Resumen

El uso de algoritmos de machine learning entrenados con datos reales de pacientes permite identificar patrones que preceden a una descompensación clínica. En condiciones como hipertensión arterial, diabetes o EPOC, DigiMed puede usar datos recolectados por biosensores para alertar al médico guía sobre un cambio de riesgo inminente, antes de que el paciente lo perciba clínicamente. Esta tecnología es accesible y viable incluso con infraestructura local limitada.

Aplicación en DigiMed

Esta entrada describe una función avanzada que DigiMed puede implementar en entornos reales en Venezuela, priorizando accesibilidad, supervisión médica y prevención clínica.

Referencias

1. Obermeyer Z, Emanuel EJ. Predicting the Future — Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine. N Engl J Med. 2016.

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3. WHO. Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance. 2021. 4. Liu X, Rivera SC, Moher D, Calvert MJ. Reporting guidelines for clinical trials evaluating AI interventions: SPIRIT-AI and CONSORT-AI. BMJ. 2020.