Segunda edición del Posgrado de Salud Digital 2022! Único en la región en donde vas a poder aprender las últimas tendencias y novedades del ecosistema digital en salud y su impacto legal.
Con docentes de lujo provenientes del mundo del derecho, la salud y de la tecnología ⚖🩺🤖
ABIERTA LA INSCRIPCION
Informes e inscripción: saluddigital@derecho.uba.ar
🔸 Jueves 16/12 🔸 17 horas 🔸 Informes e inscripción
En el marco del programa de Especialización en Abogacía del Estado ABOGAR, de la Escuela del Cuerpo de Abogados del Estado, Marisa Aizenberg, abogada, docente, investigadora y consultora en derecho a la salud, dictó una clase sobre perspectivas legales y éticas de la salud del futuro.
Durante la clase virtual, que se encuentra disponible en el Canal de la ECAE, la directora académica del Observatorio de Salud de la Facultad de Derecho de la Universidad de Buenos Aires reflexionó sobre el futuro del derecho a la salud en el marco de los procesos de digitalización que viven los sistemas sanitarios.
Aizenberg explicó que la salud digital es un nuevo paradigma que ofrece renovados diagnósticos, tratamientos y cuidados tales como la medicina de precisión, la robótica, la ciencia de datos, la telemedicina o los medicamentos digitales. Al mismo tiempo, existen sistemas computacionales que permiten analizar grandes volúmenes de datos.
La especialista hizo hincapié en la necesidad de “organizar tres componentes centrales”. En primer lugar, la estrategia sanitaria en la que se van a insertar estas herramientas; en segundo orden, la manera en la que se acreditará que estas tecnologías pueden ser usadas en el ámbito sanitario; y, por último, componentes normativos que acompañan y tengan la capacidad de acelerar o desacelerar cualquier proceso de introducción de tecnología.
Aizenberg se refirió a los beneficios y problemas de estas nuevas tecnologías y, desde la perspectiva del derecho, señaló que es “clave reducir al mínimo los riesgos de sesgo injusto y que deben estar presentes principios básicos que hacen a la explicabilidad, la transparencia, la trazabilidad, la auditabilidad frente a errores y frente a eso construir sistemas robustos de salud digital basado en las personas y no en las herramientas”. “Necesitamos sistemas jurídicos armónicos que promuevan la innovación sin olvidarse de la protección de los derechos”, resaltó. Finalmente, otro de los problemas a resolver está vinculado con dotar de conectividad a aquellas poblaciones alejadas que no tienen acceso a una correcta y adecuada atención médica.
¿Qué es ABOGAR?
Se trata de un nuevo programa de especialización en abogacía del Estado destinado a los/as abogados/as que hayan ingresado a los servicios jurídicos que conforman el Cuerpo de Abogados del Estado, y a las/os abogados/as que, sin integrar el Cuerpo de Abogados del Estado, posean relación de empleo con el Estado Nacional.
Lanzado conjuntamente por la Escuela del Cuerpo de Abogados del Estado y la Procuración del Tesoro de la Nación, se espera no solo ofrecer conocimientos técnicos sobre Derecho Público y desarrollar las habilidades y prácticas necesarias para la ejecución de las tareas facultadas a los/as abogados/as del Estado, sino también promover el sentido de pertenencia al Cuerpo de Abogados del Estado y afianzar el compromiso en la defensa de los intereses públicos de una sociedad democrática y preocupada por la justicia social y los derechos humanos.
Fuente: Argentina.gob.ar
Taller sobre datos ‼
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Jueves 11/11 de 12 a 13 hs 👇
🔸 Inscripciones https://lnkd.in/dvCgT2PC
🔸 Actividad no arancelada
ABIERTA LA INSCRIPCION
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Taller Práctico de Protección de Datos bajo el Reglamento Europeo y Ética de la IA
Disposición 1/2021
DI-2021-1-APN-SSISSYAP#MS
Ciudad de Buenos Aires, 13/09/2021
VISTO el Expediente Nº EX-2021-61501173-APN-DD#MS, el Decreto N° 223/2021 y la Decisión Administrativa Nº 384/2021, y
CONSIDERANDO:
Que por Decreto N° 223/21 se aprueba la conformación organizativa del MINISTERIO DE SALUD DE LA NACION y se dispone que son objetivos de esta SUBSECRETARÍA DE INTEGRACIÓN DE LOS SISTEMAS DE SALUD Y ATENCIÓN PRIMARIA: entender en la elaboración y desarrollo de políticas que promuevan la integración y la articulación entre las coberturas de salud y articular con otras dependencias del Ministerio la implementación de estrategias federales de interconsultas y asistencia digital en el marco de la estrategia de Salud Digital; entre otros.
