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«El objetivo general de p-ICTUS es prevenir la aparición del ictus y mejorar su diagnóstico precoz»

Carlos Gutiérrez García es jefe de proyecto en INDRA. En el I Congreso de #Saludsinbulos y III de #eSalud presentará el proyecto P-Ictus, una iniciativa que busca aprovechar el potencial de la Inteligencia Artificial para prevenir el ictus. Esta enfermedad afecta a alrededor de 120.000 españoles y muchos de sus supervivientes tienen que afrontar numerosas secuelas. Es un importante problema sociosanitario y todos los recursos que se empleen en su prevención y diagnóstico precoz pueden ser muy útiles.

El proyecto  p-ICTUS

¿En qué consiste el proyecto p-Ictus?

El objetivo general de p-Ictus es generar conocimiento (descriptivo y predictivo) enfocado a mejorar el proceso de toma de decisiones para prevenir la aparición del ictus y mejorar su diagnóstico precoz. En los pacientes ya diagnosticados, estudiar las terapias más adecuadas y eficaces, y gestionar la evolución de la enfermedad, tanto a nivel personal (en la interacción del profesional médico con el paciente), como a nivel poblacional (por parte de las autoridades sanitarias). Este conocimiento se plasmará en las primeras herramientas de ayuda a la toma de decisiones en el ámbito del Ictus.

¿Cómo está ayudando la IA en la prevención del ictus?

No me atrevería a decir que estamos ayudando a la prevención del Ictus, la verdad. En mi presentación describo los principales hallazgos realizados tras el análisis de los datos. Si realmente ayudará a la prevención del ICTUS, eso se verá con el tiempo.

botica de tete

«Entre todos podemos conseguir que la información de salud sea más fiable»

María José Cachafeiro es farmacéutica, secretaria de la Asociación de Profesionales de la Farmacia (ASPROFA), vocal de AIES y miembro de la Sociedad Española de Farmacia Familiar y Comunitaria (SEFAC). En su blog, La botica de Teté,  proporciona numerosos consejos prácticos e información sobre vida saludable, nutrición, estética, medicamentos y Farmacia, entre otros asuntos.

Cachafeiro moderará el día 27 de noviembre la mesa dedicada a iniciativas contra los bulos del I Congreso de #SaludsinBulos y III de #eSalud. Además, será una de las participantes en el encuentro de la blogosfera sanitaria. En esta entrevista ha hablado de los bulos en Farmacia.

El papel de la Farmacia contra los bulos de salud

El sarampión y los antivacunas

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«La IA puede ayudar a superar los baches de vivir con Enfermedad Inflamatoria Intestinal»

Pablo Bella es secretario de ACCU España, la Confederación de Crohn y Colitis Ulcerosa. El próximo día 28 de noviembre abordará en el I Congreso de #SaludsinBulos y III de #eSalud cómo la Inteligencia Artificial puede ser útil en la Enfermedad Inflamatoria Intestinal.

El asistente virtual para EII

  • ¿Qué aplicaciones puede tener la inteligencia Artificial en la enfermedad inflamatoria intestinal?

El uso de la  IA para los pacientes de EII es ayudarles a tener un mejor control y manejo de su enfermedad. Para ello se facilita al paciente información contrastada y con un vocabulario fácil, para que pueda resolver todas sus dudas y cuestiones. Además, se le proporcionan recursos tanto por aspectos físicos de su enfermedad, como por otros aspectos que indirectamente puedan afectar a su calidad de vida. Es decir,  recomendaciones sobre dónde puede acudir, que dependen de lo que soliciten los pacientes. También se da información sobre ACCU y las diferentes asociaciones. Por otro lado, y esto es algo más complejo, un control de la farmacovigilancia, en el sentido de relacionar síntomas con fármacos, aunque en este aspecto aún queda mucho por trabajar.

En definitiva, creemos que la IA es un recurso que puede ayudar mucho a superar los baches que puede ocasionar vivir con una Enfermedad Inflamatoria Intestinal. 

