Nº48 / Marzo - Mayo 2023

Editorial

MARZO - MAYO 2023

La mujer es clave para el mundo tecnológico La participación equitativa de las mujeres en todos los campos, incluida la ciencia y la tecnología, no sólo beneficia a las propias mujeres sino a toda la sociedad, por lo que se requieren condiciones que les permitan maximizar sus capacidades y desarrollar todo su potencial.

En el mes marco del Día Internacional de la Mujer que se conmemora cada 8 de marzo, expertos de América Latina se dieron cita en el foro virtual Mujeres por la Salud 2023: Innovación y Tecnología para la Igualdad de Género, en el que analizaron el papel de la mujer en estos ámbitos, a los que consideraron como piedras angulares del progreso en el mundo de hoy.

“A nivel global, el número de mujeres investigadoras en ciencia sigue siendo muy bajo. Hasta julio de 2019, la tasa promedio mundial de mujeres investigadoras era solo del 29%, según el Instituto de Estadísticas de la UNESCO. De hecho, sólo el 3% de los premios Nobel de ciencia han sido otorgados a mujeres. Afortunadamente, en toda América Latina y el Caribe, muchos países ya están implementando políticas para reducir la brecha de género en ciencia y tecnología”, señaló Andrew Martin, Presidente de Pfizer para América Latina.

Al reconocer a la innovación como motor de desarrollo de todos los países, Claudio Terra, Director de Transformación de Negocios Latam, recordó que se trata de un elemento presente en etapas muy importantes de la vida de las personas como el inicio de la escuela, universidad y vida profesional.

Por su parte, Florencia Truchi, Líder de Innovación y Transformación de Argentina, advirtió que 50% de la población no está representada en el diseño de la tecnología, por lo que dejar a la mujer fuera de estos procesos se ha convertido en un problema global cuya solución es ya incluso contemplada como parte de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la Organización Mundial de las Naciones (ONU).

La diversidad aporta un valor innegable en la innovación —comentó—, pues hace posible el desarrollo de propuestas de valor que integran múltiples puntos de vista.

En tanto, Emilia Restrepo, Rectora del Colegio de Estudios Superiores de Administración-CESA de Colombia, se refirió al programa de Liderazgo de mujeres en juntas directivas en el que, más allá de las asignaturas tradicionales en administración y recursos humanos, ellas tienen cada vez más participación en materias como tecnología, transformación digital, innovación y sostenibilidad.

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Año XXIII / Nº48 / Marzo - Mayo 2023 Directora Liliana Iglesias Diseño Gráfico y Web Lic. Gigi Aranzana www.behance.net/gigi-aranzana Fotografía Analía Markarian www.analiamarkarian.com.ar Community Manager Lic. Gigi Aranzana Editor y Propietario Liliana Iglesias El editor no se hace responsable de las opiniones vertidas en los artículos firmados, que expresan exclusivamente el criterio de los autores; ni de los contenidos de los avisos publicitarios que se incluyen en la presente edición.

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Sumario Nota de Tapa

6 IA: un nuevo paradigma en Salud

El informe, titulado “Ética y gobernanza de la inteligencia artificial para la salud”, elaborado a partir del resultado de la consulta realizada durante dos años por un grupo de expertos internacionales designados por la Organización Mundial de la Salud, señala que: como cualquier nueva tecnología, la inteligencia artificial ofrece un enorme potencial para mejorar a millones de personas en todo el mundo. * Por Antonio Camerano

16 Informe IA: Promesas y desafíos de la IA en Salud

La IA tiene un enorme potencial para mejorar la salud poblacional y para mejorar las eficiencias en torno del suministro de servicios de salud, y está a punto de convertirse en una importante herramienta en la transformación continua de los servicios de salud en la próxima década.

Gestión de la Comunicación

24 Fake News en Salud

Uno de los efectos negativos de la digitalización, que es un reflejo de lo que sucede en otros sectores, es la difusión de información falsa sobre salud, y bienestar. * Por Antonio Camerano

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Gestión de la Salud

Especialidades

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Proyecto de Promoción de Hábitos Alimentarios Saludables

Obesidad: factor de riesgo cardiovascular independiente

El Servicio de Oncohematología del Hospital Público Materno Infantil, junto con la Escuela Hospitalaria, realizaron durante 8 semanas un proyecto con el objetivo de promocionar hábitos alimentarios saludables en 120 pacientes pediátricos oncológicos. El resultado del estudio respecto del estado nutricional del paciente, arrojó que el 41% de los pacientes presentaron exceso de peso, ya sea sobrepeso u obesidad.

Según la Sociedad Argentina de Cardiología-SAC-,la obesidad es una enfermedad epidémica que va en aumento en todos los grupos etarios, reduce la expectativa de vida y altera la calidad de vida de quien la padece.En Argentina, la IV Encuesta Nacional de Factores de Riesgo (2018), mostró que la prevalencia de exceso de peso es del 61,6% (36,3% sobrepeso y 25,3% obesidad); en resumen 6 de cada 10 argentinos mayor de 18 años está excedido de peso e incluso 1 de cada 4 es obeso.

Healthcare

Gestión de la Alimentación

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Estándares GS1 para Proveedores de Salud

Hacia la Reducción de la Ingesta de Sal

Los proveedores de las instituciones de salud del mundo están trabajando para brindar la mejor atención posible a sus pacientes, bajo la presión de ahorrar tiempo y dinero, en este sentido, los estándares GS1 contribuyen a lograr estos desafíos.

En este informe recopilado del Manual de Referencia GS1 2022-2023, los Países Bajos comparten los beneficios de la implementación de los estándares GS1 en los hospitales del país.

Un informe, el primero de este tipo, de la Organización Mundial de la Salud (OMS) sobre la reducción de la ingesta de sal (Global report on sodium intake reduction) demuestra que estamos lejos de lograr la meta mundial de reducir la ingesta de sodio en un 30% para 2025.

Salud-News I Pag. 44

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Nota de Tapa

IA: un nuevo paradigma en salud

El informe, titulado “Ética y gobernanza de la inteligencia artificial para la salud”, elaborado a partir del resultado de la consulta realizada durante dos años por un grupo de expertos internacionales designados por la Organización Mundial de la Salud, señala que: como cualquier nueva tecnología, la inteligencia artificial ofrece un enorme potencial para mejorar a millones de personas en todo el mundo; este nuevo e importante informe proporciona una valiosa guía para que los países maximicen los beneficios de la IA mientras minimizan los riesgos y evitan los estancamientos.

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La Organización Mundial de la Salud ha publicado su primer informe global sobre inteligencia artificial en salud, junto con seis pautas para su concepto y aplicación. El creciente uso de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud presenta tanto oportunidades como desafíos para los gobiernos, los proveedores y la sociedad. (Ginebra - 2021).

La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de mejorar la salud y la prestación de medicamentos en todo el mundo, siempre que la ética y los derechos humanos respalden su comprensión, implementación y uso, según las nuevas directrices de la OMS publicadas hoy. El informe, titulado “Ética y gobernanza de la inteligencia artificial para la salud”, es el resultado de una consulta de dos años realizada por un grupo de expertos internacionales designados por la Organización Mundial de la Salud.

“Como cualquier nueva tecnología, la inteligencia artificial ofrece un enorme potencial para mejorar a millones de personas en todo el mundo; este nuevo e importante informe proporciona una valiosa guía para que los países maximicen los beneficios de la IA mientras minimizan los riesgos y evitan los estancamientos”. Algunos países del primer mundo ya están creando inteligencia artificial que se puede utilizar para mejorar la velocidad y la precisión de la detección y el diagnóstico de enfermedades; promover la atención clínica; promover la investigación en salud y el desarrollo de medicamentos; apoyar diversas actividades de salud pública, como la vigilancia de enfermedades, la respuesta a epidemias y la gestión de sistemas de saneamiento.

La IA también puede brindar a los pacientes más control sobre su atención médica y una mejor comprensión de sus necesidades cambiantes. También puede mejorar el acceso a la atención médica en países rurales y de escasos recursos, donde los pacientes a menudo tienen acceso limitado a la atención médica o al personal médico. Sin embargo, un nuevo informe de la OMS advierte que es peligroso sobrestimar los beneficios para la salud de la inteligencia artificial, particularmente a expensas de las inversiones y estrategias críticas necesarias para lograr la cobertura universal de salud. Además, la recopilación y el uso no ético de datos de salud; trastornos de codificación en algoritmos; y los riesgos que plantea la IA para la seguridad del paciente, la ciberseguridad y el medio ambiente.

(Ginebra – 2023 Segundo Informe).

Si bien el desarrollo y la difusión de la inteligencia artificial, requiere inversión pública y privada, el uso no regulado de la inteligencia artificial subordina los intereses de los pacientes y la sociedad a poderosos intereses comerciales.

Gobierno en forma de vigilancia y control social. El informe también destaca que los sistemas capacitados principalmente en datos recopilados de personas de altos ingresos pueden tener un desempeño deficiente en personas de ingresos bajos y medios. Por lo tanto, los sistemas de IA deben diseñarse cuidadosamente para reflejar la diversidad de entornos sanitarios y socioeconómicos. Esto debe complementarse con habilidades digitales, participación pública y capacitación en concientización para los millones de trabajadores de la salud que trabajarán con el equipo y necesitarán habilidades digitales o ca-

El creciente uso de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud presenta tanto oportunidades como desafíos para los gobiernos, los proveedores y la sociedad.

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pacitación, especialmente si sus tareas y trabajos están automatizados. La autoridad para tomar decisiones y la independencia de proveedores y pacientes pueden ser cuestionadas.

En última instancia, los gobiernos, los proveedores y los diseñadores deben trabajar juntos para abordar los problemas éticos y de seguridad, guiados por nuevas leyes y políticas que integren los principios éticos con las obligaciones legales y de derechos humanos existentes. Derechos humanos en todas las etapas del diseño, desarrollo e implementación de tecnologías de IA. Seis principios para asegurar el uso de la inteligencia artificial en beneficio de la sociedad en todos los países.

La IA también puede brindar a los pacientes más control sobre su atención médica y una mejor comprensión de sus necesidades cambiantes.

Para minimizar los riesgos y maximizar las oportunidades asociadas con el uso de la IA en el cuidado de la salud, la OMS recomienda que la regulación y la gobernanza de la IA se basen en los siguientes principios: Preservar la autonomía humana: en contexto Preservar la autonomía del ser humano: En el contexto de la atención de salud, ello significa que los seres humanos deberían seguir siendo dueños de los sistemas de atención de salud y las decisiones médicas; se debería preservar la privacidad y la confidencialidad, y los pacientes deben dar su consentimiento informado y válido por medio de marcos jurídicos adecuados para la protección de datos.

Promover el bienestar y la seguridad de las personas y el interés público.

Los diseñadores de tecnologías de IA

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deberían cumplir los requisitos normativos en materia de seguridad, precisión y eficacia para indicaciones o usos bien definidos. Se deben instaurar medidas de control de la calidad en la práctica y de mejora de la calidad en la utilización de la IA. Garantizar la transparencia, la claridad y la inteligibilidad. La transparencia exige que se publique o documente información suficiente antes de la concepción o el despliegue de una tecnología de IA. Esa información debe ser fácilmente accesible y facilitar consultas y debates provechosos sobre la concepción de la tecnología y sobre el uso que se debería hacer o no de esta.

Promover la responsabilidad y la rendición de cuentas. Las tecnologías de IA permiten realizar tareas específicas; ahora bien, incumbe a las partes interesadas velar por que estas sean utilizadas en condiciones apropiadas y por personas debidamente formadas. Se deberían instaurar mecanismos eficaces para que las personas y los grupos que se vean perjudicados por decisiones basadas en algoritmos puedan cuestionarlas y obtener reparación.

Garantizar la inclusividad y la equidad. La inclusividad requiere que la IA aplicada a la salud sea concebida de manera que aliente la utilización y el acceso equitativos en la mayor medida de lo posible, con independencia de la edad, el sexo, el género, el ingreso, la raza, el origen étnico, la orientación sexual, la capacidad u otras características amparadas por los códigos de derechos humanos. Promover una IA con capacidad de respuesta y sostenible. Los diseñadores, desarrolladores y usuarios deberían evaluar de forma continua y transparente las aplicaciones de la IA en situación real a fin de

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determinar si esta responde de manera adecuada y apropiada a las expectativas y las necesidades. Los sistemas de IA también se deberían concebir de modo que se reduzcan al mínimo sus efectos medioambientales y se aumente la eficiencia energética. Los gobiernos y las empresas deberían anticipar las perturbaciones ocasionadas en el lugar de trabajo, en particular la formación que se deberá impartir a los agentes de salud para que se familiaricen con el uso de los sistemas de IA, y las posibles pérdidas de empleos debidas a la utilización de sistemas automatizados.

