INFORMÁTICA MÉDICA

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.

Manejo eficiente de historiales médicos electrónicos (HCE) y registros de pacientes.

Capacidad de los sistemas para intercambiar y utilizar información entre distintas plataformas y entidades médicas.

Implementación de software para mejorar la eficiencia en diagnósticos, tratamientos y gestión hospitalaria.

Protección de datos sensibles mediante protocolos de cifrado y normativas como la HIPAA o el RGPD.

Uso de algoritmos para mejorar el diagnóstico, predecir enfermedades y personalizar tratamientos.

Reduce errores administrativos y facilita el acceso rápido a la información médica.

Proporciona datos en tiempo real para mejorar diagnósticos y tratamientos.

Permite analizar datos históricos para ofrecer tratamientos adaptados a cada paciente

Facilita consultas médicas a distancia y monitorización de pacientes en tiempo real

Reduce costos operativos y mejora la distribución de insumos médicos.

Requiere inversión en software, hardware y capacitación del personal.

Los profesionales deben adaptarse a nuevas tecnologías, lo que puede generar resistencia

Los datos médicos son sensibles y pueden ser vulnerables a hackeos o filtraciones

Fallas en los sistemas pueden afectar la operatividad de hospitales y clínicas

No todos los sistemas son compatibles, lo que puede dificultar el intercambio de información

Garantizar la protección de los datos médicos y evitar su uso indebido.

 Los pacientes deben estar al tanto de cómo se usan sus datos en sistemas de inteligencia artificial o estudios médicos.

Asegurar que todas las personas tengan acceso a la tecnología médica, evitando brechas digitales.

Evitar sesgos en los sistemas de IA que puedan llevar a diagnósticos incorrectos o discriminatorios.

Definir quién es responsable en caso de fallos tecnológicos que afecten la salud del paciente.