La IA aplicada a la salud en España

  • ¿Cómo valora el uso que se está haciendo en España de la Inteligencia Artificial aplicada a la salud?

Creo que en España se están haciendo grandes avances con la tecnología y la salud. Solamente hay que hacer una búsqueda de todas las aplicaciones que hay. Quizás era necesario dar este salto, ya que es lo que el paciente estaba demandando; información segura, contrastada y rápida. En una enfermedad tan imprevisible como la EII, es muy importante poder tener respuesta en cualquier momento de la enfermedad. Por otro lado, es importante saber que está realizada por pacientes, y que se nota ese acercamiento.  En ningún momento debemos olvidarnos de «la parte humana» . Creo que nunca hay que pasar ese límite.

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«Estamos trabajando con Realidad Virtual en numerosos trastornos mentales»

Jesús Rodríguez Lastra es colaborador docente del Departamento de Psiquiatría de la Universidad Autónoma de Madrid. En el I Congreso de #SaludsinBulos y III de #eSalud explicará los avances de Realidad Virtual en Psiquiatría. Será el jueves 28 a partir de las 18:10 de la tarde, en la sesión Pechakuchas de eSalud.

 

¿Está cambiando la Realidad Virtual la Psiquiatría?

¿Qué pacientes pueden beneficiarse de la Realidad Virtual en Psiquiatría?

 

¿Qué proyectos se están llevando a cabo actualmente en Realidad Virtual para Psiquiatría?

«Los chatbots pueden ayudar a empoderar al paciente y mejorar los tratamientos»

VICTOR OSORIO es director ejecutivo y fundador de divente, consultora especializada en salud digital. En el I Congreso de SaludsinBulos y III de eSalud presentará el primer chatbot contra los bulos. Será el día 27 a partir de las 10:30 horas.

 ¿Cómo ayudan los chatbots a empoderar al paciente y mejorar los tratamientos?

Un paciente informado y formado es un paciente empoderado, éste debe disponer de conocimiento para una mejor comprensión de la enfermedad y su tratamiento. Dicho de otra forma, un paciente nunca será empoderado si no tiene acceso a información veraz que le permita tomar elecciones informadas.

En este sentido, corresponde a los agentes sanitarios habilitar estrategias e instrumentos que ayuden a transferir los conocimientos y las habilidades para que el ciudadano/paciente sea capaz de escoger entre las opciones que tiene al alcance y actuar en consecuencia, así como establecer canales de comunicación para mejorar la relación profesional sanitario-paciente.

Teniendo en cuenta la anterior, el desafío que se nos plantea es dar más protagonismo al ciudadano/paciente poniendo a su disposición herramientas y servicios digitales que faciliten una “atención sanitaria” online, sencilla y ubicua, que promuevan y estimulen la autogestión de la salud y control de la enfermedad, proporcionándole información y aumentando el empoderamiento para que los servicios, productos y medicamentos se utilicen óptimamente, de forma segura y contribuyan a los mejores resultados posibles.

Atendiendo a este desafío, organizaciones públicas y privadas han establecido estrategias e iniciativas para empoderar al paciente y mejorar la adherencia a los tratamientos; como es el caso de la “Estrategia de Atención a Pacientes con Enfermedades Crónicas en la Comunidad de Madrid”(figura 1), y el “Plan de Adherencia al Tratamiento de Farmaindustria” . En ambas se plantean iniciativas basadas en tecnologías digitales como facilitadoras para la  transición hacia un paciente activo, más responsable, informado y comprometido con la gestión de su enfermedad y con el tratamiento prescrito.

Figura 1:Despliegue estratégico:Línea de ejecución 6 . Estrategia de atención a pacientes con Enfermedades Crónicas en la Comunidad de Madrid. 2014 

Queda claro entonces que el empoderamiento del paciente y mejora de la adherencia a los tratamientos pasa por cubrir las necesidades y demandas de información, formación y conocimiento, proporcionándoles productos y servicios que mejoren su experiencia y satisfacción a través de tecnologías digitales. Es básico que el paciente comprenda su enfermedad y se comprometa con el tratamiento prescrito, para ello debemos facilitarles herramientas digitales que ayuden al autocuidado.