... los sistemas de IA deben diseñarse cuidadosamente para reflejar la diversidad de entornos sanitarios y socioeconómicos.

Estos principios orientarán la labor futura de la OMS para respaldar los esfuerzos encaminados a garantizar que todas las posibilidades que ofrece la IA para la atención de salud y la salud pública se utilicen en beneficio de todos. (Informe Previo - 2021-2022).

Después de revisar los resultados de búsqueda proporcionados, Chat GPT no se utiliza específicamente para enseñar sobre salud. Sin embargo, el propio Bot encontró información sobre el uso de Chat GPT en la industria de la salud para brindar atención médica y consultas de salud. ChatGPT es un sistema de chat basado en el modelo de lenguaje por Inteligencia Artificial GPT-3, desarrollado por la empresa OpenAI. Es un modelo con más de 175 millones de parámetros, lo que lo convierte en uno de los modelos de lenguaje más grandes y avanzados disponibles actualmente. Además, grandes empresas como Google también han estado experimentando con modelos de lenguaje similares para el cuidado de la salud.

En resumen, ChatGPT es un sistema de

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chat basado en inteligencia artificial utilizado en diversos sectores, incluida la industria de la salud. Aunque no encontré información específica sobre su uso para enseñar sobre salud, se utiliza para brindar atención médica y consultas de salud. Uso de Chat GPT en la industria de la salud. - (El Pizarrón Digital – 2023).

La relación entre Chat GPT y la bibliografía en PubMed es muy interesante.

Chat GPT es un modelo de lenguaje que se entrena en grandes cantidades de texto para generar texto nuevo en respuesta a una entrada de texto. Se ha utilizado en diferentes áreas, incluyendo la publicación científica y el calentamiento global. Por otro lado, PubMed es una base de datos de acceso público que contiene más de 32 millones de citas bibliográficas y resúmenes de artículos de revistas biomédicas y de ciencias de la vida. Es una fuente importante de información para los investigadores y profesionales de la salud.

En cuanto a la relación entre Chat GPT y la bibliografía en PubMed, se han desarrollado modelos de lenguaje GPT-style (estilo GPT) que se entrenan específicamente en PubMed para generar texto relacionado con la bibliografía. Por ejemplo, Galáctica es un modelo GPT-style entrenado en literatura científica. Estos modelos pueden ayudar a generar resúmenes de artículos, identificar áreas de investigación relevantes y automatizar la revisión bibliográfica. Estos modelos pueden ayudar a automatizar la revisión bibliográfica y a generar resúmenes de artículos. (Chat GPT y Pubmed - 2023).

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Hay varias bases de datos científicas a las que puedes acceder para buscar información. Algunas de ellas son ScienceDirect12, Scopus3 y PubMed4. Para acceder a ellas y hacer búsquedas efectivas es importante seguir algunos pasos esenciales como identificar la base de datos adecuada según el campo de la ciencia y el tipo de información que se busques (Chat Bing - 2022).

ChatGPT es un sistema de chat basado en el modelo de lenguaje por Inteligencia Artificial GPT-3, desarrollado por la empresa OpenAI.

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La salud es un recurso para la vida diaria y se trata de un concepto positivo que acentúa los recursos sociales y personales, así como las aptitudes físicas.

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el concepto de salud está vinculado a un estado de bienestar físico, mental y social, y no sólo a la ausencia de enfermedades o afecciones. Las citas bibliográficas son transcripciones parciales de un texto con la referencia precisa de su origen1. Por lo general, la referencia bibliográfica de una cita debe incluir el apellido y nombre del autor, el año de publicación del texto, el título del texto, el título del libro o publicación que lo contiene (si corresponde), el lugar de edición, la casa editorial y el número de páginas citadas o de capítulo (Chat Bing 2023)

puede ser utilizada para generar texto.

La interacción es similar a la interacción con un chat Bot que utiliza tecnología GPT en el sentido de que puedes hacer preguntas.

Hay varias cosas que se pueden hacer para mejorar tu experiencia al interactuar con un Chat Bot: Ser específico en preguntas: cuanto más específica sea la pregunta, más fácil será para mí proporcionar una respuesta precisa y relevante, como así la fuente.

Utilizando palabras clave: al hacer una pregunta, el Chat debe comprender mejor lo que se está buscando.

Proporciona contexto: si está haciendo una pregunta sobre un tema en particular, proporcionar contexto adicional para que pueda entender mejor lo que estás buscando y a proporcionarte una respuesta más precisa.

Preservar la autonomía humana: en contexto

Si estás citando un estándar, una norma técnica o una directriz de calidad en el Estilo APA, debes proporcionar el autor, la fecha, el título y la fuente del trabajo. Después del título, proporcione cualquier número o identificador para el estándar entre paréntesis sin cursiva.

Preservar la autonomía humana: en el cuidado de la salud, esto significa que las personas deben seguir siendo dueñas del sistema de atención de la salud y de las decisiones médicas; se debe mantener la privacidad y la confidencialidad y se debe otorgar a los pacientes un consentimiento informado efectivo a través de la legislación de protección de datos adecuada.

Bing Chat estará integrado al paquete Office diseñado para ayudarte a encontrar información y responder. GPT es una tecnología de lenguaje natural que

Promover el bienestar humano, la seguridad y el interés público. Los desarrolladores de tecnología de IA deben cumplir con los requisitos reglamenta-

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rios de seguridad, precisión y eficiencia para señales o aplicaciones bien definidas. Usando inteligencia artificial, es necesario implementar medidas de control de calidad para mejorar la calidad. Aporta transparencia, claridad y nitidez. La transparencia requiere que se publique o documente suficiente información antes de que se desarrollen o implementen tecnologías de IA. Esta información debe estar fácilmente disponible y facilitar el asesoramiento y la discusión útiles sobre los conceptos técnicos y para qué se utilizan, para qué se deben o no se deben utilizar.

Promover la rendición de cuentas y la responsabilidad. Las tecnologías de inteligencia artificial permiten realizar ciertas tareas, pero es responsabilidad de las partes involucradas asegurarse de que se utilicen en las circunstancias apropiadas y por personal debidamente capacitado. Deben establecerse mecanismos efectivos para permitir que las personas y los grupos afectados por las decisiones algorítmicas apelen y reciban una compensación. Garantizar la inclusión y la equidad. La inclusión requiere que el uso de la inteligencia artificial en la salud esté diseñado para promover el uso y el acceso lo más equitativo posible, independientemente de la edad, el sexo, el género, los ingresos, la raza, el origen étnico, la orientación sexual, la capacidad u otras características cubiertas por el Convenio. para la gente. símbolo de la ley. Capacidad de respuesta mejorada e inteligencia artificial sostenible. Los diseñadores, desarrolladores y usuarios deben evaluar de forma continua y transparente las aplicaciones de IA del mundo real para determinar si responden adecuadamente a las expectativas y necesidades. Los 14

sistemas de IA también deben diseñarse para minimizar el impacto ambiental y ser energéticamente eficientes. Los gobiernos y las empresas deben anticipar las interrupciones en el lugar de trabajo, incluida la capacitación de profesionales de la salud en el uso de sistemas de inteligencia artificial y la posible pérdida de puestos de trabajo a través de sistemas automatizados. Estos principios guiarán el trabajo futuro de la OMS, apoyando los esfuerzos para garantizar que se aproveche todo el potencial de la inteligencia artificial en el cuidado de la salud y la salud pública en beneficio de todos.

(Informe Anual 2021-2022).

Al revisar los resultados de la búsqueda, no encontré nada que indicara que ChatGPT está diseñado específicamente para brindar educación sobre la salud.

Sin embargo, encontré información sobre el uso de ChatGPT para brindar asesoramiento en la industria de la salud. ChatGPT es un sistema de chat desarrollado por OpenAI, basado en el modelo de lenguaje de inteligencia artificial GPT-3. Es un modelo con más de 175 millones de parámetros, lo que lo convierte en uno de los modelos de lenguaje más grandes y avanzados disponibles en la actualidad. Grandes empresas como Google también han experimentado con modelos de lenguaje de salud similares.

En pocas palabras, ChatGPT es un sistema de chat basado en inteligencia artificial que se utiliza en varias industrias, incluida la industria de la salud. Están acostumbrados a dar consejos sobre salud y bienestar, aunque no he podido encontrar información específica sobre su uso en educación relacionada con la salud. Use GPT Chat en la industria médica. - La relación entre las bibliografías de Chat GPT y PubMed es muy interesante. Chat GPT es un modelo de lenguaje que se entrena con grandes cantidades de texto para generar texto nuevo en respuesta a la entrada de texto. Se ha utilizado en una variedad de áreas, incluidas publicaciones científicas y el calentamiento global. PubMed, por otro lado, es una base de datos pública de más de 32 millones de citas bibliográficas y resúmenes de artículos de revistas biomédicas y de ciencias de la vida. Es una importante fuente de información para investigadores y profesionales de la salud. Se ha desarrollado un modelo de lenguaje de estilo GPT para la relación entre Chat GPT y la bibliografía de PubMed•////////////////// Autor Antonio Ángel Camerano MD – MSc – PhD – Universidad de Buenos Aires

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Nota de Tapa Informe IA

Promesas y desafíos de la IA en Salud La IA tiene un enorme potencial para mejorar la salud poblacional y para mejorar las eficiencias en torno del suministro de servicios de salud, y está a punto de convertirse en una importante herramienta en la transformación continua de los servicios de salud en la próxima década.

Las empresas están usando IA en todo el sector salud, incluyendo su uso para el triage de pacientes, el monitoreo y diagnóstico de enfermedades ...

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El financiamiento de la IA en el sector salud llegó a US$3.000 millones en 2018, a US$4.090 millones en 2019 – que tuvo un tercer trimestre récord con financiamiento por US$1.600 millones – y a US$2.100 millones en el primer semestre de 2020 (CB Insights, 2020).

Las empresas están usando IA en todo el sector salud, incluyendo su uso para el triage de pacientes, el monitoreo y diagnóstico de enfermedades, la recomendación de tratamientos a partir de medicina de precisión, la mejora de los flujos de trabajo administrativo, la búsqueda de áreas de fraude y pérdidas en el sistema y el desarrollo y ensayo de nuevos medicamentos.

Aunque no hay una definición universal de la IA, generalmente se la puede pensar como una amplia categoría de software que puede desempeñar tareas

normalmente realizadas por humanos.

Este informe se enfoca en dos grandes familias de IA conocidas como IA simbólica y subsimbólica. El software de IA simbólica también es llamado software basado en el conocimiento.

El software de IA simbólica usa reglas lógicas y axiomas programados dentro del software por personas para realizar deducciones, llegando así a decisiones óptimas a partir de reglas predefinidas dentro de un campo específico. (Pombo et al., 2020). Los sistemas de software de IA subsimbólica1 aprenden automáticamente extrayendo patrones e inferencias. Así, la IA subsimbólica, como los sistemas de aprendizaje automático (machine learning), puede llegar a conclusiones complejas que no pueden ser obtenidas o explicadas por humanos que usen los mismos inputs y parámetros. (Pombo et al., 2020). Las aplica-

ciones de ambas familias de IA en los sistemas de salud han sido bastante comunes desde hace un buen tiempo. Estos sistemas incluyen productos conocidos como software para la dotación de personal y alertas electrónicas sobre posibles interacciones entre medicamentos. Sin embargo, con cada vez más datos de salud digitalizados y equipos de computación más sofisticados se pueden desarrollar sistemas mucho más poderosos; este potencial está impulsando un renovado entusiasmo alrededor de la IA. En particular, los sistemas de aprendizaje automático, que pueden utilizar más información sobre pacientes y ser desarrollados a través del análisis algorítmico de miles de casos similares, tienen un gran potencial para producir recomendaciones de cuidado de la salud mucho más dirigidas y personalizadas.

