Autor(es): Bishab Pokharel, Yunish Pokharel, Ganesh KC, Mahesh Makam, Bigyan Timilsina, Veerpal Kaur
Año: 2022
Referencia bibliográfica:
Pokharel, B., Pokharel, Y., KC, G., Makam, M., Timilsina, B., & Kaur, V. (2022). An Interactive AI-Powered Web Healthcare System. 2022 IEEE Second International Conference on Computer Science, Engineering and Applications (ICCSEA), 1-15. https://doi.org/10.1109/ICCSEA54677.2022.9936169
Categoría asignada: Manejo de datos
Resumen:
El artículo An Interactive AI-Powered Web Healthcare System presenta un sistema de salud impulsado por inteligencia artificial que integra múltiples servicios médicos bajo una misma plataforma, diseñado especialmente en respuesta a las necesidades durante la pandemia de COVID-19. Los autores, Bishab Pokharel y colaboradores, desarrollaron un sistema basado en un chatbot de IA interactivo que permite a los usuarios acceder a una variedad de servicios de salud, como la autoevaluación de COVID-19, la búsqueda de bancos de sangre cercanos y la gestión de citas médicas.
El sistema propuesto utiliza la plataforma RASA para la creación del chatbot y combina otras tecnologías, como ReactJS para la interfaz de usuario y el framework Django de Python para la gestión de la base de datos y las API REST. Este enfoque asegura que el sistema pueda responder a solicitudes en tiempo real y que sea accesible a través de cualquier dispositivo con conexión a internet, resolviendo problemas de accesibilidad técnica y geográfica para los usuarios.
El chatbot es el componente central del sistema, diseñado para interactuar con los usuarios de manera conversacional y proporcionar respuestas personalizadas basadas en los síntomas descritos. El servicio principal que se ofrece es una autoevaluación de COVID-19, basada en las directrices del gobierno de Ontario, Canadá. Los usuarios responden una serie de preguntas sobre sus síntomas, y el chatbot evalúa su riesgo de infección. Este servicio fue implementado como una respuesta directa a la pandemia, pero el sistema está diseñado para ser ampliado con más funcionalidades médicas en el futuro, lo que lo hace adaptable para otras situaciones de emergencia de salud pública.
El sistema también incorpora una función de geolocalización que permite a los usuarios encontrar los bancos de sangre más cercanos a su ubicación. Esta funcionalidad utiliza APIs públicas y gubernamentales para acceder a datos en tiempo real y proporcionar a los usuarios información precisa y actualizada. Además, los usuarios pueden gestionar sus citas médicas a través de una interfaz intuitiva que les permite ver, modificar o eliminar citas previas, mejorando así la experiencia de usuario y aliviando la carga administrativa en los centros de salud.
Una de las contribuciones clave de este sistema es su capacidad para consolidar múltiples servicios bajo una sola plataforma. Los autores destacan cómo muchos de los sistemas diseñados durante la pandemia han sido infrautilizados después de que la emergencia inmediata disminuyó. Sin embargo, el sistema que presentan es un ejemplo de cómo estas tecnologías pueden evolucionar para brindar servicios de salud más amplios y permanentes, integrando tanto la inteligencia artificial como la interacción directa con bases de datos sanitarias en tiempo real.
En cuanto a los resultados, el sistema fue sometido a pruebas de rendimiento en varios dispositivos y navegadores, mostrando un tiempo de carga promedio de 1.5 segundos y una interfaz altamente interactiva. Se probó en sistemas operativos como iOS, Windows, Mac y Android, y funcionó sin problemas, lo que demuestra su robustez y capacidad para manejar grandes volúmenes de usuarios. Además, la arquitectura basada en APIs permite su escalabilidad, asegurando que el sistema pueda manejar un aumento en la demanda de manera eficiente.
A pesar de su éxito, el artículo también identifica varias áreas de mejora. Los autores planean aumentar la inteligencia del chatbot mediante el uso de un motor de comprensión de lenguaje natural (NLU) más avanzado, lo que permitiría a la IA manejar conversaciones más complejas y comprender mejor las necesidades específicas de los usuarios. También se planea la integración con servicios de Internet de las Cosas (IoT) para monitorear datos de pacientes en tiempo real, lo que podría mejorar la precisión de los diagnósticos y la capacidad de respuesta del sistema.
En resumen, An Interactive AI-Powered Web Healthcare System ofrece una solución integral y escalable para abordar múltiples necesidades de salud en un solo entorno digital. Este sistema tiene el potencial de mejorar significativamente la eficiencia en la gestión de servicios de salud, particularmente en situaciones de emergencia sanitaria, y es un ejemplo prometedor de cómo la IA puede integrarse de manera efectiva en la atención médica.