Es en este marco donde se presentan los Chatbots o Agentes Conversacionales en Salud como una solución digital que aporta valor a los pacientes, proporcionándole servicios de información de calidad, fiables y con validez científica relacionados con la salud y el bienestar; a los profesionales sanitarios, ayudando en la relación con sus pacientes y con el equipo asistencial para un mejor seguimiento y control; y a la industria farmacéutica aportando soluciones que vayan más allá de la píldora(beyond the pill).

Las iniciativas basadas en Chatbot permitirían, por ejemplo: descargar a los profesionales sanitarios de consultas médicas recurrentes y de bajo valor clínico-diagnóstico, pero de mucho valor informativo para el paciente, familiares y cuidadores para que puedan disminuir su ansiedad y preocupación ante una duda de su tratamiento o enfermedad, evitando de esta forma visitas innecesarias a centros de salud y hospitales. También podría mejorar el seguimiento y control de los pacientes que muestren indicios de baja adherencia a partir de los diálogos e interacciones con el chatbot, o combatir las noticias falsas o fake news en salud que circulan por internet, proporcionando una fuente de información fiable y veraz, con contenidos elaborados por profesionales sanitarios y científicamente validados.

Ventajas y Beneficios de los Chatbots

Chatbots para la Salud y el Bienestar
VentajasBeneficios para el sector salud
Disponibilidad 24x7x365

Facilita la asistencia y atención personaliza de manera inmediata y rápida

Fuente de información fiable y veraz generada por agentes sanitarios contrastados.

Apoyo para un mejor seguimiento y refuerzo en pacientes crónicos y/o ambulatorios.

Mejora la participación de los usuarios, basado en una comunicación en lenguaje natural.

Ahorra tiempo y reduce costes de escalado.

Disminución de la carga asistencial de consultas recurrentes de bajo interés clínico, pero de mucho valor informacional para el paciente. Ahorro de tiempo y desplazamientos.
Redirige al usuario directamente y de forma automática al servicio deseado ya sea de ayuda, consejo o asesoramiento.Acceso a un volumen muchísimo mayor de información y conocimiento sobre enfermedades y tratamientos en Lenguaje Natural.
Anticipa posibles problemas futuros mediante la identificación de patrones de comportamiento y diálogos del usuario con el chatbot.Soporte para la comunicación de resultados reportados por los pacientes. (PRO – Patient Reported Outcomes) y Real World Data (RWD)
Fácil implementación en diferentes canales (web, Telegram, Messenger, Twitter, Slack, Google Assistant)Proporcionar información y educación sanitaria individualizada sobre el plan de tratamiento prescrito.

 

En resumen, los chatbots en salud pueden ayudar a empoderar al paciente y mejorar los tratamientos proporcionando un entorno conversacional y de comunicación donde los pacientes suficientemente informados y formados tengan un papel activo y sean los auténticos protagonistas de su enfermedad. De igual forma, los chatbots en salud podrían mejorar la continuidad de la atención y participación de los pacientes más allá de la consulta médica presencial, extendiendo los cuidados a un entorno socio-digital y familiar, allí, donde está el paciente. En definitiva, se trata de acercar la información y el conocimiento sobre temas relacionados con la salud de las personas a través de sus canales digitales habituales.

¿En qué consisten las soluciones digitales que desarrolla divente?

divente es una start-up especializada en salud digital que tiene como misión acompañar y apoyar a las organizaciones sanitarias e industria farmacéutica en la mejora continua de sus procesos y resultados, analizando y proponiendo, desde una perspectiva estratégica y operativa, la mejor solución digital para incorporar a su cadena de valor asistencial y transformación digital en salud.

