[A new artificial intelligence tool for assessing symptoms in patients seeking emergency department care: the Mediktor application]. / Experiencia de Mediktor®: un nuevo evaluador de síntomas basado en inteligencia artificial para pacientes atendidos en el servicio de urgencias.
Emergencias
; 29(6): 391-396, 2017.
Article
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| MEDLINE
| ID: mdl-29188913
RESUMEN
OBJETIVO: Analizar la concordancia entre los diagnósticos emitidos por Mediktor® con el realizado por el médico responsable, así como valorar la utilidad de este dispositivo en pacientes que acuden a un servicio de urgencias (SU). METODO: Estudio observacional prospectivo realizado en el SU de un hospital terciario universitario. A los pacientes con patologías médicas y quirúrgicas (cirugía y traumatología) que no precisaban asistencia médica inmediata se les entregó una tableta digital para responder al interrogatorio de Mediktor®. Según las respuestas, el software adjudicaba un listado de 10 prediagnósticos ordenados por probabilidad, que se ocultaban al paciente y al médico responsable, para no modificar el proceso habitual. Posteriormente se analizó el grado de coincidencia entre el diagnóstico médico y los diagnósticos ofrecidos por Mediktor®. RESULTADOS: 1.015 pacientes fueron incluidos, de los que 622 se consideraron casos válidos para el estudio. Se excluyeron los pacientes que no cumplían los criterios de inclusión, sin diagnóstico al alta, con diagnóstico final expresado como síntoma y aquellos con diagnósticos no incluidos en Mediktor®. Las coincidencias entre el diagnóstico médico (patrón oro) y los diez diagnósticos de Mediktor® fueron de un 91,3%, en los tres primeros diagnósticos de un 75,4% y en el primer diagnóstico de un 42,9%. Según los grupos de diagnósticos más frecuentes, se objetivó una sensibilidad > 92% y una especificidad > 91% en la mayoría de ellos, con un índice kappa que osciló entre el 0,24 y el 0,98. CONCLUSIONES: Mediktor® es una herramienta fiable para ayudar al diagnóstico de las enfermedades más prevalentes de un SU y fácil de utilizar por el público en general.
Palabras clave
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Colección:
01-internacional
Base de datos:
MEDLINE
Asunto principal:
Inteligencia Artificial
/
Sistemas de Apoyo a Decisiones Clínicas
/
Servicio de Urgencia en Hospital
/
Aplicaciones Móviles
/
Toma de Decisiones Clínicas
Tipo de estudio:
Clinical_trials
/
Diagnostic_studies
/
Observational_studies
/
Prognostic_studies
Límite:
Adult
/
Aged
/
Aged80
/
Female
/
Humans
/
Male
/
Middle aged
Idioma:
Es
Revista:
Emergencias
Año:
2017
Tipo del documento:
Article
Pais de publicación:
España