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Aunque no hay una definición universal de la IA, generalmente se la puede pensar como una amplia categoría de software que puede desempeñar tareas normalmente realizadas por humanos.

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Aunque el entusiasmo con el potencial de la IA para mejorar la salud poblacional e individual está justificado, una incorporación más robusta de la IA en el sector salud debe realizarse con cuidado para proteger a los pacientes de productos de mal desempeño y evitar la posibilidad de exacerbar las disparidades de salud. El BID está comprometido a acercar a los sectores público y privado para asegurar un uso responsable de la IA en América Latina y el Caribe y está liderando una plataforma llamada fAIr LAC2 para ayudar en la guía de desarrollo de estándares, dirigir casos de uso y convocar a discusiones sobre el uso inclusivo y centrado en las personas de la IA (IDB, 2020). Esta plataforma busca apoyar un desarrollo de la IA que incluya a poblaciones vulnerables y excluidas, que respete la privacidad de datos y los derechos básicos de las personas (incluyendo el derecho a un consentimiento informado, que significa que las personas sepan qué datos serán usados y cómo) y que cree confianza en los sistemas de IA. Este informe revisa las diferencias singulares entre el software con IA y las herramientas y los dispositivos médicos tradicionales; revisa las diversas categorías de uso de la IA en el sector salud; y se plantea qué políticas, regulaciones y protocolos podría ser necesario desarrollar para asegurar un desarrollo y una adopción éticos de la IA en el sector salud.

El abanico de casos de uso de la IA en el sector salud es amplio; por lo tanto, debería usarse un marco basado en el riesgo para entender qué sistemas requerirán más evaluación y ensayos antes y después de la implementación.

Generalmente, el software administrativo de bajo riesgo que no afecta directamente la atención de pacientes puede ser evaluado desde una perspectiva úni-

camente de negocios o laboral, aunque puede haber consideraciones regulatorias que deberían incluirse específicamente para el sector salud (por ejemplo, el cumplimiento con regulación sobre ratios mínimos de personal a paciente para el software de personal usado en hospitales.) Allí donde se podría afectar la atención al paciente, como cuando se seleccionan regiones o individuos para un apoyo suplementario a la salud, podría necesitarse más evidencia sobre el desempeño del software, y quienes lo adopten podrían necesitar más información sobre cómo fueron desarrollados esos sistemas para entender si puede haber sesgos. Por ejemplo, los productos de software usados para mejorar la salud poblacional deberían ser analizados y probados cuidadosamente para asegurar que no creen o perpetúen disparidades de salud a partir de sesgos no advertidos, como se discute en la sección “Disparidades y sesgos en datos de salud”. El software de mayor riesgo es el diseñado para uno o más fines médicos en pacientes individuales. Los gobiernos nacionales deberán clarificar cuándo un producto debería ser categorizado y regulado como un dispositivo médico. En dicho caso, podría ser llamado un ScDM (software como un dispositivo médico).

Dependiendo del impacto potencial sobre la atención a pacientes y del riesgo general del software, podrían requerirse regulaciones para que el producto salga al mercado y haga afirmaciones publicitarias. Sería de ayuda (y se sugiere) que se provea a los productores de software con guías claras respecto de qué regulaciones aplican a cuáles productos.

Productos con IA en el sector salud El software en el sector salud, y en particular el software con IA, difiere en algunas cuestiones fundamentales de los dispositivos médicos tradicionales.

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Esto puede afectar la manera en que los países y los proveedores piensen sobre cómo regular, adoptar y usar productos de software con IA de la mejor manera posible en el sector salud. Un artículo reciente de la Universidad de Duke detalla las tres diferencias principales: (1) el software de salud con IA se produce con, es probado en y utilizado con datos digitalizados de salud, que no están estandarizados, son inconsistentes y pueden tener sesgos y cambiar con el tiempo; (2) el software de salud con IA muchas veces carece de una explicación de cómo se llega a las decisiones; y (3) el software tiene un ciclo de desarrollo mucho más rápido que los dispositivos médicos tradicionales, lo que dificulta los procesos tradicionales de regulación. (Silcox, Sharma y Rai, 2020).

IA y datos de salud El software de salud actúa sobre los datos de salud. Una de las diferencias cruciales entre los dispositivos médicos tradicionales y el ScDM y otro software de salud con IA es que el

software se aplica no sobre los propios pacientes sino sobre sus datos digitales o digitalizados. Por lo tanto, los países con infraestructura que soporte bases de datos digitalizadas e interoperables estarán mejor posicionados para aprovechar el potencial de la IA para transformar el sector salud. El software basado en conocimiento generalmente, trabaja sobre datos de input que son limitados y estructurados y que son a menudo elegidos específicamente porque esos elementos de datos están más estandarizados en diversas instituciones, como edad, peso o valores de laboratorio específicos. En el sector salud, los sistemas basados en el conocimiento generalmente, se basan en datos basados en el consenso, tales como lineamientos clínicos o información aprobada por autoridades regulatorias tales como el etiquetado de productos. Por el contrario, el software de aprendizaje automático a menudo usa como input conjuntos de datos mucho mayores, incluyendo texto libre de historias clínicas electrónicas (HCEs) y/o

Sin embargo, con cada vez más datos de salud digitalizados y equipos de computación más sofisticados se pueden desarrollar sistemas mucho más poderosos ...

imágenes o datos de dispositivos o de laboratorio. Usar mayores cantidades de datos puede ser beneficioso, ya que permite que se descubran asociaciones novedosas. Por ejemplo, como se describe en Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again, una compañía llamada AliveCor analizó electrocardiogramas (ECG) con una red neuronal profunda (un tipo de IA subsimbólica) y detectó altos niveles de potasio en sangre (hipercalemia). Este descubrimiento significa que una condición que típicamente requiere análisis de sangre con panel de electrolitos puede ser monitoreada continuamente de manera no invasiva. Intentos previos de encontrar un análisis de sangre sin sangre usaban un único aspecto de la forma de la onda del ECG y no toda la información en la forma de la onda. Ese intento anterior no creó valores predictivos clínicamente significativos, pero la inclusión de toda la información de la forma de la onda produjo un algoritmo mucho más efectivo.

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El abanico de casos de uso de la IA en el sector salud es amplio; por lo tanto, debería usarse un marco basado en el riesgo para entender qué sistemas requerirán más evaluación y ensayos antes y después de la implementación.

Los datos de salud, sin embargo, pueden cambiar considerablemente dependiendo de dónde y cuándo (y de quién y por quién y para qué fin) sean recolectados. Los datos de HCE, tanto estructurados como desestructurados, pueden ser considerablemente diferentes dependiendo de estándares nacionales o regionales, normas de flujo de trabajo locales, requerimientos de aseguradoras, estructuras de las plantillas de HCE y otros factores. Datos de imágenes, de dispositivos o de laboratorio pueden variar considerablemente dependiendo del análisis, la marca y modelo del equipo usado y de la habilidad del operador. Por lo tanto, los datos pueden ser bastante heterogéneos y, a veces, deben realizarse cambios considerables a un programa de software para acomodar la forma en que los datos son definidos, formateados y guardados en diversas ubicaciones.

Así, cuando los desarrolladores están determinando qué información será usada como input y cuando quienes lo adoptan están considerando si un sistema funcionará en un contexto específico deberá existir una comprensión profunda de la variabilidad de la disponibilidad, definiciones y confiabilidad de los datos de input. Quienes produzcan y adopten productos de software que combinan datos recolectados de fuentes dispares también deberán considerar cuidadosamente esta cuestión.

Sin embargo, en casos en los que no se necesitan las recomendaciones o los outputs en tiempo real, puede ser posible verificar, limpiar y curar los datos antes de usarlos.

Además de la variabilidad que se discutió arriba, los datos de salud cambian en el tiempo en la medida en que se utilizan nuevos productos médicos y prácticas

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clínicas. Por ejemplo, los productos de software que usan listas de medicamentos como input necesitarán dar cuenta de nuevos medicamentos que ingresen al mercado. Incluso mejoras en la tecnología de sensores y de imágenes (por ejemplo, nuevos modelos de equipos de TC – tomografía computada – y de RMI – resonancia magnética por imágenes – que producen contrastes más marcados) pueden causar que el desempeño del software se degrade significativamente si esas mejoras causan que los datos que se ingresen sean significativamente diferentes que los datos usados para construir y probar el software.

Disparidades y sesgos en datos de salud Los datos de salud también pueden estar sesgados por razones múltiples. Las diferencias culturales pueden hacer que algunos pacientes sean menos propensos a declarar determinados síntomas que pueden ser usados por el software como factores de input. El prejuicio puede hacer que la persona que registra la información en la HCE descarte algunos de los síntomas descriptos por el paciente. Desafíos de idioma pueden limitar la información que se brinda o causar que se registre información equivocada.

Factores económicos o de acceso pueden significar que ciertos análisis o tratamientos no sean posibles para un paciente en particular – aunque el software puede basarse en esos resultados o usarlos como proxy de información para estados de salud (sobre todo en aprendizaje automático). Por ejemplo, un cambio abrupto en las lecturas de presión sanguínea o la disposición de ciertos análisis de sangre pueden estar altamente ponderados por un algoritmo que predice la descompensación de un paciente en la UCI de un hospital. En

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sistemas de salud con menores recursos de equipamiento y personal, la frecuencia de las lecturas de presión sanguínea puede ser menor o aquel análisis puede no estar disponible. Por lo tanto, la ausencia de datos en la HCE podría afectar la precisión de la predicción del software para ese paciente.

Para las herramientas de salud poblacional con IA, en particular, podría ser necesaria más información además de datos de salud para que los sistemas se desempeñen adecuadamente. Por ejemplo, información del clima, la densidad de población o del sistema de agua local puede ser clave para predecir con precisión los brotes de enfermedades infecciosas. Esta información puede estar más fácilmente disponible y ser más precisa en ciertas partes de un país.

Construcción del aprendizaje automático Para el software desarrollado con aprendizaje automático los desafíos en torno de la disponibilidad, calidad y confiabilidad de los datos digitales de salud son aún más críticos. Para tomar decisiones, los sistemas basados en el conocimiento usan reglas basadas en expertos y datos en el consenso tales como lineamientos clínicos o información aprobada por autoridades regulatorias (p. ej., etiquetado de productos); así, no hacen falta datos para desarrollar estos productos.

El software basado en aprendizaje automático supervisado se construye alimentando una gran cantidad de pares de input-output, consistente en datos de salud de pacientes que serán usados como input en el software final y etiquetado con el output deseado o la recomendación. Por ejemplo, cientos de miles de imágenes del fondo de los ojos de pacientes serán etiquetados como mostrando o no evidencia de retinopatía diabética. Un algoritmo que aprende

luego encuentra la ecuación matemática que mejor encaja con los datos. Esto le permite al algoritmo con IA predecir cuál debería ser la recomendación cuando los nuevos datos de input sean ingresados al software. Sin embargo, el algoritmo sólo puede aprender de los datos que se le muestran. Si los datos usados para entrenar al algoritmo (los datos de entrenamiento) no tienen un número suficiente de pacientes con características médicas y demográficas diversas, el software resultante podría no funcionar tan bien en esas poblaciones. Una de las razones por las que la IA aún no ha tenido un impacto importante en la predicción, diagnóstico y tratamiento del COVID-19 es que, como es una enfermedad nueva, aún no se recolectaron suficientes datos como para entrenar a los sistemas.

Los datos que sí se recolectaron, especialmente en los primeros meses, no fueron de buena calidad o estandarizados, y también podrían resultar incompletos y sesgados. Los investigadores que han revisado los sistemas con IA que se han construido informan que la metodología detrás del entrenamiento ha sido a menudo mal explicada, pero que la cantidad de datos usados para entrenar a los sistemas es generalmente insuficiente para construir modelos precisos.

Tener una representación suficiente de poblaciones diversas en el conjunto de datos es solo el primer paso para asegurar que el software funcione bien en todas las poblaciones. Como se dijo arriba, la información en los datos registrados también puede tener sesgos, muchas veces de forma que puede complicar predecirlos o detectarlos. Cuando se recolectan datos de entrenamiento, la selección de una etiqueta sesgada puede tener consecuencias serias. Así,

El software de mayor riesgo es el diseñado para uno o más fines médicos en pacientes individuales.