El foco principal de los servicios se centra en el diseño de estrategias y soluciones digitales para el empoderamiento del paciente y mejorar de la adherencia a los tratamientos basados en chatbots o agentes conversacionales en Salud.

En divente adoptamos el enfoque “Patient Centricity” para el diseño de las soluciones y servicios. El diseño centrado en paciente es una metodología de diseño que presta especial atención a los deseos, las necesidades, motivaciones, preocupaciones y barreras de los pacientes y profesionales sanitarios en un contexto determinado.

Este enfoque lo materializamos a través de una serie de actividades (talleres/workshop), metodologías y herramientas (design thinking, mapa de empatía, journey map,  etc) que nos permiten incrementar la aceptación de la solución tecnológica y los diálogos con el chatbot o agente conversacional en salud.

Obtener información desde la perspectiva del paciente y profesionales sanitarios es clave para definir las características y requerimientos básicos de la solución digital en términos de contenidos, funcionalidades, interacción y usabilidad. Esta información nos orienta en el diseño de un prototipo básico que permita iniciar el proceso de co-diseño y testeo.

Este trabajo de co-diseño y co-creación nos permite a su vez caracterizar y definir la “personalidad” del chatbot: Tono, Relación, Vocabulario, Humor. A quién representa, qué soluciona, cómo se presenta, qué sabe, qué no sabe, cómo se comporta, qué cosas no puede hacer, etc.

En resumen, aportamos soluciones a problemas reales y necesidades concretas de los pacientes, profesionales y agentes sanitarios:

  • Soluciones para el paciente que promuevan y estimulen la autogestión de la salud y control de la enfermedad y su tratamiento.
  • Soluciones para el profesional de la salud que le ayuden a un mejor seguimiento, control y comunicación con sus pacientes y equipo médico.
  • Soluciones para la industria farmacéuticas que aporten valor a sus estrategias Beyond the pill.

Finalmente comentar que la experiencia da cuenta que las soluciones digitales aisladas tienen bajo impacto o poco éxito, por eso es importante que estos servicios basados en Chatbot puedan formar parte o se integren en un modelo de atención integrada en salud o circuito asistencial, que facilite o apoye la continuidad de cuidados cuando el paciente no esté en consulta, adecuando la información a las necesidades de los diferentes perfiles de pacientes.

¿Cómo pueden contribuir estos chatbots a combatir los bulos de salud?

El último estudio sobre «Los ciudadanos antes la e-sanidad» del ONTS refleja que el 60,5% de la ciudadanía utiliza Internet para informarse sobre salud. Esto muestra claramente la preocupación de la gente por su la salud y las enfermedades, y busca información en muy diversas fuentes.

El 85% de la población busca información sobre salud a través de buscadores como primera y única opción. De hecho, los buscadores se han convertido en una especie de “consulta médica extraoficial” donde se acude en primera instancia cuando se tiene algún tipo de síntoma o alguna duda con relación a posibles enfermedades, diagnósticos o tratamientos.  Por otra parte, solamente un 5,8% se informa sobre salud entrando directamente a una página conocida sobre el tema.

Los chatbots o agentes conversacionales en salud pueden contribuir a combatir los bulos de salud proporcionando servicios de información de valor, fiables, veraces y contrastados científicamente para la búsqueda y consulta de noticias falsas de salud, con la principal característica de que las preguntas o consultas se pueden realizar en lenguaje natural, permitiendo a su vez, a través de un sistema de entrenamiento automático, aprender y mejorar constantemente las respuestas y experiencia del usuario/paciente.

Finalmente hay que comentar que la información de salud elaborada por profesionales sanitarios es considerada como la más fiable, seguida de la elaborada por las propias asociaciones de pacientes. En este sentido, hay que poner en valor la confianza que tiene los usuarios/pacientes sobre las instituciones oficiales, y los chatbots son un buen medio para trasladar esa confianza aportando contenido fiable y seguro sobre enfermedades y tratamientos en los distintos canales digitales que se mueven los usuarios.

