Objetivo de la clase

Al finalizar la sesión, los estudiantes comprenderán los fundamentos de la salud electrónica (e-salud), informática médica y las tecnologías emergentes aplicadas al sector salud, identificando sus usos, beneficios y desafíos.


Desarrollo

1.1.1. Introducción a la salud electrónica (e-Salud)

Definición:
La e-Salud es el uso de las tecnologías de la información y comunicación (TIC) para mejorar la atención médica, gestión sanitaria y educación en salud.

Enlace relacionado:

Ejemplo:
Historia clínica electrónica (HCE) que permite acceder a datos del paciente desde cualquier centro médico.

Habilidades blandas:

  • Trabajo en equipo (colaboración entre médicos y TI).

  • Adaptabilidad (cambio tecnológico constante).

Actividad con docente:

  • Debate: "¿Cómo la e-Salud puede reducir la brecha en zonas rurales?"


1.1.2. Introducción a la informática médica

Definición:
Disciplina que integra la informática en el manejo de datos médicos para optimizar diagnósticos, tratamientos y gestión hospitalaria.

Enlace relacionado:

Ejemplo:
Sistemas de soporte de decisiones clínicas (CDSS) que ayudan a diagnosticar enfermedades.

Habilidades blandas:

  • Pensamiento crítico (análisis de datos).

  • Comunicación efectiva (explicar datos técnicos a no expertos).

Actividad con docente:

  • Análisis de un caso real donde la informática médica mejoró un diagnóstico.


1.1.3. Aplicativos en e-Salud

Definición:
Software y plataformas diseñadas para telemedicina, monitoreo remoto y gestión de pacientes.

Enlace relacionado:

Ejemplo:
App de citas médicas como Doctoralia.

Habilidades blandas:

  • Innovación (diseño de soluciones digitales).

  • Empatía (experiencia de usuario en salud).

Actividad con docente:

  • Diseñar un prototipo de app para seguimiento de pacientes crónicos.


1.1.4. m-Salud, e-learning, realidad aumentada, big data, machine learning

Definición:

  • m-Salud: Salud móvil (ej: wearables).

  • e-Learning: Educación médica en línea.

  • Realidad aumentada: Simulaciones quirúrgicas.

  • Big Data: Análisis masivo de datos en salud.

  • Machine Learning: Predicción de enfermedades.

Enlace relacionado:

Ejemplo:
Apple Watch detectando arritmias cardíacas.

Habilidades blandas:

  • Resolución de problemas (aplicar IA en diagnósticos).

  • Aprendizaje continuo (actualización en nuevas tecnologías).

Actividad con docente:

  • Discusión: "¿Puede la IA reemplazar a los médicos?"


Cierre

Actividad Práctica Experimental

Taller:

  • Usar un simulador de realidad aumentada (ej: Anatomyou VR) para explorar anatomía humana.

Actividad Autónoma

Tarea:

  • Investigar un caso de éxito de big data en salud y presentar un resumen (1 página).

Última modificación: martes, 27 de mayo de 2025, 10:49