Temáticas
A continuación, se indican las temáticas propuestas para este evento
1. Transformación digital para el fortalecimiento de la toma de decisiones en los sistemas de salud
Este eje temático convocará los trabajos que buscan comprender cómo la inteligencia artificial (IA) y sus tecnologías como big data y machine learning, podrían fortalecer el desempeño y la toma de decisiones en los sistemas de salud sobre los siguientes aspectos: rectoría y gobernanza, financiamiento, políticas públicas sectoriales, planeación en salud y economía de la salud. Por tanto, se considerarán experiencias de investigación e implementación relacionadas con los siguientes temas:
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Desarrollo digital para la rectoría y la gobernanza de los sistemas de salud.
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Estrategias de IA que promuevan la transparencia, rendición de cuentas y mecanismos de anticorrupción en los sistemas de salud.
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Formulación, implementación, evaluación y gestión de políticas/programas en salud basados en IA.
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Financiamiento de los sistemas de salud, economía de la salud y asignación de recursos basados en IA.
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Aplicación de la IA en el fortalecimiento y formación del talento humano en salud.
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Usos de la IA en la vigilancia epidemiológica, distribución de medicamentos y tecnologías.
2. Administración y gerenciamiento de servicios de salud
Este eje temático corresponde a la aplicación de la IA en el desarrollo del componente de la administración y gerenciamiento de los servicios de salud. Se convoca la presentación de trabajos sobre los resultados, aprendizajes, usos y aplicaciones actuales de la IA en los servicios de salud hospitalarios y ambulatorios:
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La aplicación de la IA en la administración y el gerenciamiento de las organizaciones en el componente administrativo y asistencial.
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El rol de la IA a través del e-health, m-health y la gamificación en la prestación de servicios de salud.
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Usos de la IA en el diseño e implementación de redes-modelos de atención incluyendo la Atención Primaria en salud (APS).
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Aplicaciones de la IA en la mejora de los modelos de pagos de servicios hospitalarios, ambulatorios y domiciliarios.
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La IA incorporada en la educación para la salud, la promoción de la salud y la prevención de la enfermedad y sus factores de riesgo, diagnóstico, tratamiento oportuno y paliación para mejorar el desempeño de los servicios de salud.
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Como la IA puede ser utilizada en los diversos servicios asistenciales de las clínicas, hospitales, ambulatorios y servicios domiciliarios.
3. Comunicación entre prestadores y usuarios soportadas en IA.
Comprende la investigación, innovación y aplicación de la IA en la comunicación entre usuarios y prestadores con el propósito de desarrollar relaciones saludables a través del tiempo, bajo el principio que la comunicación oportuna y eficaz es un aspecto fundamental para el mantenimiento y promoción de la salud. Se espera encontrar resultados sobre atención de los usuarios adaptando los mensajes a sus intereses, generación de mecanismos de retroalimentación, participación de los usuarios que evidencien actitud de cuidado/preocupación y canales de comunicación alternativos que procuren la cercania física/emocional de forma dinámica, clara y persuasiva. Este eje convocará experiencias relacionadas con las siguientes temáticas:
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Usos de la IA para mejorar acceso y adherencia a tratamientos que fomenten la calidad de vida.
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Generar mecanismos basados en IA para promover la efectividad en la resolución de problemas de mayor prevalencia/incidencia clínica que afectan a los pacientes.
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Aplicar estrategias de IA para promover estilos de vida saludables en el manejo de enfermedades crónicas no transmisibles.
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Aplicación de IA como coadyuvante de procesos de telemedicina que permitan el desarrollo de teleconsultas, telediagnósticos o telemonitorización, entre otras.
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Uso de la IA en la promoción, educación e interacción entre pacientes y prestadores para el fomento y mantenimiento de la salud.
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Efectos de la IA en los procesos de comunicación (percepción de impersonalización y baja interrelación entre usuarios del sistema de salud y aplicativos)
4. Dilemas y prácticas actuales de responsabilidad ética, política y legal en el uso de la IA en el marco de los sistemas de salud
Si bien el avance técnico-científico de la inteligencia artificial y el uso de algoritmos para la toma de decisiones en salud constituyen un potencial desarrollo en el mundo contemporáneo, surgen preocupaciones de índole ético, político y legal sobre su aplicación en la salud. En este sentido, se invita a la postulación de propuestas que aborden las responsabilidades, riesgos y dilemas de la IA en los sistemas sanitarios como:
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Uso de la IA en los escenarios de concentración y descentralización de la toma de decisiones, incluso en la gestión de los sistemas de salud.
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Privacidad y gestión de datos en salud diseñados e implementados a patir de la IA.
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Transparencia, responsabilidad y control de la IA aplicada a los sistemas de salud.
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Mecanismos de regulación del Estado como garante del fortalecimiento de los derechos humanos en la toma de decisiones a través de la IA.
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Dilemas y problemas éticos y jurídicos sobre la IA en la toma de decisiones en salud.
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Confianza y legitimidad del uso de la IA por usuarios, talento humano en salud y tomadores de decisión.
5. Proyecciones y perspectivas de la IA en los sistemas de salud
Corresponde a las aplicaciones de la IA en clave de potencialidades y limitaciones para los usuarios (pacientes, prestadores, gerentes, tomadores de decisiones, legisladores, entre otros) en los sistemas de salud. En este eje temático se esperan trabajos que aborden los posibles efectos no deseados de la IA.
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Una salud (one health) digital para una salud pública más equitativa y sostenible.
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IA, cambio climático y enfermedades emergentes.
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IA en el descubrimiento de nuevas alternativas preventivas, diagnósticas y terapéuticas.
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Rastreo digital de contactos, intervenciones no farmacológica y futuras pandemias.
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IA y tecnología digital para promover la salud de las mujeres.
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Escenarios de participación ciudadana y democratización de la IA en los sistemas de salud y la toma de decisiones.
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IA enfocada en la disminución de inequidades y desigualdades en salud de las poblaciones.
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Límites de la IA como herramienta para apoyar y amplificar las funciones cognitivas del personal de salud frente a la toma de decisiones.