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«El uso del Humano Virtual democratiza los tratamientos»

El Humano Virtual no es ciencia ficción, es una nueva tecnología que ya está ayudando en la atención sanitaria y el tratamiento de enfermedades. Mariano Vázquez, investigador principal del Área de Humanos Virtuales en el Barcelona Supercomputing Center, nos explica en qué consisten los Humanos Virtuales y cuál es su función para mejorar el sistema sanitario. Vázquez será uno de los ponentes en la mesa dedicada a precisión con eSalud del I Congreso de #SaludsinBulos y III de #eSalud.

  • ¿Qué son los humanos virtuales?

Un Humano Virtual es un avatar computacional lo más parecido a cada uno de nosotros que ayude a comprender mejor el funcionamiento de cuerpo humano, tanto en salud como al enfermarse. Gracias a los Humanos Virtuales, podemos optimizar y personalizar el tratamiento (tanto farmacológico como por dispositivos médicos) de las enfermedades.

Nuestros seres humanos virtuales son «criados» en grandes ordenadores desplegados en la nube y mediante una interfaz biomédica, los usuarios (médicos, bioingenieros, biólogos…) pueden interactuar investigando tratamientos.

Tratar enfermedades con Humanos Virtuales

  • ¿Cómo pueden mejorar los humanos virtuales la atención sanitaria y el tratamiento de enfermedades?

Los HV permiten crear poblaciones con diferentes características, replicando lo que ocurre con los humanos reales. De esta forma los tratamientos pueden analizarse de un punto de vista personalizado (para un paciente en concreto pruebo diferentes tratamientos) o bien de una población ( un tratamiento en concreto lo pruebo en un grupo poblacional). Este concepto del «paciente virtual» es un gran motor de innovación, considerado por la FDA como el gran futuro de la medicina. Utilizándolos se podrá acelerar la innovación tanto de dispositivos médicos como de fármacos, reduciendo costes, tiempo de salida al mercado, cantidad de ensayos con animales o personas, etc. Esto tendrá también un impacto social: en un mundo donde el desequilibrio entre riqueza y pobreza es cada vez mayor, el uso de HV «democratiza» los tratamientos, reduciendo enormemente el costo de adaptarlos a las personas.

¿En qué consisten los proyectos que están desarrollando en el Área de Humanos Virtuales?

En Julio de 2018, el BSC ha creado ELEM Biotech, una empresa para llevar estos HV del centro de supercomputación y la investigación a los médicos y pacientes. En este momento, trabajamos en el sistema cardiovascular (cardíaco en el estudio de marcapasos y vascular en el estudio de stents y Flow diverters), respiratorio (deposición de partículas inhaladas) y en fluido cerebro-espinal. Además, hemos participado en varios proyectos europeos.

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«La IA está contribuyendo a mejorar la forma de trabajar de los médicos»

El Dr. Jesús Jiménez Borreguero es jefe de la Unidad de Imagen Cardíaca del Servicio de Cardiología en el Hospital Universitario La Princesa de Madrid. En el I Congreso de #SaludsinBulos y III de eSalud abordará la IA y el Big Data en electrocardiografía. Será el 28N a partir de las 9:45h.

  • ¿Cómo puede ayudar la Inteligencia Artificial en salud?

La inteligencia artificial ya se emplea desde hace años aplicada a las técnicas diagnósticas en medicina. Por ejemplo, se utiliza para realizar reconstrucciones y detección automáticos de las obstrucciones de las arterias del corazón mediante TAC o para el análisis automático de la función del corazón mediante ecocardiografía 3D. Aunque siempre se necesita la intervención y valoración de un médico experto, se siguen desarrollando métodos automáticos basados en inteligencia artificial que agilizan y facilitan la labor del médico.

  • En la actualidad, ¿cómo se está aplicando la Inteligencia Artificial y el Big Data en electrocardiografía?