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El software en el sector salud, y en particular el software con IA, difiere en algunas cuestiones fundamentales de los dispositivos médicos tradicionales.

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los desarrolladores deberían considerar cuidadosamente y revelar los métodos usados para seleccionar las etiquetas para los datos de entrenamiento. Por ejemplo, en el otoño (boreal) de 2019, se descubrió que un algoritmo usado en Estados Unidos para predecir pacientes de alto riesgo con necesidades serias de salud estaba sesgado racialmente. Para entrenar al sistema, los desarrolladores usaron el costo que cada paciente significaba para el sistema de salud como proxy de necesidades serias de salud (Obermeyer, Powers y Vogeli, 2019).

Como la tasa de uso de los servicios de salud de los pacientes negros es históricamente más baja que las de otros americanos, y particularmente que la de pacientes blancos, los pacientes negros tenían que estar mucho más enfermos que los pacientes blancos antes de que fueran calificados para recibir servicios de apoyo. Este algoritmo en particular no era un caso aislado: los investigadores notaron que este abordaje al etiquetado es extremadamente común. Otro ejemplo de cómo las etiquetas de los datos de entrenamiento pueden estar sesgadas es en el diagnóstico. Es sabido que los ataques cardíacos en mujeres son muchas veces mal diagnosticados inicialmente porque son mucho menos comunes y porque muchas veces se presentan de manera diferente que en los hombres (Heim y Brunsell, 2000). Por lo tanto, los datos de entrenamiento etiquetados con un diagnóstico clínico inicial de ataques cardíacos estarán sesgados si el diagnóstico inicial está equivocado más veces en mujeres; y un producto de software entrenado con esos datos podría terminar exacerbando ese sesgo. Sin embargo, un producto de software entrenado con esos mismos datos de input, pero etiquetados más rigurosamente podría ser usado para combatir ese sesgo conocido sugirien-

do ese diagnóstico a un trabajador de la salud que de otra manera podría no haberlo considerado.

Los reguladores y quienes adopten software con IA deberían incentivar un desarrollo cuidadoso y ensayos rigurosos requiriendo detalles de cómo fue desarrollado el software, qué características de los pacientes fueron usadas en los datos de entrenamiento y cómo fueron definidos, formateados y etiquetados esos datos. Esta información ayudará a asegurar que el software continúe desempeñándose como se espera cuando se implemente en nuevos sistemas y sea usado en una población mayor. Estos sistemas también deben ser monitoreados en el tiempo porque los métodos de recolección de datos cambian. Para que esos productos continúen desempeñándose en el nivel esperado podría ser necesario realizar actualizaciones frecuentes. Cuando esas actualizaciones son instaladas debe prestarse mucho cuidado para asegurarse de que los sistemas sean re-evaluados y que sigan funcionando en poblaciones de pacientes y sistemas de salud diversos.

Los responsables de políticas pueden apoyar la innovación de la IA en el sector salud incentivando la captura de datos digitales de información de salud, con mucho cuidado a las decisiones de estandarización y la precisión del monitoreo. Una infraestructura de datos más universal hará que sea más eficiente desarrollar software y aplicarlo en escala. Al mismo tiempo, los países deben analizar cómo proteger la privacidad de los datos de salud de sus ciudadanos. Esto incluye datos que tradicionalmente han sido considerados como datos de salud y nuevos tipos de datos como seguidores de actividad personal y datos de geolocalización.

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Aunque estos últimos aún no son considerados datos de salud, la IA es cada vez más efectiva prediciendo resultados de salud futuros. Los países tendrán que definir qué tipo de consentimiento debería ser requerido para recolectar este tipo de datos para el desarrollo inicial de productos. Una vez que un producto se implementa dentro de un sistema de salud, podría ser necesario monitorear permanentemente el desempeño para asegurar que el software continúe funcionando como se esperaba en un ambiente de datos cambiante. Los países tendrán que definir quién será responsable por este monitoreo del desempeño y cuándo debería ser necesario el consentimiento del paciente para acceder a

datos que permitan estas evaluaciones.

También deberá prestarse consideración respecto de si los desarrolladores pueden usar los datos para actualizar el producto o incluso para crear nuevos productos, y de cómo los sistemas que recolectan sistemas de salud pueden crear acuerdos de uso de datos apropiados con desarrolladores para proteger a los pacientes y, al mismo tiempo, facilitar la innovación. Y los responsables de política deberían reflexionar sobre los entes regulatorios y los procesos que deberán responder estas y otras preguntas y desarrollarlos•//////////////////////// Extractos informe BID (Banco Interamericano de Desarrollo). 2020. fAIr LAC.

Las diferencias culturales pueden hacer que algunos pacientes sean menos propensos a declarar determinados síntomas que pueden ser usados por el software como factores de input.

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Gestión de la Comunicación

Fake News en Salud: cuando la mentira es la verdad Uno de los efectos negativos de la digitalización, que es un reflejo de lo que sucede en otros sectores, es la difusión de información falsa sobre salud, y bienestar. Esto está en marcado contraste con la sociedad punto cero, que, al menos en teoría, tiene un acceso más fácil a datos y noticias.

Simplemente, porque algo es agradable o bueno no lo hace verdadero o válido

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Tal y como demuestra el II Estudio sobre Bulos en Salud, presentado recientemente en el Simposio Comunicación Clínica Eficaz, este fenómeno, que ha ido creciendo recientemente, ha crecido de forma significativa en el último año.

En este informe, el 63 por ciento de los 350 profesionales sanitarios encuestados afirma que ha habido un aumento de los bulos sanitarios en el último año (frente al 57 por ciento que lo hizo en 2018), y otro 65 por ciento cree que los pacientes son cada vez menos confiados de los profesionales de la salud como fuentes de información debido a la desinformación en salud.

Según los hallazgos de este estudio, el 90% de los profesionales médicos cree que los pacientes utilizan Internet con frecuencia (también conocido como el fenómeno del “Dr. Google”) para obtener datos e información sobre su patología o síntomas antes de visitar la clínica. consulta, y el 76% cree que las fuentes de información en línea no son confiables. (Elsevier Connect – 2022) Enseñanza anti fake news Un interesante artículo publicado por The New York Times nos describe como la alfabetización mediática es parte del plan de estudios nacional desde preescolar. Los estudiantes de Finlandia, el país nórdico donde los mismos son de los más resilientes contra la desinformación en Europa. (Jenny Gross -2023).

El mismo amerita analizarlo profundamente. Una lección habitual que Saara Martikka, una maestra en Hämeenlinna, Finlandia, enseña a sus alumnos, consiste en lo siguiente: muestra ar-

tículos noticiosos a los estudiantes de octavo grado y juntos, discuten: ¿Cuál es el propósito del artículo? ¿Cómo y cuándo se escribió? ¿Cuáles son las afirmaciones centrales del autor?

Simplemente, porque algo es agradable o bueno no lo hace verdadero o válido, según Martikk. Mostró tres videos de TikTok a la clase el mes pasado y discutieron las razones detrás de su creación y el impacto que tuvo en los creadores.

Quiere enseñar a los estudiantes cómo reconocer información falsa, tal como lo hacen otros educadores finlandeses.

En un estudio publicado en octubre (2022) por el Open Society Institute en Sofía, Bulgaria, Finlandia ocupó el primer lugar entre 41 naciones europeas en resiliencia contra la desinformación por quinta vez consecutiva. Los funcionarios afirman que además de tener uno de los mejores sistemas educativos del mundo, el éxito de Finlandia también es el resultado de un esfuerzo concertado para educar a los estudiantes sobre las noticias falsas. A partir del jardín de infantes, la alfabetización mediática es un requisito para graduarse de las escuelas públicas.

Finlandia ocupó el primer lugar entre 41 naciones europeas en resiliencia contra la desinformación por quinta vez consecutiva.

“No importa lo que el maestro esté enseñando, ya sea educación física, matemáticas o lenguaje, tienes que pensar: ‘Bueno, ¿cómo incorporo estos elementos en mi trabajo con niños y jóvenes?’”, dijo Leo Pekkala, el director del Instituto. La Autoridad Nacional de Radiodifusión de Finlandia está a cargo de la educación en medio.

Noruega, Dinamarca, Estonia, Irlanda 25

y Suecia obtuvieron los puntajes más altos entre las naciones europeas en la encuesta de resiliencia a la desinformación del Open Society Institute, seguidos por Finlandia. Georgia, Macedonia del Norte, Kosovo, Bosnia y Herzegovina y Albania fueron las naciones más susceptibles a la desinformación. Se utilizaron puntuaciones de libertad de prensa, confianza social y rendimiento académico para calcular los resultados de la encuesta.

Noruega, Dinamarca, Estonia, Irlanda y Suecia obtuvieron los puntajes más altos entre las naciones europeas en la encuesta de resiliencia a la desinformación del Open Society Institute

A pesar de que Estados Unidos quedó fuera de la encuesta, otras encuestas indican que desde 2016 ha habido un aumento en la desinformación y que la confianza de los estadounidenses en los medios se encuentra actualmente en un nivel muy bajo. Solo el 34% de los estadounidenses, según una encuesta de Gallup publicada en octubre, cree que los principales medios de comunicación informan todas las noticias de manera precisa y justa. Este porcentaje es ligeramente más alto que el punto más bajo de datos de encuestas de Gallup de 2016, cuando el 34 % de los estadounidenses tenían esta creencia. Según una encuesta realizada en agosto por la firma de investigación de mercado IRO Research en nombre de una asociación comercial que representa a los periódicos finlandeses, el 76 por ciento de los finlandeses cree que los periódicos impresos y en línea son confiables.

Finlandia está bien posicionada para combatir la información falsa. Allí se encuentra uno de los mejores sistemas de escuelas públicas del mundo. El costo de una educación universitaria es cero. Finlandia fue una de las naciones europeas menos afectadas por la pandemia y existe un alto nivel de confianza en el gobierno. Los maestros son personas muy

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respetadas. Además, alrededor de 50,4 millones de personas hablan finlandés como primera lengua. Pekkala observó que los errores gramaticales o de sintaxis a veces facilitan la detección de artículos escritos por hablantes no nativos que contienen información falsa.

Finlandia requiere que los maestros enseñen alfabetización mediática, pero tienen mucha libertad para hacerlo. Martikka, una maestra de escuela secundaria, comentó que les pediría a los estudiantes que editaran sus propios videos e imágenes para que pudieran ver lo simple que era manipular los datos. Según la profesora de Helsinki Anna Airas, ella y sus alumnos buscaron términos como “vacunación” y luego discutieron cómo funcionaban los algoritmos de búsqueda y por qué los mejores resultados no siempre son los más confiables. Otros educadores afirmaron que recientemente habían utilizado sitios web de noticias y memes rusos para iniciar discusiones sobre los efectos negativos de la propaganda financiada por el estado en el contexto del conflicto en Ucrania.

Finlandia, que tiene una frontera de 1.300 kilómetros con Rusia, estableció sus objetivos nacionales para la educación en medios en 2013 y aumentó sus esfuerzos para enseñar a los estudiantes cómo reconocer información falsa en los años siguientes. La amenaza de la desinformación rusa sobre temas como el deseo de Finlandia de unirse a la OTAN, según Päivi Leppänen, coordinadora de proyectos de la Agencia Nacional de Educación de Finlandia, una organización gubernamental, “no ha cambiado los fundamentos de lo que hacemos, pero se demuestra que esta es la oportunidad para la que nos hemos estado preparando”.

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A pesar de que los adolescentes de hoy han crecido con las redes sociales, eso no significa que sean conscientes de ello o que sepan cómo protegerse de videos o noticias con sesgos políticos en TikTok. La adolescencia puede ser el período en el que más se cree en las teorías de la conspiración, según un estudio publicado en el British Journal of Developmental Psychology el año pasado. Los autores del estudio mencionaron las redes sociales, con su impacto en la visión del mundo de los jóvenes, como un posible factor contribuyente.

Uusitalo facilitó una discusión sobre cómo las noticias pueden provenir de videos que circulan en las redes sociales cuando sus alumnos discutieron videos filtrados este verano que mostraban a la primera ministra finlandesa Sanna Marin bailando y cantando en una fiesta.

Dot Después de ver videos en TikTok y Twitter que parecían respaldarlo, algunos de sus alumnos asumieron que Marin estaba usando drogas en la fiesta.

