Método de ingeniería

1. Metodo de ingenieria
Autor: Edison Largo y Juan esteban Guzman

2. Identificación
Del Problema
Identificación
Del Problema

3. Etapa 1: Personalización de tratamientos y terapias
para pacientes
El problema radica en la falta de adaptación de los tratamientos y
terapias médicas a las necesidades individuales de los pacientes, lo que
puede resultar en tratamientos ineficaces, inadecuados o con efectos
secundarios no deseados, lo que afecta negativamente la calidad de
atención médica y los resultados negativos de salud de los pacientes.

4. Recolección de
la información
Necesaria
Recolección de
la información
Necesaria

5. Etapa 2: Personalización de tratamientos y
terapias para pacientes
Una de las claves para abordar el desafío de la personalización de
tratamientos médicos es la recopilación de información
experiencial directamente de los médicos especialistas en medicina
de precisión. Estos profesionales son expertos en la aplicación de la
medicina de precisión, una disciplina que busca adaptar los
tratamientos médicos a las características individuales de los
pacientes, como su genética, historia clínica y preferencias
personales.

6. Etapa 2: Recopilación de la Información
Necesaria
Colaborar con médicos especializados en medicina de precisión nos
brinda una perspectiva inigualable sobre cómo se toman decisiones
clínicas personalizadas en situaciones reales. Al trabajar codo a
codo con estos especialistas, podemos observar cómo evalúan a los
pacientes, recopilan datos genéticos y biomédicos, y diseñan
tratamientos a medida.
Esta colaboración no solo nos permite aprender de la
experiencia práctica de los médicos, sino que también nos
ayuda a comprender los desafíos reales a los que se
enfrentan en el proceso de personalización de tratamientos.
Podemos discutir casos clínicos específicos y participar en
discusiones interdisciplinarias sobre cómo abordar
enfermedades específicas de manera óptima.

7. Búsqueda de
soluciones
creativas
Búsqueda de
soluciones
creativas

8. Etapa 3: Personalización de tratamientos y terapias para
pacientes
• Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo: Utilizar algoritmos de
aprendizaje profundo para analizar grandes cantidades de datos genéticos,
biomédicos y clínicos con el fin de identificar patrones únicos en los pacientes.
Esto puede ayudar a predecir cómo responderán a diferentes tratamientos y
terapias, permitiendo una personalización más efectiva.
• Medicina de Precisión en el Hogar: Desarrollar dispositivos médicos portátiles
y sistemas de monitoreo en el hogar que permitan a los pacientes recopilar
datos biomédicos de forma continua. Estos datos se pueden integrar en
tiempo real en el proceso de toma de decisiones clínicas para personalizar
tratamientos de manera más dinámica.
• Blockchain para la Gestión de Datos de Salud: Implementar la tecnología
blockchain para garantizar la seguridad y la propiedad de los datos médicos
de los pacientes. Esto fomentaría la colaboración entre médicos,
investigadores y pacientes, lo que facilitaría la personalización de
tratamientos basada en datos.

9. • Telemedicina Expandida: Ampliar las capacidades de la telemedicina para conectar a pacientes con
expertos médicos de todo el mundo. Esto permitiría a los pacientes acceder a especialistas en medicina
de precisión sin importar su ubicación geográfica, mejorando así la personalización de tratamientos.
• Medicina Regenerativa y Terapias Génicas: Explorar terapias avanzadas, como la terapia génica y la
medicina regenerativa, para abordar enfermedades de manera más específica y personalizada. Estas
terapias pueden reparar o reemplazar genes defectuosos y tejidos dañados.

10. Pasar de la idea
al diseño
preliminar
Pasar de la idea
al diseño
preliminar

11. Etapa 4: Personalización de tratamientos y terapias
para pacientes
Recopilación y Almacenamiento de Datos:
Establecer un sistema de recopilación de datos robusto que incluya información
genética, biomédica y clínica de los pacientes. Esto podría incluir pruebas
genéticas, análisis de sangre, historiales médicos y datos de dispositivos médicos
portátiles.
Limpieza y Normalización de Datos:
Realizar un proceso de preprocesamiento de datos para limpiar y normalizar los
datos recopilados, eliminando ruido y asegurando la coherencia de los formatos.
Creación de Modelos de IA:
Desarrollar modelos de inteligencia artificial basados en aprendizaje profundo,
como redes neuronales convolucionales (CNN) o redes neuronales recurrentes
(RNN), diseñados para analizar datos biomédicos y genéticos. Estos modelos deben
ser capaces de identificar patrones relevantes para la personalización de
tratamientos.

