultados clínicos y de los costes en los servicios(5).

El chatbot propuesto no es un programa más que haya que instalar en el móvil, respeta la privacidad del paciente y su curva de aprendizaje es muy reducida (6). Se trata de un programa informático con interfaz conversacional que permite una relación bidireccional ser humano – máquina (7). El programa se aloja en un servidor protegido con las medidas de seguridad habituales en el mercado y se accede a él a través de una aplicación de mensajería de uso común. La aplicación de mensajería daría el soporte para el acceso de millones de usuarios. El programa informático procesaría las peticiones en lenguaje natural de los usuarios (PLN – Procesamiento del Lenguaje Natural con inteligencia artificial entrenada a medida para las necesidades), analizaría la información que se va recibiendo y propondría acciones a los usuarios según las directrices definidas por el equipo médico.

Aunque no es una tecnología nueva, la reciente revolución de las técnicas de interpretación del lenguaje natural (el usado comúnmente por las personas, con todas sus variantes) unido a las ventajas expuestas y a los inconvenientes de las Apps los hacen idóneos para estas funciones.

Al “entender” peticiones expresadas con  la complejidad y variación del lenguaje humano, el bot aporta un componente de “humanización” tecnológica que no tienen los interfaces basados en menús y chat-botones, pudiendo devolver una respuesta personalizada y con ello aportar un componente de fidelización y usabilidad del usuario a la herramienta (7 ,8)

El chatbot objeto de estudio será diseñado específicamente por médicos clínicos,  expertos en COVID y en salud pública y por ingenieros expertos en  inteligencia artificial, integrando componentes de gamificación, cognitivo conductuales, motivacionales y de resolución de problemas estructurados en intervenciones y materiales basados en la evidencia.

Se postula que se puede aumentar la accesibilidad de la población a la información basada en la evidencia sobre tratamiento, pronóstico, medidas de aislamiento y prevención de contagios; evaluar el impacto de la enfermedad CoVid19 en las personas infectadas en tiempo real; realizar un  triaje continuado de casos complicados con posibilidad de derivación dirigida, y con posibilidad de realizar una geolocalización de los afectados en tiempo real, con el objetivo de contribuir a un manejo de los casos menos graves, liberando recursos en atención primaria de salud, facilitando una adecuada respuesta del sistema sanitario y mejorando la calidad de vida de los pacientes.

Contrary to popular belief, Lorem Ipsum is not simply random text. It has roots in a piece of classical Latin literature from 45 BC, making it over 2000 years old. Richard McClintock, a Latin professor at Hampden-Sydney College in Virginia, looked up one of the more obscure Latin words

1. International TelecomunicationUnion (IUT). Measuring digital development: Facts and figures. ITUPublications (2019). Accesible en : https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/facts/FactsFigures2019.pdf
2. Penetración telefonía móvil en hogares. Informe Red.es https://www.ontsi.red.es/es/indicadores/Hogares-y-ciudadanos/Equipamiento-TIC/Penetracion-telefonia-movil-en-hogares
3. Informe Anual 2018. Comisión Nacional de Mercados y Competencia. Accesible en: http://data.cnmc.es/datagraph/
4. Asociación para la Investigación de Medios de Comunicación (AIMC). Encuesta Navegantes en Red. 22º ed. Marzo 2020. accesible en: http://download.aimc.es/aimc/Rub9aYt/naveg2019_principales_resultados.pdf
5. Samoocha D, Bruinvels DJ, Elbers NA, Anema JR, van der Beek AJ. Effectiveness of Web-basedInterventionsonPatientEmpowerment: A SystematicReview and Meta-analysis. J Med Internet Res. 24 de junio de 2010;12(2):e23.
6. Aplicación de algoritmos genéticos y sistemas expertos en medicina asistencial. Aplicaciones clínicas de la inteligencia artificial.  Informes de evaluación de Tecnologías sanitarias. AETSA 2009 / 6. ISBN: 978-84-96990-87-6. Ed. Ministerio de Ciencia e Innovación, 2011. Accesible en: http://www.aetsa.org/download/publicaciones/antiguas/AETSA_2009-6_Algoritmos_geneticos.pdf

7. Crutzen R, Y. Peters GJ, Portugal SD, Fisser EM, and Grolleman J. AnArtificiallyIntelligent Chat AgentThatAnswersAdolescents’ QuestionsRelated to Sex, Drugs, and Alcohol: AnExploratoryStudy. Journal of AdolescentHealth 48 (2011) 514 -519. doi:10.1016/j.jadohealth.2010.09.002
8. Grolleman J, Van Dijk B, Nijholt A, et al. Break thehabit! Designingan e-therapyinterventionusing a virtual coach in aid of smoking cessation. Lecture Notes ComputSci 2006;3962:133 -41.