Más tarde, una prueba de drogas reveló que Marin no había consumido drogas, a pesar de sus negativas.

Hacer que las lecciones sean efectivas puede ser difícil para los maestros de cualquier grupo de edad. Una profesora de secundaria y preparatoria de Helsinki llamada Mari Uusitalo afirmó: “Es mucho más fácil hablar de literatura que hemos estudiado durante cientos de años. Comienza explicando los fundamentos a sus alumnos, mostrándoles las diferencias entre lo que leen en los periódicos finlandeses y lo que ven en Instagram y TikTok. Si no comprenden la conexión entre las redes sociales y el periodismo, no podrán comprender las noticias falsas, la desinformación o cualquier otra cosa”.

Uusitalo afirmó que su intención era impartir a las estudiantes técnicas para diferenciar la realidad de la ficción. Ella dijo: “No puedo hacer que piensen como yo. Solo dales los medios para formar sus propias opiniones, debo decir”.

Como mayor investigación podemos decir que un resumen del British Journal of Developmental Psychology que se menciona más arriba se concluyó: El Adolescent Conspiracy Beliefs Questionnaire (ACBQ) se desarrolló y validó a lo largo de cuatro estudios (n = 961).

Las pruebas iniciales se crearon con aportes de los maestros. Pudimos crear

la estructura factorial de una escala de 9 ítems gracias a un análisis factorial exploratorio (Estudio 1, n = 208, 11–14 años) y un grupo focal de estudiantes (N = 3, 11 años). En el Estudio 2 (N = 178, de 11 a 17 años), esto se confirmó a través del análisis factorial confirmatorio, y la escala mostró una buena convergencia (es decir, relación con la paranoia y desconfianza) y discriminante (es decir, relación sin relación con la extraversión). El estudio 3a (N = 257) evaluó la relación entre las medidas validadas por adultos de creencias conspirativas y la validez convergente con una muestra de jóvenes de 18 años y encontró una sólida confiabilidad test-retest. Con una muestra de adultos de edades mixtas, el Estudio 3b (N = 318) confirmó estos resultados. El ACBQ brindará a los investigadores la oportunidad de investigar las causas y los efectos psicológicos del pensamiento conspirativo en poblaciones jóvenes. (Daniel Jolley, Karen M. Douglas, Yvonne Patrón, Eleanor Thomas, Darel Cookson - 2021)•//////////////////////////// Autor Antonio Ángel Camerano MD – MSc – PhD – Universidad de Buenos Aires

En sus 16 años de enseñanza, Uusitalo ha visto una clara disminución en las habilidades de comprensión de lectura de los estudiantes, lo que atribuye a una tendencia en la que los estudiantes pasan menos tiempo leyendo y más tiempo jugando y viendo videos. Según ella, los estudiantes son más propensos a creer en noticias falsas porque tienen una comprensión lectora más baja y períodos de atención más cortos, o porque no saben lo suficiente sobre los temas para reconocer información falsa o inexacta.

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Gestión de la Salud Oncología Pediátrica

Proyecto de promoción de hábitos alimentarios saludables El Servicio de Oncohematología del Hospital Público Materno Infantil, junto con la Escuela Hospitalaria, realizaron durante 8 semanas un proyecto con el objetivo de promocionar hábitos alimentarios saludables en 120 pacientes pediátricos oncológicos. El resultado del estudio respecto del estado nutricional del paciente, arrojó que el 41% de los pacientes presentaron exceso de peso, ya sea sobrepeso u obesidad.

La oncología pediátrica incluye un grupo variado de enfermedades, cada una con su propio diagnóstico, pronóstico y tratamiento. Estas enfermedades se caracterizan por la proliferación descontrolada de una célula o grupo celular, las cuales sufren un proceso de mutación en el ADN que destruye el tejido normal y transforma su función fisiológica.

En todas las etapas del tratamiento, es fundamental que el paciente presente un estado nutricional adecuado, evitando malnutrición ya sea por déficit o por exceso.

El Servicio de onco hematología del Hospital Público Materno Infantil, no solo cuenta con las 12 camas destinadas para pacientes hospitalizados, sino que además recibe diariamente alrededor de 15 pacientes, ya sea por hospital de día (donde el paciente continúa recibiendo tratamiento quimioterápico), o por consultorio externo (donde se hace el seguimiento de pacientes en mantenimiento y fuera de tratamiento).

El sobrepeso y la obesidad son un problema de Salud Pública grave que actualmente adquirió características de pandemia.

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Si bien no se cuentan con estadísticas antropométricas, los casos de sobrepeso y obesidad infantil dentro de la población que se atiende en el servicio de onco hematología pediátrica, aumentan día a día, por este motivo, y por lo citado anteriormente, en septiembre del año 2021 surgió este Proyecto de Promoción Alimentaria y Nutricional, focalizado no solo en el paciente, si no centrado fundamentalmente en EL GRUPO FAMILIAR. Se trabajó innovando con estrategias tecnológicas y con el trabajo interdisciplinario (servicio de nutrición, escuela hospitalaria, enfermería, departamento de comunicaciones y telemedicina) para fomentar adherencia y cambios de hábitos definitivos.

Este Proyecto de Educación Nutricional y Alimentaria (EAN), fue organizado por “estaciones”.

Cada estación tuvo una etapa motivacional, una etapa conceptual y una etapa evaluativa.

Para la etapa motivacional, se trabajó en conjunto con la Escuela Hospitala-

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ria, trabajando con canciones, videos, collages, manualidades, etc.

Para la etapa conceptual se utilizó videos institucionales, que fueron proyectados en las pantallas de la sala de espera del servicio de onco hematología, o en el sector de hospital de día. El paciente recibió los vídeos vía whatsapp (a través del servicio de telemedicina). Sumado al video, la nutricionista responsable del servicio de oncología, realizó EAN y evacuó las dudas que puedan surgir, de acuerdo a niveles de ingresos, costumbres, gustos y hábitos.

Para la etapa evaluativa se utilizaron códigos QR, a los que los pacientes pudieron acceder con su celular, donde encontraron actividades lúdicas, como rompecabezas, juegos de preguntas y respuestas, múltiples opciones, verdadero o falso, ruletas, etc.

El 100% de los participantes opinó que es ÚTIL el Taller de Promoción de Alimentación Saludable.

Lo más alarmante de todo el proyecto fueron los resultados que obtuvimos en cuanto al estado nutricional. El 41% de los pacientes presentaron exceso de peso (ya sea sobrepeso u obesidad).

Ahora… como equipo de salud? qué mensaje nos deja todo esto? qué intervenciones se pueden realizar? qué hacemos con una población tan vulnerable como es un paciente pediátrico con diagnóstico oncológico?

A raíz de eso… surge el segundo proyecto que el servicio de nutrición implementó…. que fue desarrollado en el año 2022

Al finalizar las actividades se envió una encuesta de formulario Google, a través de la aplicación Whatsapp (a través de la unidad de telemedicina).

Segunda parte del proyecto De agosto a octubre del año 2021, se desarrolló un proyecto para promocionar hábitos saludables en la población que asiste al servicio de oncohematología pediátrica.

En cuanto a la valoración antropométrica, se utilizó los datos de peso y talla, registrados por el servicio de enfermería para poder contar con datos reales de la situación del estado nutricional de la población asistida.

Sumado a las actividades educativas, se realizó la evaluación antropométrica a los 120 niños que fueron asistidos en este servicio, obteniendo como resultado que el 41% (49 niños) presentan exceso de peso.

En cuanto a los resultados, las encuestas de satisfacción arrojaron lo siguiente:

Debido a que este resultado fue alarmante y que La evidencia relaciona la obesidad infantil con enfermedades crónicas, factores de riesgo cardiovascular y alteraciones en la salud mental (por ejemplo, la baja autoestima), entre otras, sin dejar de lado que esta población presenta un diagnóstico de base oncohematológico; surgió este proyecto para realizar una intervención multidisciplinaria, ya que bajar de peso a través de cambios de hábitos alimentarios es sólo una parte del tratamiento, por lo que, este grupo de pacientes fue abordado por un equipo conformado por diferentes especialistas:

Lo que más les gusto de los talleres fueron: todas las actividades, aprender a comer saludable, y que la nutricionista facilitó la explicación del mensaje.

El 89% refirió que comprendía en gran medida a la nutricionista El 73% entendió en gran medida lo que se transmitìa en el video Al 71% le pareció excelente la actividad lúdica realizada por la Escuela Hospitalaria.

La oncología pediátrica incluye un grupo variado de enfermedades, cada una con su propio diagnóstico, pronóstico y tratamiento.

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Pediatra Médico especialista en Soporte Nu-

tricional Lic. en Nutrición Docentes de escuela hospitalaria Lic. en Psicología Asistente Social

En cuanto a lo más novedoso del proyecto, en la primera consulta nutricional se realizó la medición de la composición corporal de los pacientes. Para este estudio, se alquiló una balanza inbody 270.

El sobrepeso y la obesidad son un problema de Salud Pública grave que actualmente adquirió características de pandemia.

El InBody 270 es un avanzado analizador de composición corporal. La medición se realiza en 45 segundos. Es un método muy simple y no invasivo. Es un rápido y confiable predictor de riesgos cardiometabólicos y permite conocer la composición corporal más completa del paciente.

Los parámetros que se detallan en la medición son: Agua corporal total Proteínas Minerales Masa grasa segmental Masa libre de grasa Nivel de grasa visceral Porcentaje de grasa corporal Masa músculo-esquelética IMC Peso Circunferencia de cintura índice cintura-cadera Evaluación de obesidad Evaluación de equilibrio corporal Masa metabólica basal (TMB) Ingesta calórica recomendada Esta medición se realizará al inicio (mayo) y al final del seguimiento (diciembre) con el fin de valorar los resultados de la intervención nutricional.

Los temas que se trataron fueron los siguientes: Recetas saludables dulces Recetas saludables saladas Preparaciones para eventos especiales (cumpleaños, fiestas, despedidas, etc.)

Colaciones para la escuela Economía Alimentaria Huerta familiar Para los talleres prácticos, se solicitó la compra de moldes de silicona, budineras, moldes de hamburguesas, cortantes de galletas, etc. para poder mejorar la presentación y aceptación de las comidas.

Dicha compra será autorizada por el servicio de compras a través de caja chica.

Escuela Hospitalaria: participó con las licenciadas en nutrición en el desarrollo, ejecución y evaluación de los talleres teóricos/prácticos.

Actividad física Estuvo a cargo del profesor de la escuela hospitalaria. Los encuentros fueron presenciales una vez al mes y virtuales 1 vez por semana. El fin de estos encuentros semanales, es brindarles acompañamiento y motivación para aumentar la actividad física de los pacientes.

Resultado finales Comunicación a través del grupo de whatsapp Semanalmente, se cumplió con lo planificado, se enviaron recetas saludables y videos de actividad física al grupo de WhatsApp. Además se otorgaron premios a los participantes que compartían sus fotos y videos: entradas para el teleférico y entradas para el museo, donaciones recibidas por la Fundación del HPMI. Recetas enviadas desde el servicio de

Los talleres teóricos-prácticos se realizaron junto a la escuela hospitalaria en el servicio de alimentación.

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nutrición: 27 Videos enviados de actividad física

desde la escuela hospitalaria: 7

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Videos/fotos compartidos por pa-

cientes con recetas realizadas:5 Videos/fotos compartidos por pa-

cientes realizando actividad física: 4.

Aclaración: para motivar a los pacientes a participar en el grupo de whatsapp y mostrar sus recetas, o videos realizando actividad física, se coordinó con la Fundación del HPMI, la entrega de premios, como entradas el teleférico o entradas al museo de Güemes, pero ni siquiera con estas estrategias se pudo lograr mayor participación en el grupo, ya que en los 6 meses de trabajo solo recibimos 9 videos/imagenes.

Valoración antropométrica Se concretaron las mediciones de la composición corporal de los 16 pacientes, tanto al inicio del proyecto (mayo) como al final (diciembre). Los resultados fueron los siguientes:

tados fueron indudablemente positivos, ya que el 94% aumentó la masa muscular y el 88% disminuyó la masa grasa.

