Investigar en el Campo de la Salud, un Desafío Complejo y Multidimensional

Mario Iván B. Ruíz

*María Soledad Funes Argüello dijo que debemos ser conscientes de las enormes responsabilidades que conlleva este trabajo *Rosa Amarilis Zárate Grajales mencionó que la 6ª Jornada de Investigación de la Enfermería Universitaria permitió transitar por el mundo de la inteligencia artificial

Argonmexico / La investigación es uno de los motores que guían el desarrollo de la humanidad, impulsa el avance científico y nuestra comprensión cotidiana de los fenómenos que nos rodean, además de que tiene un impacto directo en el progreso tecnológico y sus aplicaciones como prácticas innovadoras que inciden positivamente en el cuidado integral de las personas, consideró la coordinadora de la Investigación Científica de la UNAM, María Soledad Funes Argüello.

Sin embargo, acotó, “debemos ser conscientes de las enormes responsabilidades que conlleva este trabajo: investigar en el campo de la salud es un desafío complejo y multidimensional, las variables son vastas y la diversidad de las condiciones de los pacientes demandan un enfoque, muchas veces, personalizado”.

Durante los trabajos de la “6ª Jornada de Investigación de la Enfermería Universitaria. La investigación, desarrollo, avances y su impacto en el cuidado de las personas”, resaltó:

El compromiso ético que implica esta labor es de proporciones significativas y debe abordarse con el máximo rigor y responsabilidad.

Por ello, reconoció, este tipo de encuentros son de importancia porque además de brindarnos la oportunidad de reunirnos, compartir conocimientos y experiencias, reflexionar sobre el camino recorrido y los desafíos que afrontamos, también facilita generar cambios y avanzar en el avance científico y humanístico.

En su oportunidad, la directora de la Facultad de Enfermería y Obstetricia (FENO) de la UNAM, Rosa Amarilis Zárate Grajales, indicó que esta Jornada permitió transitar por el mundo de la inteligencia artificial y la investigación “al reconocer las aportaciones que desde las instituciones educativas y de salud, nacionales e internacionales, han logrado en el cuidado de las personas y sus familias”.

Asimismo, explicó que en el encuentro organizado en el Palacio de la Escuela de Medicina se mostraron algunos avances de los resultados de la investigación plasmados en posters, que este año superaron los 50 y fueron presentados por sus autores: profesores y alumnos de posgrado y pregrado de la UNAM, así como personal de enfermería del Sistema de Salud, entre otros.

Recordó que esta actividad se desarrolló en ocasión del primer aniversario de la FENO y de la conmemoración del Día Internacional de la Enfermería. La especialista sugirió a los participantes identificar los retos que enfrenta la investigación ante los progresos de la ciencia y la tecnología, en el campo de la salud y la enfermería.

Expediente clínico con IA

La especialista del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM, Helena Gómez Adorno, expuso que en 2020 –en una colaboración con la Secretaría de Salud de la Ciudad de México– en el Laboratorio de Análisis de Textos, ella y sus colaboradores trabajaron en el análisis de expedientes médicos electrónicos.

En su charla “Expedientes médicos Electrónicos: un acercamiento desde la inteligencia artificial” comentó que esos documentos representan un reto para la ciencia de datos actual, ya que son complejos para su escritura y lectura, lo que dificulta su manejo eficiente sobre todo para contar con una historia clínica completa de un paciente. Ante ello es importante extraer datos para un buen resumen que permita contar con información específica.

Cuando surgió la pandemia, la Secretaría de Salud de la Ciudad de México nos planteó problemas en el manejo de expedientes electrónicos. La dependencia tiene instalado un sistema de información en más de 30 hospitales de la red, cada uno con su propia base de datos, lo que representaba una prueba importante para agrupar los de todos los pacientes de los nosocomios.

A partir de ahí se planteó la idea de establecer una base de datos central y que pudiera conectarse con las de cada hospital y extraer información relevante para mostrarla de manera amigable, eficiente y que permita tomar las decisiones a nivel administrativo.

Recordó que hace un año, cuando se masificó ChatGPT, se hizo famosa la inteligencia artificial generativa; sin embargo, se estudia hace tiempo y el procesamiento del lenguaje natural es una subárea de esa disciplina. “En la actualidad, los algoritmos y métodos que utilizamos se basan en el aprendizaje automático (machine learning), nos fundamentamos en teorías de la lingüística computacional”.

Como parte de este proyecto se extrajo información de la historia clínica (digital), entre ellos signos vitales, identificación de medicamentos, síntomas, comorbilidades, etcétera. Se efectuó el análisis de 71 mil notas clínicas, 37 mil pacientes del conjunto de los 30 hospitales. Una vez integrada a red neural con los datos etiquetados por los expertos, médicos y enfermeras, se obtuvo el algoritmo