El electrocardiograma se inventó hace más de un siglo y muchas generaciones de médicos e investigadores han descrito signos que nos permiten diagnosticar enfermedades como el infarto de miocardio, angina de pecho, taquicardias, bloqueos y muchas más. También se han descrito signos que nos indican como podría ser la evolución de ciertas enfermedades. Los electrocardiógrafos actuales han evolucionado y son pequeños ordenadores que, mediante sus electrodos, registran y luego procesan la compleja actividad eléctrica del corazón. La mayoría de estos aparatos tienen algoritmos basados en inteligencia artificial que propone diagnósticos basados en los conocimientos acumulados durante un siglo. Estos diagnósticos automáticos tienen limitaciones, por lo que siempre necesitan ser confirmados o rechazados por un médico.

Electrocardiografía para prevenir problemas cardiovasculares

Se preguntará usted qué podemos descubrir de nuevo en una técnica que tiene más de un siglo de experiencia y millones de electrocardiogramas en todo el mundo. Con nuestros expertos en inteligencia artificial, la participación de nuestros anestesistas y software IntelliSpace ECG hemos valorado la capacidad de predicción de problemas cardiovasculares postquirúrgicos analizando más de 300 mediciones de muy alta precisión en electrocardiogramas previos a la cirugía. La mayoría de esas mediciones son inapreciables al ojo humano. Con esta experiencia positiva hemos comenzado a estudiar más de 250.000 electrocardiogramas, lo que supone analizar más de 75 millones de datos. Si se cumplen nuestras hipótesis, nuestros métodos de análisis masivo y de inteligencia artificial aplicados al electrocardiograma podrían identificar nuevos signos que preceden a algunas enfermedades cardiacas concretas. El objetivo final es identificar mediante el análisis profundo del electrocardiograma quién podría enfermar más adelante para tomar las medidas preventivas con tiempo suficiente. 

El estudio MESA

El estudio MESA, desarrollado en población multiétnica de Estados Unidos, ha sido uno de los pioneros. Otros grupos internacionales de innovación también están utilizando inteligencia artificial para el análisis del electrocardiograma en la población. Todos los que trabajamos en esta línea buscamos nuevos signos que permitan identificar las personas que requieran un tratamiento preventivo diferenciado antes de que aparezca una determinada enfermedad.

El electrocardiograma es una técnica diagnóstica inocua, muy barata y accesible por lo que la ampliación de su capacidad diagnóstica y pronóstica permitirá una rápida implantación.

  • ¿Qué puede cambiar la aplicación de IA de forma generalizada en la atención hospitalaria?

La inteligencia artificial está contribuyendo poco a poco a mejorar la forma de trabajar de los médicos. Cuando renovamos los equipos de diagnóstico por imagen ya incluyen avances basados en inteligencia artificial, que agilizan y optimizan el trabajo de los médicos.

También estamos comenzando a utilizar la IA en investigación mediante análisis con redes neuronales de datos masivos en enfermedades concretas y así descubrir aspectos que se escapan a la observación humana.

Por lo que conozco de IA como médico creo que, al menos a corto y medio plazo, va a seguir ayudando al medico a optimizar los procedimientos diagnósticos de los pacientes. El médico sigue siendo necesario siempre.

En cuanto a la investigación clínica, la IA permite generar hipótesis en base a datos inestimables a la observación humana.

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«La detección automática de la carga emocional es fundamental para la identificación de noticias falsas»

Estela Saquete es investigadora y profesora titular en la Universidad de Alicante. Forma parte del grupo de investigación “Procesamiento del lenguaje y sistemas de información” de dicha universidad.

La profesora Saquete participará en el I Congreso de #SaludSinBulos y III de eSalud en la mesa del día 27, dedicada a iniciativas contra los bulos. Hemos hablado con ella sobre el programa  de procesamiento del lenguaje natural para detectar bulos y cómo pueden ayudar este tipo de aplicaciones a descubrir las fake news en salud.

¿En qué consiste el programa  para la detección de bulos de procesamiento del lenguaje natural que han desarrollado en la Universidad de Alicante?

