Optimización de la atención al paciente en el primer contacto con la automatización de pruebas diagnósticas y citas médicas

Abstract

Este trabajo se centra en la optimización de la atención al paciente en el sistema sanitario español mediante la implementación de un sistema de automatización de diagnóstico y citas médicas basado en inteligencia artificial (IA) y procesamiento de lenguaje natural (PLN). La investigación aborda los desafíos actuales del sector sanitario, exacerbados por la pandemia de COVID-19, como el incremento en los tiempos de espera y la sobrecarga del personal sanitario. A través de una revisión exhaustiva de la literatura y el análisis de varios casos de estudio, se identifican las aplicaciones más prometedoras de IA y PLN en el sector sanitario, así como los beneficios y desafíos asociados con su implementación. Se desarrolla una propuesta detallada que describe la arquitectura de un modelo basado en IA y PLN, destacando los componentes tecnológicos necesarios y el proceso de implementación. La propuesta incluye consideraciones éticas y de privacidad, esenciales para asegurar una adopción responsable y equitativa de estas tecnologías. Además, se realiza un análisis del impacto potencial de la propuesta en términos de eficiencia, calidad de la atención y optimización de recursos sanitarios. Finalmente, se concluye que la implementación de un modelo de automatización de diagnóstico y citas médicas basado en IA y PLN puede ofrecer numerosos beneficios al sistema sanitario español, mejorando la precisión diagnóstica, reduciendo los tiempos de espera y personalizando la atención al paciente.

This study focuses on optimizing patient care in the Spanish healthcare system through the implementation of an automated diagnostic and appointment scheduling system based on artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP). The research addresses the current challenges of the healthcare system, exacerbated by the COVID-19 pandemic, such as increased waiting times and the overload of healthcare personnel. Through an exhaustive review of the literature and the analysis of several case studies, the most promising applications of AI and NLP in the healthcare sector are identified, along with the benefits and challenges associated with their implementation. A detailed proposal is developed that describes the architecture of a system based on AI and NLP, highlighting the necessary technological components and the implementation process. The proposal includes ethical and privacy considerations essential to ensuring responsible and equitable adoption of these technologies. Additionally, an impact analysis of the proposal is conducted in terms of efficiency, quality of care, and optimization of healthcare resources. Finally, it is concluded that the implementation of an automated diagnostic and appointment scheduling system based on AI and NLP can offer numerous benefits to the Spanish healthcare system, improving diagnostic accuracy, reducing waiting times, and personalizing patient care.