PESO TOTAL: 31% disminuyó de peso 6% mantuvo el peso 61% no disminuyo de peso

TALLA: 87% aumentó talla 13% mantuvo talla

GRASA VISCERAL 63% disminuyó nivel de grasa visceral 18% mantuvo grasa visceral 19% aumentó grasa visceral

MASA MUSCULAR 6% disminuyó masa muscular 94% aumentó masa muscular MASA GRASA 12% aumentó masa grasa 88% disminuyó masa grasa

PUNTAJE INBODY 18% no mejoró el puntaje inbody 82% mejoró el puntaje inbody

Luego de 8 meses de trabajo, los resul-

El hecho de haber contado con el estudio INBODY (composición corporal) brindó una información sumamente importante y novedosa a la hora de analizar los progresos de los pacientes y de explicarles a los padres la importancia de los hábitos saludables, ya que no solamente se analizó el peso, si no también el aumento de masa muscular, disminución de grasa visceral y masa grasa, entre otras cosas.

La promoción de hábitos saludables y de la práctica de actividad física, se realizó a través del grupo de whatsapp y de las consultas individuales Al finalizar las consultas virtuales se realizó una encuesta a través de google forms para evaluar la opinión de los padres, donde los resultados fueron los siguientes: El 79% de los padres conoce el significado de la palabra obesidad El 72% reconoce que la obesidad trae consecuencias para la salud

El 72% percibe que su hijo presenta

un peso normal El 93% considera que la obesi-

dad tiene que ser tratada en cuanto aparece (ya sea en la niñez, adolescencia o adultez).

El 57% considera necesario que participe una nutricionista en el tratamiento de la obesidad, mientras que el 29% considera necesario la ayuda de un profesor de actividad física.

En cuanto a: ¿qué consideran necesario para el acompañamiento en el tratamiento de su hijo?, respondieron lo siguiente: 30% seguimiento en lugar de origen 30% acompañamiento de otros profesionales 23% que coincida el turno de control médico con los talleres educativos y el 15% que no considera necesario recibir acompañamiento para el tratamiento de sus hijos•///////////////// Informe Lic. en Nutrición Florencia Siufi, Hospital Público Materno-Infantil Salta

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Healthcare

Manual de Referencia GS1 2022-2023

Estándares GS1 para proveedores de Salud

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Los proveedores de las instituciones de salud del mundo están trabajando para brindar la mejor atención posible a sus pacientes, bajo la presión de ahorrar tiempo y dinero, en este sentido, los estándares GS1 contribuyen a lograr estos desafíos. En este informe recopilado del Manual de Referencia GS1 2022-2023, los Países Bajos comparten los beneficios de la implementación de los estándares GS1 en los hospitales del país.

Healthcare Providers Healthcare institutions around the world are working to provide the best possible care for their patients, often under pressure to save time and money. GS1 standards are helping them do all this. The Netherlands Sharing best practice on the implementation and use of GS1 standards in hospitals.

Desafíos Los estándares GS1 se están implementando cada vez más en hospitales de todo el mundo. Al escanear códigos de barras asignados a productos, lugares y personas es posible realizar un seguimiento preciso de los procesos de la atención médica. Sin embargo, los hospitales, e incluso los diferentes sectores dentro de esos hospitales,abordan generalmente la implementación de estándares de diferentes maneras y este hecho conlleva a “reinventar la rueda” es decir que aquellos involucrados en estos proyectos, sin darse cuenta o tal vez por no tomar lecciones de implementaciones anteriores corren el riesgo de reducir la eficiencia de la implementación de los estándares y, también la velocidad a la que se obtienen los beneficios.

GS1 standards are increasingly being implemented in hospitals across the globe. By scanning barcodes assigned to products, places and people, it becomes possible to precisely track healthcare processes. However, hospitals – and even different departments within those hospitals – often approach the implementation of standards in different ways. What this can mean is that those involved in these projects inadvertently ‘reinvent the wheel’; failing to take lessons from previous implementations. This then reduces the efficiency with which standards are implemented and the speed at which benefits are realized.

Enfoque GS1 GS1, en asociación con la empresa de consultoría y servicios de TI PinkRoccade ha desarrollado el Tablero de Implementación del Hospital (HID). El tablero reúne información sobre cómo los hospitales han implementado y están usando los estándares GS1. Se está utilizando para respaldar el intercambio de conocimientos entre hospitales, lo que significa que los equipos pueden aprender unos de otros sobre cómo aprovechar los beneficios de dichos estándares.

Approach GS1, in partnership with IT services and consulting firm PinkRoccade, has developed the Hospital Implementation Dashboard (HID). The dashboard brings together information on how hospitals have implemented and are using GS1 standards. It is being used to support knowledge sharing between hospitals, meaning teams can learn from one another on how to reap the benefits of such standards.

Los estándares GS1 se están implementando cada vez más en hospitales de todo el mundo.

Introducción En los últimos años, las reglamentaciones sanitarias mundiales sobre productos farmacéuticos y dispositivos médicos (que incluyen implantes) se han alineado cada vez más con los estándares mundiales para la identificación de productos. Las agencias reguladoras y las jurisdicciones de países como Australia, Canadá, los Estados Unidos, los Emiratos Árabes Unidos y naciones de 33

GS1, en asociación con la empresa de consultoría y servicios de TI PinkRoccade ha desarrollado el Tablero de Implementación del Hospital (HID).

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toda Europa reconocen la necesidad de estándares globales de códigos de barras en el cuidado de la salud por razones de adquisición y trazabilidad. Además, cada vez hay más pruebas de la eficacia de las soluciones de código de barras para mejorar la seguridad general del paciente. Los equipos de los hospitales a menudo trabajan de forma aislada en la implementación de estos estándares, aunque otras organizaciones ya hayan llevado a cabo con éxito un proyecto similar y tengan lecciones para compartir. Para evitar esto, las organizaciones miembro de GS1 en varios países están avanzando en el Tablero de Implementación Hospitalaria (HID). El tablero se desarrolló inicialmente el año pasado, en asociación con la firma de consultoría y servicios de TI PinkRoccade. Los equipos de GS1 Dinamarca, GS1 Reino Unido, GS1 Japón, GS1 Países Bajos ya han comenzado a llenar el tablero con datos de distintos hospitales.

In recent years, global healthcare regulations on pharmaceuticals and medical devices – which includes implants – have become increasingly aligned to global standards for product identification. Regulatory agencies and jurisdictions in countries including Australia, Canada, the United States, the United Arab Emirates and in nations across Europe acknowledge the necessity of global barcoding standards in healthcare for procurement and traceability reasons. In addition, there is growing evidence for the efficacy of barcode solutions in improving overall patient safety. Teams at hospitals often work in isolation in implementing these standards, even though other organizations may have already successfully carried out a similar project and have lessons

to share. To avoid this, GS1 member organizations in a number of countries are advancing the Hospital Implementation Dashboard (HID). The dashboard was initially developed last year, in association with IT services and consulting firm PinkRoccade. Teams at GS1 Denmark, GS1 UK, GS1 Japan, GS1 Netherlands have already started to populate the dashboard with data from a variety of hospitals.

Intercambio de conocimientos “Lo que estamos tratando de mostrar es qué casos de uso existen para el escaneo, ya sea escaneo de pacientes, escaneo de dispositivos médicos, escaneo de productos farmacéuticos, escaneo de activos, lo que sea”, explica Hans Lunenborg, gerente del sector de atención médica en GS1 Países Bajos.

“Mi objetivo principal es mostrar cómo otros hospitales pueden ayudarlo a implementar; aprender unos de otros, trabajar en red”.

Los equipos de las organizaciones miembro de GS1 ayudan al personal del hospital a completar los datos relevantes para ayudar a reducir la carga administrativa. Esto significa que los datos en el tablero son comparables entre organizaciones. También brinda una oportunidad para que GS1 forje conexiones más cercanas con el personal del hospital y brinde asistencia y asesoramiento sobre la implementación en general. Con los conocimientos que proporciona la herramienta, los hospitales deberían poder implementar estándares de manera más amplia y eficiente, lo que permitiría mejorar la seguridad del paciente y aumentar la eficiencia operativa. El tablero ayuda a dar una idea de la variedad de entornos

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en los que los hospitales pueden implementar de manera valiosa el uso de los estándares GS1.

“What we’re trying to show is what use cases there are for scanning, whether patient scanning, medical device scanning, pharmaceutical scanning, asset scanning, you name it,” explains Hans Lunenborg, sector manager healthcare at GS1 Netherlands. “My main aim is to show how other hospitals can help you in implementing; to learn from each other’s network.”

Teams at the GS1 member organizations help hospital staff to complete the relevant data, to help reduce administration burden. This means the data on the dashboard is comparable between organizations. It also provides an opportunity for GS1 to forge closer connections with hospital staff, and to lend assistance and advice on implementation generally. With the insights the tool provides, hospitals should be able to deploy standards more broadly and more efficiently, thus enabling improvements in patient safety and increasing operational efficiency. The dashboard helps give a sense of the variety of settings in which hospitals can valuably roll out the use of GS1 standards.

Protección de los datos Por ahora, los datos de HID solo son visibles para el personal de las organizaciones miembro de GS1. Esto se debe en gran parte a los requisitos de privacidad y protección de datos. En los Países Bajos, por ejemplo, a los de un hospital no se les permitiría ver los datos de otro.

A más largo plazo, el plan es explorar cómo compartir datos de manera más amplia mientras se mantiene la priva-

cidad adecuada. En la actualidad, el personal de GS1 usa el tablero para desarrollar su conocimiento sobre cómo se usan los estándares y compartir esta información general con los hospitales según corresponda.

For now, the data on HID is only visible to staff within GS1 member organizations. This is in large part due to data protection and privacy requirements. In the Netherlands, for instance, those at one hospital would not be allowed to view data from another. Over the longer term, the plan is to explore how to share data more widely while maintaining appropriate privacy. At present, GS1 staff use the dashboard to build their knowledge of how standards are being used and share this general information with hospitals as appropriate.

Próximos pasos El piloto del tablero en Dinamarca, los Países Bajos, el Reino Unido y Japón ha demostrado que puede ofrecer información valiosa sobre cómo aumentar el uso de códigos de barras en entornos de atención médica. Específicamente, en los Países Bajos, existe el objetivo de garantizar que los datos de al menos 10 hospitales se hayan recopilado y agregado al tablero para fines de 2022.

Los miembros del equipo de GS1 Países Bajos realizarán un recorrido por los hospitales para analizar el tablero con trabajadores de la salud involucrados en los procesos de escaneo. A más largo plazo, también será posible incluir datos de otras instituciones en el HID, que podrían incluir, por ejemplo, laboratorios e instituciones externas. El escaneo de códigos de barras se está volviendo cada vez más importante luego de la aprobación en mayo de 2022 de

Los equipos de las organizaciones miembro de GS1 ayudan al personal del hospital a completar los datos relevantes para ayudar a reducir la carga administrativa.

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En la actualidad, el personal de GS1 usa el tablero para desarrollar su conocimiento sobre cómo se usan los estándares y compartir esta información general con los hospitales según corresponda.

la legislación europea del Reglamento de diagnóstico in vitro (IVDR). Mediante el uso de la herramienta, es posible crear una hoja de ruta de lo que aún queda por hacer en el campo de, entre otras cosas, el material de diagnóstico. Mientras tanto, las organizaciones miembro de GS1 están ansiosas por recopilar datos de más y más hospitales.

“Quiero tener este tablero a nivel local, regional y luego a nivel global”, dice el Sr. Lunenborg. “En última instancia, queremos utilizar los conocimientos que brinda la herramienta HID para ayudar a los hospitales, tanto a nivel nacional como internacional, a aprender de las mejores prácticas de los demás”; de esta manera, Lunenborg, alienta a cualquier hospital interesado en compartir datos a comunicarse con su organización local miembro de GS1.

The pilot of the dashboard in Denmark, the Netherlands, the United Kingdom and Japan has shown it can offer valuable insights into how to increase the use of barcodes in healthcare settings. In the Netherlands specifically, there is a goal to ensure data from at least 10 hospitals has been collected and added to the dashboard by the end of 2022. Those from the team at GS1 Netherlands are going on a tour of hospitals to discuss the dashboard with healthcare workers involved in scanning processes. In the

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longer term, it will also be possible to include data from other institutions on the HID – that might include, for example, laboratories and extramural institutions.

