Desarrollo del simulador conversacional o chatbot Antidotos_bot para el manejo de intoxicaciones

Marta García-Queiruga, Carla Fernández-Oliveira, María José Mauríz-Montero, Ángeles Porta-Sánchez, Luis Margusino-Framiñán, Isabel Martín-Herranz

Resumen


Objetivo: Describir el desarrollo del simulador conversacional Antidotos_bot, para facilitar la búsqueda de información en la Guía de  administración de Antídotos y realizar cálculos útiles en el uso de  antídotos.

Método: En enero de 2019 planteamos el desarrollo de un simulador conversacional de libre acceso en Telegram®, empleando la  plataforma Xenioo®. En el desarrollo del software se definió la forma de  interacción con el usuario y se incorporaron funcionalidades de cálculo. Se  realizó una validación interna y en junio de 2019 se presentó  Antidotos_bot.

Resultados: Antidotos_bot incorporó información en castellano sobre 49  antídotos en 57 intoxicaciones, permitiendo realizar tres tipos de cálculos y consultar dos algoritmos de tratamiento. La consulta fue posible mediante  332 preguntas. La validación interna precisó cinco entrenamientos diferentes durante 2 meses. En julio 2020, Antidotos_bot  tenía 415 usuarios y los antídotos más consultados fueron glucagón,  penicilina G, protamina, n-acetilcisteína y flumazenilo. Mensualmente  fueron realizados 29 cálculos, el número medio de nuevos usuarios fue de  3 y el número medio de consultas por usuario fue de 3.

Conclusiones: Antidotos_bot es una herramienta de apoyo en la toma de  decisiones en intoxicaciones, que proporciona información actualizada de  forma ágil, y podría contribuir a mejorar la calidad y seguridad asistencial  en situaciones de emergencia.

 


Palabras clave


Inteligencia artificial; Intoxicación; Antídotos; Aplicaciones informáticas en medicina; Tratamiento de emergencia

Texto completo:

PDF (English) PDF

Referencias


European Commission. eHealth Action Plan 2012-2020: Innovative healthcare for the 21st century [Internet]. Bruselas: Publications Office; 2012 [accessed 10/27/2020]. Available at: https://www.europarl.europa.eu/meetdocs/2009_2014/documents/c om/com_com%282012%290736_/com_com%282012%290736_en. pdf

European Commission. Joint Research Centre. Artificial intelligence in medicine and healthcare: applications, availability and societal impact [Internet]. Bruselas: Publications Office; 2020 [accessed 10/22/2020]. Available at: https://data. europa.eu/doi/10.2760/047666

Caballero-Villarraso JC, Tabares AR, Gavilán-León FJ, Baena- García M, Díaz-Vegas FJ. Aplicación de algoritmos genéticos y sistemas expertos en medicina asistencial. Aplicaciones clínicas de la inteligencia artificial [Internet]. Sevilla: Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias de Andalucía; 2009 [accessed 11/30/2020]. Available at: https://www.aetsa.org/download/publicaciones/antiguas/AETSA_20 09-6_Algoritmos_geneticos.pdf

Safi Z, Abd-Alrazaq A, Khalifa M, Househ M. Technical Aspects of Developing Chatbots for Medical Applications: Scoping Review. J Med Internet Res. 2020;22(12): e19127. DOI: 10.2196/19127

Tudor Car L, Dhinagaran DA, Kyaw BM, Kowatsch T, Joty S, Theng YL, et al. Conversational Agents in Health Care: Scoping Review and Conceptual Analysis. J Med Internet Res. 2020;22(8): e17158. DOI: 10.2196/17158

Crutzen R, Peters GJY, Portugal SD, Fisser EM, Grolleman JJ. An artificially intelligent chat agent that answers adolescents’ questions related to sex, drugs, and alcohol: an exploratory study. J Adolesc Health Off Publ Soc Adolesc Med. 2011;48(5):514‑9. DOI: 10.1016/j.jadohealth.2010.09.002

García Queiruga M, Porta Sánchez Á. Guía de administración de antídotos. 2.a ed. A Coruña: Xunta de Galicia; 2018. 91 p.

Greene A, Greene CC, Greene C. Artificial intelligence, chatbots, and the future of medicine. Lancet Oncol. 2019;20(4):481-2. DOI: 10.1016/S1470-2045(19)30142-1

Martínez-Miranda J, Martínez A, Ramos R, Aguilar H, Jiménez L, Arias H, et al. Assessment of users’ acceptability of a mobile-based embodied conversational agent for the prevention and detection of suicidal behaviour. J Med Syst. 2019;43(8):246.

Nadarzynski T, Miles O, Cowie A, Ridge D. Acceptability of artificial intelligence (AI)-led chatbot services in healthcare: A mixed-methods study. Digit Health. 2019;5: 2055207619871808. DOI: 10.1177/2055207619871808

MSD Salute BOT [Internet] [accessed 10/25/2020]. Available at: https://www.msdsalute.it/risorse-professionali/notizie-detail.xhtml? code=tcm:5392-831369#

Babylon US. Babylon Health [Internet]. Babylon Inc; 2020 [accessed 10/05/2020]. Available at: https://www.babylonhealth.com/us

Ávila-Tomás JF, Olano-Espinosa E, Minué-Lorenzo C, Martínez-Suberbiola FJ, Matilla-Pardo B, Serrano-Serrano ME, et al. Effectiveness of a chat-bot for the adult population to quit smoking: protocol of a pragmatic clinical trial in primary care (Dejal@). BMC Med Inform Decis Mak. 2019;19(1):249. DOI: 10.1186/s12911-019- 0972-z

Inkster B, Sarda S, Subramanian V. An Empathy-Driven, Conversational Artificial Intelligence Agent (Wysa) for Digital Mental Well-Being: Real-World Data Evaluation Mixed-Methods Study. JMIR MHealth UHealth. 2018;6(11): e12106. DOI: 10.2196/12106

Panel de Hogares CNMC sobre Usos de Internet, Audiovisual y OTT del I semestre de 2019 [Internet]. Madrid: Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia; 2019 [accessed 01/30/2021]. Available at: http://data.cnmc.es/datagraph/




DOI: http://dx.doi.org/10.7399%2Ffh.11620

Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.


Incluida en:

Bibliovigilance Dialnet DOAJ Dulcinea EBSCO Embase ESCI Ibecs Latindex MEDES mEDRA MIAR PUBMED REDALYC Redib SciELO SCOPUS Sherpa/Romero

Farmacia Hospitalaria

Sociedad Española de Farmacia Hospitalaria. C/ Serrano n. 40 2º Dcha. - 28001 Madrid

eISSN: 2171-8695 

ISSN-L: 1130-6343

Dep. Legal: M-39835-2012

Correo electrónico de contacto: [email protected]

Los artículos publicados en esta revista se distribuyen con la licencia: Creative Commons Attribution 4.0.

La revista Farmacia Hospitalaria no cobra tasas por el envío de trabajos, ni tampoco cuotas por la publicación de sus artículos.