En la actualidad nos encontramos con un creciente auge en la generación y divulgación de noticias falsas y bulos a través de las redes sociales en diversos ámbitos (políticos, salud, etc.) cuya finalidad es la manipulación de la opinión pública y de los comportamientos de la sociedad. El término “fake news” (Noticias Falsas) fue acuñado por El New York Times como “una historia inventada con la intención de engañar, generalmente con un motivo económico”. Este tipo de bulos se diseminan muy rápidamente creando ideas o conocimientos erróneos a escala viral, y sus efectos son muy difíciles de revertir, resultando peligrosos, y hasta mortales, cuando hablamos de bulos en salud.

Hoy en día, la mayoría de estos bulos que se distribuyen son a través de medios digitales y redes sociales en texto escrito, y es ahí donde la aplicación del Procesamiento del Lenguaje Natural juega un papel fundamental. En concreto, el Procesamiento del Lenguaje Natural es una disciplina que investiga y formula mecanismos computacionalmente efectivos para la relación hombre-máquina, facilitando con ello el acceso a la información a través de la comprensión automática del lenguaje y su generación automática.

Por tanto, su aplicación en el campo de la detección automática de bulos es necesaria puesto que la rápida diseminación de esos bulos impide que esta tarea de control pueda ser realizada de modo exclusivamente manual. Siendo la detección de bulos una tarea muy compleja, este tipo de herramientas suponen un soporte muy eficaz, no solo para detectar posibles bulos sino también para extraer las fuentes de esos bulos o realizar análisis del impacto que estos bulos tienen en las redes.

Un programa para detectar los bulos

Más concretamente, nuestra investigación se orienta a analizar una noticia en diversos aspectos que determinan si es una potencial mentira o bulo. Por un lado, se utilizará el Aprendizaje Automático para generar modelos lingüísticos de mentira. Los sistemas serán capaces de aprender las características lingüísticas que diferencian un texto engañoso de uno verídico. Por otro lado, el Procesamiento del Lenguaje permitirá determinar de forma automática las emociones contenidas en los textos, de forma que un texto muy emocional lo hace subjetivo y potencialmente falso. Por último, se determinarán en el texto que entidades o fuentes se citan y de estas cuales son contrastadas y cuales son inventadas o ficticias. La investigación permitirá determinar niveles de credibilidad de las fuentes implicadas en una noticia o generadora de la noticia en sí. A su vez, trabajaremos en la detección de la postura, que implica analizar como las redes sociales han reaccionado ante determinados tópicos o bulos en salud.

¿Qué falta por hacer para avanzar en los programas de detección automática de noticias falsas?

A pesar de que computacionalmente se están haciendo esfuerzos por conseguir una detección automática de las noticias falsas, todavía queda mucho camino por hacer, especialmente:

  1. La generación de recursos y corpus con formatos estándares que permitan una comparación entre los diferentes sistemas que realizan estas tareas.
  2. Un modelado profundo del problema, que además de utilizar características lingüísticas sea capaz de incorporar otro componentes sociológicos y psicológicos que forma parte del proceso de la mentira. Eso permitirá no sólo de detectar la probabilidad de que una determinada noticia sea bulo o no, sino también ser capaces de obtener una interpretación justificada de manera automática del por qué se ha llegado a esa decisión. Actualmente los sistemas de aprendizaje automático actúan como cajas negras de las que no se puede extraer ese razonamiento o explicación ante un determinado resultado.
  3. La detección automática de la carga emocional también es fundamental para la identificación de noticias falsas, puesto que este tipo de noticias se alejan de la objetividad para incluir la emoción. Y no sólo la carga emocional de la propia noticia, si no las emociones generadas en la audiencia que recibe estas noticias.
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Celebramos el primer tweetchat de #SaludsinBulos

El próximo martes día 13 de noviembre celebraremos el primer tweetchat de #SaludsinBulos, dedicado a «Tipos de bulos en salud y cómo se propagan». Esta actividad en redes sociales servirá de preámbulo al  I Congreso de SaludsinBulos y III de eSalud, que tendrá lugar el 27 y 28 de este mes en el Hospital de la Princesa, en Madrid.