Scanning barcodes is becoming increasingly important following the May 2022 passage of the European In Vitro Diagnostic Regulation (IVDR) legislation. By using the tool, it’s possible to create a roadmap of what still needs to be done in the field of, among other things, diagnostic material. In the meantime, GS1 member organizations are keen to collect data from more and more hospitals. “I want to have this dashboard on a local level, the regional level and then on the global level,” says Mr Lunenborg. “Ultimately, we want to use the insights the HID tool provides to help hospitals, both nationally and internationally, to learn from each other’s best practices.”He encourages any hospital interested in sharing data to contact their local GS1 member organization.

Conclusión Comprender el uso actual de los estándares GS1 en el Cuidado de la Salud (quién hace qué, cómo y dónde) debería ayudar a todos los involucrados en el sector. Este hecho implica compartir información, incluso sobre cómo implementar dichos estándares de la manera más efectiva. La herramienta HID debería ayudar a los equipos del hospital a

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aprender unos de otros. En un mundo en el que la cantidad de datos crece rápidamente, los estándares GS1 pueden ayudar a proporcionar un lenguaje común para identificar, registrar y compartir datos de la cadena de suministro. De esta manera, la información importante es accesible, precisa y fácil de entender. porque es importante ayudar a los equipos del hospital a comprender la mejor manera de implementar los estándares.

Asimismo, HID considera que el escaneo de códigos de barras mejora la eficiencia y la seguridad del paciente.

Understanding the current use of GS1 standards in healthcare – who is doing

what, how, and where – should assist all those involved in the sector. It will mean lessons are shared, including on how to most effectively implement such standards. The HID tool should help hospital teams learn from each other.

In a world in which the amount of data is growing rapidly, GS1 standards can help by providing a common language to identify, record and share supply chain data. This way, important information is accessible, accurate and easy to understand. By helping hospital teams understand how best to implement standards, the HID supports the faster use of barcode scanning to improve efficiency and patient safety•///////

Asimismo, HID considera que el escaneo de códigos de barras mejora la eficiencia y la seguridad del paciente.

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Especialidades

Obesidad: factor de riesgo cardiovascular independiente Según la Sociedad Argentina de Cardiología-SAC-,la obesidad es una enfermedad epidémica que va en aumento en todos los grupos etarios, reduce la expectativa de vida y altera la calidad de vida de quien la padece.En Argentina, la IV Encuesta Nacional de Factores de Riesgo (2018), mostró que la prevalencia de exceso de peso es del 61,6% (36,3% sobrepeso y 25,3% obesidad); en resumen 6 de cada 10 argentinos mayor de 18 años está excedido de peso e incluso 1 de cada 4 es obeso. Estos resultados presentan un incremento comparado con los de la encuesta previa (57,9% sobrepeso + obesidad en 2013).

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La tendencia se mantiene en aumento con respecto a los relevamientos previos. Lo preocupante es que la obesidad también va en aumento en la población de niños y adolescentes.

Según datos de la Organización Mundial de la Salud, la obesidad se ha triplicado en el mundo en los últimos 20 años y es la responsable de 4 millones de muertes cada año. Mientras que nuevos datos del Atlas Mundial de Obesidad pronostican que 1 de cada 5 mujeres y 1 de cada 7 hombres serán personas con obesidad para el año 2030, lo que equivaldría a más de mil millones de personas. El mismo relevamiento destaca que la mayoría de quienes viven con obesidad se encuentran en países de medianos y bajos ingresos, y que las tasas más altas de obesidad se encuentran en la región de las Américas, tanto para hombres como para mujeres.

Desde la Sociedad Argentina de Cardiología (SAC) afirman que la obesidad es un factor de riesgo independiente de otros para desarrollar enfermedad cardiovascular, insuficiencia cardiaca, fibrilación auricular (arritmia) entre muchas otras condiciones y reducir la expectativa de vida. Incluso cualquiera de estas enfermedades asociadas puede presentarse aun teniendo un análisis de sangre totalmente normal.

“La obesidad discrimina, margina, estigmatiza a quienes la padecen, excluyendo a muchas personas de sistemas laborales, sociales y hasta de pequeños detalles de la vida cotidiana, pero lo

más importante es que es una enfermedad que en la mayoría de los casos acorta la vida, y que requiere de un seguimiento médico especializado y abordaje multidisciplinario”, afirmó la Dra. Paola Harwicz, médica cardióloga y nutricionista, asesora del Consejo de Cardiometabolismo de la Sociedad Argentina de Cardiología.

“La persona con obesidad necesita ayuda, dado que tiene una enfermedad crónica, multicausal, progresiva y recurrente (decretada como tal por la Organización Mundial de la Salud en 2008), no un problema de VOLUNTAD y por tal motivo debe tener acceso a tratamientos y herramientas serias para poder ser abordada al igual que otras enfermedades crónicas como la diabetes, hipertensión, etc.”, agregó la Dra. Carolina Salvatori, médica cardióloga, asesora del Consejo de Cardiología de la misma institución.

...1 de cada 5 mujeres y 1 de cada 7 hombres serán personas con obesidad para el año 2030, lo que equivaldría a más de mil millones de personas.

La obesidad y el sobrepeso se definen como una acumulación anormal o excesiva de grasa que puede ser perjudicial para la salud. Se puede determinar si una persona tiene sobrepeso/obesidad con el índice de masa corporal o IMC que se obtiene calculando el peso dividido por la altura elevada al cuadrado. Este índice se divide en rangos que indican el grado de sobrepeso/obesidad: un individuo tiene normopeso si el IMC se encuentra entre 18.5 y 24.9, sobrepeso cuando el índice se encuentra entre 25 y 29.9 y obesidad cuando el IMC es superior a 30 puntos.

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...la obesidad es un factor de riesgo independiente de otros para desarrollar enfermedad cardiovascular, insuficiencia cardiaca, fibrilación auricular (arritmia) entre muchas otras condiciones...

Para el Dr. Ezequiel Forte, médico cardiólogo y Director del Consejo de Cardiometabolismo de la Sociedad Argentina de Cardiología, “la obesidad es la responsable del desarrollo de gran parte de las enfermedades no transmisibles (ENT); la excesiva grasa corporal o su anormal distribución produce un estado inflamatorio y se asocia con distintas complicaciones metabólicas (mayor riesgo de insulino resistencia, diabetes tipo 2, hipertensión arterial), endocrinológicas, inmunológicas, mecánicas o funcionales, que aumentan el riesgo de enfermedad cardiovascular, cáncer, hígado graso, apnea del sueño, depresión e infertilidad, entre muchas otras condiciones”.

localización del tejido adiposo a nivel visceral (órganos); los valores aceptables son hasta 88 cm en la mujer y hasta 102 en el hombre. Constituye una estrategia que nos permite conocer la concentración de la grasa a nivel central, factor determinante de un mayor riesgo cardiovascular al asociarse con más frecuencia con el síndrome metabólico, hipertensión arterial, diabetes, alteraciones metabólicas e hígado graso, entre otras”, completó el Dr. Forte.

Desde la SAC, alineada con otras sociedades científicas nacionales e internacionales afirman que la obesidad es una enfermedad donde se combinan distintos factores: genéticos, metabólicos, emocionales, estrés, un ambiente con gran disponibilidad y sobreconsumo de alimentos (entorno obesogénico) sumado al bajo nivel de actividad física.

1. Alimentación saludable, con educación desde edades tempranas El abordaje del paciente con obesidad es complejo; distintos estímulos facilitan el acceso a los alimentos, por eso es importante contar con un entorno seguro, planificar las comidas donde prevalezca la oferta de alimentos frescos, ricos en fibras, como las verduras, frutas, legumbres, cereales integrales, sin olvidarnos de un adecuado aporte de proteínas como el huevo, carnes magras (de vaca, cerdo) pollo, y aumentar el consumo de pescado. Contar con los lácteos por su riqueza en calcio y vitamina D. A su vez, como fuente de grasa, preferir el aceite de oliva, canola o girasol, frutos secos, palta y aceitunas.

“Si bien el IMC nos brinda un parámetro de gran utilidad, los especialistas solemos contemplar también el porcentaje de grasa corporal total y su distribución.

Por ejemplo, una persona deportista de alto rendimiento posiblemente presente un IMC elevado a expensas de una mayor masa muscular. Por este motivo, existen otras mediciones que brindan mayor precisión, como calcular el porcentaje de grasa corporal total con un aparato de bioimpedancia, que permite definir el porcentaje de grasa, siendo normal cuando es menor a 22% en los hombres o inferior a 33% en las mujeres”, consignó la Dra. Salvatori.

“Otra manera muy simple de evaluar el riesgo es a través de la medición del perímetro de cintura, también llamado Índice de Cintura Cadera, que se hace con un centímetro a nivel del ombligo para definir si la persona presenta una mayor

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Desde la Sociedad Argentina de Cardiología presentaron las siguientes recomendaciones para abordar la problemática de la obesidad:

Actualmente, contamos con gran disponibilidad de alimentos ultraprocesados, frituras, panificados, dulces, delivery, etc., que solo deberían contemplarse para encuentros sociales y limitar el consumo de bebidas azucaradas y el alcohol.

Otro punto a tener en cuenta es trabajar sobre el concepto ‘hambre y saciedad’. Los seres humanos percibimos el hambre de manera diferente: el hambre ‘fisiológico’, que se presenta cuando pasan varias horas sin comer y el organismo genera señales para incorporar

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alimentos (dolor de cabeza, sensación en la boca del estómago). Por otra parte, el hambre ‘hedónico’, que surge cuando estamos frente a un estímulo visual como ver un rico helado o plato preferido o bien olemos el aroma a pan fresco, nuestro cerebro desencadena señales en el centro de recompensa que incitan a su consumo. Finalmente, el hambre ‘emocional’ surge cuando utilizamos la comida para sobrellevar alguna emoción como el aburrimiento, enojo, frustración, ansiedad, estrés, tristeza o alegría.

Es importante identificar y reconocer esos gatillos para modificar conductas y poder afrontar estas situaciones.

2. Lucha contra el sedentarismo, promoviendo la actividad física y el ejercicio “Las recomendaciones generales en este grupo de pacientes son realizar ejercicio de resistencia cardiovascular, alcanzado un acumulativo de 150 a 300 minutos semanales (fraccionado en sesiones de un mínimo de 10 minutos) a moderada intensidad o bien 75 o 150 minutos de alta intensidad. Además, se debe complementar con dos o tres estímulos semanales de trabajo de fuerza muscu-

lar y ejercicios de flexibilidad”, graficó la Dra. Ivana Paz, médica cardióloga y deportóloga, Secretaria Científica del Consejo de Cardiología de la SAC. 3. Apoyo psicológico para trabajar sobre hábitos y comportamientos alimentarios El médico evaluará en cada caso si el paciente necesita de un abordaje multidisciplinario con el apoyo de psicoanálisis, un régimen de nutrición especial y el seguimiento por parte de un especialista deportólogo.

4. Gestión sobre el estrés y meditación Lograr una mejor gestión del estrés e implementar la meditación como una manera de controlar los distintos estímulos y manejo de las emociones.

5. Descanso adecuado Otra de las variables a contemplar es que la persona pueda dormir bien, al menos 7 horas, ya que son situaciones que podrían atentar contra su estado anímico, sus comportamientos alimentarios y en definitiva contra el pronóstico de éxito de su tratamiento•///////////////////////////

Otra manera muy simple de evaluar el riesgo es a través de la medición del perímetro de cintura, también llamado Índice de Cintura Cadera ...

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Gestión de la Alimentación

Hacia la reducción de la ingesta de sal Un informe, el primero de este tipo, de la Organización Mundial de la Salud (OMS) sobre la reducción de la ingesta de sal (Global report on sodium intake reduction) demuestra que estamos lejos de lograr la meta mundial de reducir la ingesta de sodio en un 30% para 2025.

El sodio, pese a ser un nutriente esencial, incrementa el riesgo de cardiopatías, como los accidentes cerebrovasculares, y de muerte prematura cuando se toma en exceso. La fuente principal de sodio es la sal de mesa (cloruro de sodio), pero otros condimentos, como el glutamato de sodio, también lo contienen. En el informe se demuestra que solo el 5% de los Estados Miembros de la OMS están protegidos por políticas obligatorias e integrales de reducción de sodio y que el 73% de los Estados Miembros de la OMS no aplican plenamente dichas políticas.