12. entrenamiento de Modelos:
Utilizar conjuntos de datos etiquetados y supervisados para entrenar los modelos de IA. Los datos deben
incluir información sobre la respuesta del paciente a diferentes tratamientos.
Integración de Modelos en la Toma de Decisiones Clínicas:
Integrar los modelos de IA en sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas utilizados por médicos y
especialistas en medicina de precisión. Los modelos pueden proporcionar recomendaciones basadas en la
información del paciente.
Retroalimentación Continua:
Establecer un ciclo de retroalimentación que permita que los modelos de IA se ajusten a medida que se
acumula más información y se recopilan datos de resultados de tratamientos. Esto mejora la precisión con el
tiempo.
Seguridad y Privacidad de los Datos:
Implementar medidas sólidas de seguridad de datos y cumplir con regulaciones de privacidad médica, como
HIPAA. Garantizar que la información del paciente esté protegida y solo sea accesible por personal
autorizado.

13. Interfaz de Usuario:
Desarrollar una interfaz de usuario amigable para médicos y profesionales de la salud, que les permita interactuar con los
resultados de los modelos de IA de manera efectiva.
Pruebas Clínicas y Validación:
Realizar pruebas clínicas para validar la eficacia y la seguridad de la tecnología de IA en entornos médicos reales.
Capacitación de Profesionales de la Salud:
Proporcionar capacitación a médicos y personal médico sobre cómo utilizar la tecnología de IA en su práctica clínica.

14. Evaluación y
selección de la
solución
Evaluación y
selección de la
solución

15. Etapa 5: Personalización de tratamientos y terapias para
pacientes
Diseño del Prototipo: Crear un sistema de personalización de tratamientos que considere las
necesidades únicas de los pacientes.
Implementación en un Entorno Piloto: Probar el prototipo en un grupo de pacientes
representativos.
Recopilación de Datos: Registrar resultados clínicos, satisfacción de pacientes y costos.
Evaluación de Eficacia Clínica: Analizar cómo el sistema mejora la eficacia clínica y reduce
efectos secundarios.
Análisis de Costos y Beneficios: Determinar si los beneficios superan los costos de
implementación.
Adopción del Personal Médico: Evaluar la aceptación del sistema por parte del personal
médico.
Satisfacción del Paciente: Medir la satisfacción de los pacientes con la atención personalizada.
Ajustes y Mejoras: Realizar mejoras basadas en los resultados del piloto.
Implementación a Mayor Escala: Considerar la implementación en toda la institución.
Seguimiento Continuo: Evaluar el impacto a largo plazo y realizar ajustes según sea necesario.

17. Preparación de
reportes y
especificaciones
Preparación de
reportes y
especificaciones

18. Etapa 6: Personalización de tratamientos y terapias para pacientes
Preparación de Documentación Clave:
Reportes técnicos y clínicos documentará todos los aspectos del proyecto, desde el diseño
hasta los resultados del piloto.
Alcance del Proyecto:
Definir claramente los objetivos, plazos, recursos y KPI para medir el éxito del proyecto.
Manuales:
Crear manuales de usuario para el personal médico y los pacientes, que explicarán el uso
del sistema de personalización de tratamientos.
Planos Técnicos:
Generar planos que representen la infraestructura tecnológica utilizada en la
implementación, facilitando la comprensión de la infraestructura subyacente.
Informes:
Crear informes clínicos que resuman los resultados del piloto, incluyendo eficacia,
seguridad y satisfacción del paciente.
Elaborar informes económicos que detallen costos y beneficios asociados con la
implementación del sistema.

19. Implementación
del diseño
Implementación
del diseño

20. Etapa 7: Personalización de tratamientos y terapias para pacientes
Construcción: Durante esta fase, se llevará a cabo la construcción del prototipo del sistema de
personalización de tratamientos basado en IA y aprendizaje profundo. Se traducirá el diseño
conceptual en una solución técnica funcional.
Entrega: La entrega del prototipo se realizará en un entorno clínico piloto previamente identificado.
Este paso implica la instalación de la infraestructura necesaria, la capacitación del personal médico y
la integración del sistema en el flujo de trabajo existente.
Evolución: Se establecerá un proceso continuo de evolución y mejora del sistema. Se recopilarán
datos en tiempo real durante la operación y se realizarán ajustes en función de la retroalimentación
del personal médico y los pacientes.
Evaluación de Resultados: Se medirá el impacto del sistema en la eficacia clínica, la satisfacción del
paciente y la eficiencia económica durante y después del período piloto.
Escalabilidad: Si se demuestra el éxito del sistema en el entorno piloto, se considerará su
implementación a mayor escala en otros centros de atención médica.