Profesionales sanitarios, periodistas, comunicadores, gestores y pacientes estáis invitados a participar y a contar vuestras experiencias sobre los bulos en salud. Abordaremos qué bulos nos llegan más frecuentemente, por qué canales se difunden con mayor rapidez e impacto y cuáles nos preocupan a todos más, entre otros asuntos.

Además, prestaremos especial atención a los grupos de WhatsApp, un canal especialmente delicado y viral en el que se propagan muchas fake news de salud: alertas falsas, presuntos súper alimentos, tratamientos milagro contra enfermedades prevalentes… tienen siempre cabida en estos grupos del canal de mensajería instantánea.

El tweetchat se realizará a través de las cuentas de Twitter de COM Salud y Salud Sin Bulos y tendrá una duración de 60 minutos, de 19 a 20 horas. El tweetchat se desarrollará con los hashtags #SaludsinBulos y #eSalud18.

¿Qué es un tweetchat

Para aquellos que no estéis relacionados con este término, un tweetchat o tweeter chat es una charla en una hora y día prefijados para hablar de un tema concreto utilizando la red social del pajarito como canal de comunicación. Habitualmente, tiene una estructura fija con una serie de preguntas determinadas que serán contestadas de forma cronológica. Un profesional invitado puede desarrollar el tema o estar abierto a todo tipo de opiniones.  Es un formato muy interesante para generar un debate en el que participen personas de diversos orígenes y formación y llegar a conclusiones enriquecedoras.

comida real

El movimiento Realfooding estará en #eSalud18

Carlos Ríos, dietista-nutricionista y creador del movimiento Realfooding, participará el día 27 de noviembre en la mesa dedicada a #AlimentaciónsinBulos del I Congreso de #SaludsinBulos y III de eSalud.

El movimiento Realfooding cuenta con cientos de miles de seguidores en redes sociales y no para de crecer. El éxito de esta propuesta se basa en una filosofía que responde a una clara demanda de la sociedad: volver a lo natural, a comer productos no ultraprocesados. Realfooding defiende una alimentación que ayude a mejorar la salud de la población.

Pero ¿qué comida es real?

El  movimiento Realfooding define la comida real como aquella que está mínimamente procesada o cuyo procesamiento industrial no haya empeorado su calidad o interferido en sus propiedades saludables. Las verduras y hortalizas, frutos secos, legumbres, huevos, leche fresca, carnes sin procesar se encuentran entre estos alimentos.

Y entre los alimentos bien procesados cabe señalar el aceite de oliva virgen extra, los panes 100% integrales, el jamón ibérico de bellota, los yogures y lácteos fermentados o el pescado enlatado.

Las razones de existir del Realfooding

Carlos Ríos define explica varias razones que justifican la existencia de Realfooding. La más importante está relacionada con las consecuencias negativas para la salud de los alimentos ultraprocesados. Según este experto, «nos enfrentamos a una epidemia de enfermedades crónicas de origen multifactorial, pero que tienen en común el consumo de productos ultraprocesados. Los productos ultraprocesados no deben recomendarse ni con moderación ni dentro de una dieta equilibrada».

Luchando contra el lado oscuro de la industria alimentaria

Para el movimiento Realfooding y sus seguidores, la industria alimentaria tiene una faceta muy oscura, que busca el beneficio comercial por encima de otras consideraciones, que es necesario combatir. «Más mercado y menos supermercado» es uno de los lemas más potentes de esta cruzada que aboga por comprar en mercados de abastos alimentos naturales antes que acudir a supermercados.

Alimentación sin bulos

En la intervención de Carlos Ríos en el Congreso de #eSalud18 tendremos oportunidad de aprender más sobre el Realfooding, la comida sana y los muchos bulos que circulan en redes sociales sobre alimentación. Todos aquellos que quieran asistir pueden obtener sus entradas desde este link.