Se estima que la introducción de políticas de reducción de sodio, todas ellas sumamente costo eficaces, podría salvar la vida de unos 7 millones de personas de aquí a 2030...

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Se estima que la introducción de políticas de reducción de sodio, todas ellas sumamente costo eficaces, podría salvar la vida de unos 7 millones de personas de aquí a 2030, al tratarse de un componente importante de las medidas para lograr una de las metas de los Objetivos de Desarrollo Sostenible: reducir el número de muertes por enfermedades no transmisibles. Actualmente. solo nueve países (Arabia Saudita, Brasil, Chile, España, Lituania, Malasia, México, República Checa y Uruguay) cuentan con un conjunto integral de políticas recomendadas para reducir la ingesta de sodio.

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“La alimentación malsana es una de las principales causas de muerte y enfermedad a nivel mundial, y la ingesta excesiva de sodio es culpable en gran medida”, señaló el Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, Director General de la OMS. “Este informe deja patente que la mayoría de los países todavía no han adoptado ninguna política obligatoria de reducción de sodio, por lo que sus poblaciones corren riesgo de sufrir infartos, accidentes cerebrovasculares y otros problemas de salud. La OMS insta a todos los países a poner en marcha las ‘mejores inversiones’ para la reducción de sodio, y a los fabricantes a aplicar los valores de referencia de la OMS para el contenido de sodio en los alimentos”.

Para reducir el sodio se requiere un enfoque integral que incluye la adopción de políticas obligatorias y las cuatro intervenciones de la OMS relativas al sodio que constituyen «mejores inversiones» y contribuyen enormemente a prevenir las enfermedades no transmisibles. Se trata de las siguientes: 1/ Reformular los alimentos para que contengan menos sal y establecer metas sobre la cantidad de sodio en los alimentos y las porciones.

2/ Establecer políticas públicas de compra de alimentos para limitar los alimentos ricos en sal o sodio en instituciones públicas como hospitales, escuelas, lugares de trabajo y hogares de ancianos.

3/ Introducir el etiquetado frontal en los envases que ayude a los consumidores a seleccionar productos con bajo contenido en sodio.

4./ Realizar campañas de comunicación y en los medios de difusión que insten a un cambio de comportamiento para reducir el consumo de sal y sodio.

Como parte del informe, la OMS ha elaborado para los Estados Miembros un mapa de puntuación por país para el sodio, en función del tipo y número de políticas de reducción de sodio aplicadas.

Se alienta a los países a establecer metas sobre el contenido de sodio en los alimentos procesados, en consonancia con los valores de referencia mundiales de la OMS para el sodio, y hacerlos cumplir a través de estas políticas.

Las políticas obligatorias de reducción de sodio son más eficaces, ya que logran una cobertura más amplia y protegen contra los intereses comerciales, a la vez que establecen condiciones igualitarias entre los fabricantes de alimentos. Como parte del informe, la OMS ha elaborado para los Estados Miembros un mapa de puntuación por país para el sodio, en función del tipo y número de políticas de reducción de sodio aplicadas.

“Este importante informe demuestra que los países deben trabajar urgentemente para instaurar políticas obligatorias audaces de reducción de sodio dirigidas por los gobiernos a fin de lograr la meta mundial de reducir el consumo de sal para 2025”, declaró el Dr. Tom Frieden, Presidente y Director Ejecutivo de Resolve to Save Lives, una organización sin fines de lucro que colabora con los países para prevenir 100 millones de muertes por enfermedades cardiovasculares en un intervalo de 30 años.

“Existen medidas de reconocida eficacia e innovaciones importantes, como sales bajas en sodio, que los gobiernos pueden aplicar. Es necesario tomar medidas, ya mismo, o serán muchas más las personas que tendrán infartos y accidentes cerebrovasculares discapacitantes o mortales que podrían haberse evitado”.

La ingesta media mundial de sal se estima en 10,8 gramos al día, más del doble de lo recomendado por la OMS, esto es, menos de 5 gramos de sal al día (una cucharadita). Tomar demasiada sal es el principal factor de riesgo de muerte vinculada a los alimentos y la nutrición. Se dispone cada vez de más datos que documentan los vínculos entre una alta ingesta de sodio y un mayor riesgo de sufrir otras afecciones de salud como cáncer de estómago, obesidad, osteoporosis y nefropatías.

La OMS hace un llamamiento a los Estados Miembros para que apliquen sin demora políticas de reducción de la ingesta de sodio y mitiguen los efectos nocivos del consumo excesivo de sal. La OMS también insta a los fabricantes de alimentos a que establezcan metas audaces de reducción de sodio en sus productos.

La OMS se ha asociado con Resolve to Save Lives, una organización sin fines de lucro, para ayudar a los países de todo el mundo a reducir el consumo de sodio de la población. Resolve to Save Lives publicó recientemente una base de datos mundial sobre nutrición de los alimentos envasados (Global Nutrition Database for Packaged Foods), que actualmente, contiene datos sobre los nutrientes de los alimentos envasados de 25 países. Desde 2017, Bloomberg Philanthropies viene apoyando las actividades de Resolve to Save Lives en todo el mundo para evitar muertes por enfermedades cardiovasculares•/////////

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Salud News Mural de Martín Ronpor el Día Mundial de las Enfermedades Poco Frecuentes Luce en Parque Patricios la imagen conmovedora de un niño con una enfermedad poco frecuente (EPOF) abrazando un globo y con una mirada de anhelo hacia el parque donde otros niños están jugando y riendo. El mural gigante corresponde a una obra del artista urbano argentino -de reconocimiento internacional- Martín Ron, basado en la propuesta de la campaña de este año de la Federación Argentina de Enfermedades Poco Frecuentes (FADEPOF) que propone dar luz a las realidades poco frecuentes que viven las personas con EPOF y sus familias, reconociendo el derecho a la salud de esta población, ya que salud no es más que el acceso equitativo reír, jugar, educarse y trabajar.

La representación, producto de la creatividad del artista, corresponde a una iniciativa de Takeda y de FADEPOF en el marco del Día Mundial de estas enfermedades, que se conmemora este 28 de febrero. El mural es de 15 metros de

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ancho por 11 metros de alto y está ubicado enfrente del Hospital Penna, en la calle Dr. Prof. Pedro Chutro 3435, Parque Patricios, en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.

“Martín Ron logró representar con su arte las realidades que poco se conocen de lo que viven a diario las personas con alguna EPOF. La imagen tiene muchos elementos simbólicos, como el catéter representando los cuidados que requieren estas enfermedades, unido al tradicional globo con forma de corazón en un gesto de aferrarse a su derecho a la salud, el juego de reflejos vinculado a la necesidad de dar luz y reconocimiento a estas realidades. La mirada de anhelo del niño hacia el parque queriendo ser parte de las risas y juegos”, interpretó Luciana Escati de Peñaloza, Directora Ejecutiva de FADEPOF. Bajo el lema ‘Yo también tengo #DerechoALaSalud’, este año la campaña de FADEPOF pone el acento en el derecho

a la salud de todos, que da lugar al acceso equitativo a poder reír, jugar, educarse y trabajar. ‘Derecho que, sí es inherente a todos los individuos –afirman desde la entidad- por lo tanto, también de la comunidad de personas que viven con una EPOF y su familiar’.

“La remera rayada del niño personifica las rayas de las cebras. En iniciativas previas hemos hecho hincapié en esta metáfora, porque no siempre que se escuchen ruidos de cascos, será el galope o trote de un caballo: también podrán ser cebras. El ejemplo invita a los médicos a sospechar las EPOF y no pensar solo en las enfermedades predominantes; también alude a que, así como la combinación de rayas de cada cebra es única, también lo es cada una de las personas que viven con una enfermedad poco frecuente, y detrás de cada raya y de cada individuo hay una historia de vida que también tiene derecho a la salud”, añadió Roberta Anido de Pena, presidenta de FADEPOF.

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Acerca de Martín Ron Martín Ron es un artista que ha dejado su marca en murales de ciudades de Inglaterra, España, Estados Unidos, Reino Unido, Australia, Turquía, Rusia y Bélgica, entre otros países. Está especializado en escalas gigantes y es reconocido como uno de los 10 muralistas urbanos más importantes del mundo. En 2021, Martín Ron, fue declarado Personalidad Destacada de la Cultura por la Legislatura de la Ciudad de Buenos Aires.

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Generar un buen ambiente laboral Cada vez es más importante para las empresas generar un buen ambiente laboral y tener en cuenta el bienestar de sus empleados. Las tendencias de los últimos años han demostrado que llevar adelante una política empresarial que contemple el clima interno tiene un impacto positivo en la satisfacción y productividad de los trabajadores.

Un año más, Great Place to Work llevó a cabo su proceso de evaluación anual de empresas en relación a su clima laboral. Entre más de 200 postulantes, Grupo SanCor Salud fue distinguido en el puesto 20 entre las 80 mejores empresas en Argentina y obtuvo la certificación que ofrece GPTW por su compromiso con el bienestar de sus empleados.

En este sentido, Fernando Werlen, Director General del Grupo, señala que “el clima de trabajo es un objetivo estratégico de nuestro Grupo, en el tablero que miramos permanentemente el desarrollo del negocio, este indicador es uno más que tiene nuestra atención y ocupación”.

Este enfoque diversificado y de carácter expansivo ha llevado a SanCor Salud a triplicar su tamaño en los últimos diez años, posicionándose como una de las líderes en su rubro a nivel nacional. La empresa ha implementado herramientas y plataformas certificadas a nivel mundial, como la metodología ágil, la flexibilidad y el teletrabajo, para potenciar los perfiles y habilidades de sus colaboradores.

“La capacidad de crecer es innata en nuestra gente. Sí nos propusimos la meta de triplicarnos fue porque sabíamos que contábamos con un equipo que se siente seducido por estos desafíos y que tiene la habilidad y destreza para lograrlos. El ritmo de la transformación fue exigido porque no sólo fueron metas comercia-

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les, sino que apostamos necesariamente a una nueva cultura de trabajo”.

Luego de casi una década midiendo el clima laboral, esta fue la primera vez que se evaluó bajo la modalidad que ofrece GPTW. Los resultados obtenidos reafirman el compromiso y el sentido de pertenencia que tienen los trabajadores de la empresa. Entre otros aspectos, estos resaltan la estabilidad y la plataforma de crecimiento que desde el Grupo le ofrecen para crecer y desarrollarse. Un ejemplo tangible de esta tendencia tan agradecida por los empleados se dio durante la pandemia, ya que SanCor Salud no sólo mantuvo sus puestos laborales sino que aumentó su cartera en un 11%, con más de 200 personas sumándose a la empresa en contexto Covid.

“Somos un Grupo de Bienestar, nosotros damos servicios para cuidar integralmente a las personas que nos eligen, pero tenemos muy claro que para cuidar a ellas con la calidad que nos proponemos, primero debemos estar en armonía internamente, debemos asegurar que trabajar en SanCor Salud suma calidad de vida, que se sienten cómodos, en crecimiento y orgullosos”.

En tren de esta línea de pensamiento, Mauro Storero, Gerente de Capital Humano del Grupo, agrega que “el compromiso es indagar qué motiva a cada una

de las más de 2000 personas para poder ofrecerles ese marco laboral donde encuentren sus las posibilidades de desarrollo que buscan. Para ello, por ejemplo, contamos con una Universidad Corporativa que tenemos dentro de la empresa, que les permite no sólo ampliar sus conocimientos sobre la tarea que realizan, sino también expandir las áreas de experiencia y potenciar su capacitación y crecimiento como profesionales”.

La construcción interna del bienestar y su proyección hacia afuera, bajo el servicio que se le ofrece a los y las asociados y asociadas, están sostenidas por una estrategia transversal de sustentabilidad que ya lleva una década.

Con nueve Reportes de Sustentabilidad publicados, SanCor Salud procura desempeñar su gestión empresarial con responsabilidad, tomando como ejes a la salud, la educación, los derechos humanos y el medio ambiente.

La explicación para esta transformación empresarial está en lo que Fernando Werlen comenta al respecto de la cultura laboral que lograron transmitir a todos los rincones del Grupo: “El secreto fue seguir cerca entre nosotros, nuestros límites para experimentar este crecimiento pero los valores siguieron siendo los mismos: la persona es el centro, tanto si esa persona es parte de nuestro equipo o si nos elige como servicio”.

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