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Definir quién es responsable en caso de fallos tecnológicos que afecten la salud del paciente.
Evitar sesgos en los sistemas de IA que puedan llevar a diagnósticos incorrectos o discriminatorios.
Asegurar que todas las personas tengan acceso a la tecnología médica, evitando brechas digitales.
Los pacientes deben estar al tanto de cómo se usan sus datos en sistemas de inteligencia artificial o estudios médicos.
Garantizar la protección de los datos médicos y evitar su uso indebido.
No todos los sistemas son compatibles, lo que puede dificultar el intercambio de información
Fallas en los sistemas pueden afectar la operatividad de hospitales y clínicas
Los datos médicos son sensibles y pueden ser vulnerables a hackeos o filtraciones
Los profesionales deben adaptarse a nuevas tecnologías, lo que puede generar resistencia
Requiere inversión en software, hardware y capacitación del personal.
Reduce costos operativos y mejora la distribución de insumos médicos.
Facilita consultas médicas a distancia y monitorización de pacientes en tiempo real
Permite analizar datos históricos para ofrecer tratamientos adaptados a cada paciente
Proporciona datos en tiempo real para mejorar diagnósticos y tratamientos.
Reduce errores administrativos y facilita el acceso rápido a la información médica.
Uso de algoritmos para mejorar el diagnóstico, predecir enfermedades y personalizar tratamientos.
Protección de datos sensibles mediante protocolos de cifrado y normativas como la HIPAA o el RGPD.
Implementación de software para mejorar la eficiencia en diagnósticos, tratamientos y gestión hospitalaria.
Capacidad de los sistemas para intercambiar y utilizar información entre distintas plataformas y entidades médicas.
Manejo eficiente de historiales médicos electrónicos (HCE) y registros de pacientes.
La informática médica es la disciplina que combina tecnología, informática y ciencia de la salud para mejorar la gestión, análisis y utilización de la información médica. Su objetivo principal es optimizar los procesos de atención médica, facilitar la toma de decisiones clínicas y mejorar la calidad del servicio mediante el uso de sistemas de información, bases de datos, inteligencia artificial y telemedicina.