Que por Decisión Administrativa Nº 384/2021 se aprueba la estructura organizativa de primer y segundo nivel operativo del Ministerio de Salud estableciendo entre las acciones a desarrollar por la Dirección de Salud Digital las de identificar la necesidad de cooperación de las jurisdicciones para desarrollar un sistema de colaboración en red según niveles de complejidad progresivos para la atención y seguimiento de pacientes, entre otras.
Que la aceleración en la implementación de las nuevas tecnologías en salud plantea nuevos desafíos que requieren, para su abordaje en el marco de un Estado de Derecho, conocer la situación normativa del país en materia de salud digital, en la certeza de que contar con un marco jurídico adecuado, sistematizado y de vanguardia resulta una herramienta altamente eficaz.
Que Argentina, por su sistema Federal, se encuentra organizada en veinticuatro jurisdicciones: las Provincias y la Ciudad Autónoma de Buenos Aires, y por tal motivo existen normas con distintos ámbitos de validez especialmente en materia sanitaria donde cada una cuenta con autonomía para dictar sus propias disposiciones.
Que esta multiplicidad de jurisdicciones autónomas provoca la existencia de una cantidad de leyes, decretos, resoluciones y actos administrativos en general que dan forma a un ecosistema normativo en salud digital complejo, heterogéneo y asimétrico que es necesario explorar, analizar y sistematizar de manera ordenada y coherente.
Que no debe perderse de vista que la idea de un gobierno moderno y abierto requiere necesariamente valerse de los contextos digitales para exponer, de forma clara y navegable, sus distintos actos de gobierno.
Que la regulación de la Salud Digital debe realizarse sin perder de vista el desarrollo equitativo federal entre las distintas jurisdicciones.
Que resulta urgente identificar las áreas de vacancia, es decir aquellas materias que resulta cardinales para la implementación de políticas públicas en materia de Salud Digital y que no se encuentran lo suficientemente reguladas o que carecen enteramente de regulación.
Que el diseño de estrategias de promoción de Salud Digital requiere una dimensión jurídica con normas conscientes de los datos sociales, económicos, políticos, culturales que surgen del contexto de cada provincia, por lo cual se hace necesario además realizar un análisis cualitativo en el cual se examine el tipo de norma, el ámbito de aplicación, el carácter de la norma, las posibilidades de aplicabilidad de las normas en base a la infraestructura existente, los grados de eficacia de normas vigentes, entre otras.
Que, para esto, es necesario la elaboración de estándares de cantidad y calidad normativa en Salud Digital que permitan el desarrollo de estrategias en este sentido atendiendo a las posibilidades y desarrollos actuales de cada provincia.
Que, de acuerdo a lo señalado, se hace necesario la confección de un mapa que recoja las normas vigentes en las distintas jurisdicciones provinciales en materia de Salud Digital, tarea importante no solo para conocer el actual desarrollo legislativo sino también para facilitarle a las provincias del país la posibilidad de realizar análisis comparados del estado de sus políticas públicas en la materia.
Que el 8 de abril de 2021 la Oficina de Estudios, Acreditación y Certificación (OASAD) del Observatorio de Salud de la Facultad de Derecho de la Universidad de Buenos Aires elevó a la SUBSECRETARÍA DE INTEGRACIÓN DE LOS SISTEMAS DE SALUD Y ATENCIÓN PRIMARIA el “Mapa de legislación en materia de salud digital en Argentina” en el cual se identifican de forma preliminar las leyes vigentes y las principales carencias normativas en salud digital en la Argentina.
Que la novedad de algunos de los temas principales de la Salud Digital (inteligencia artificial, robótica, algoritmos) o la especificidad de otros (la protección de datos de salud, considerados por la mayoría de las legislaciones nacionales como “datos sensibles”) hace que no todas las jurisdicciones se encuentren debidamente formadas a informadas al momento de elaborar estas normas.
Que el presente producto es el resultado del trabajo conjunto entre en mencionado OASAD y esta SUBSECRETARÍA, con el objeto de generar las condiciones para desarrollar políticas públicas y programas estratégicos tendientes al desarrollo de la salud digital en el territorio nacional propiciando un entorno normativo integrador e innovador.
Que la elaboración del mapa normativo permitirá acceder a la información necesaria para conocer el estado de situación y detectar aquellas carencias o lagunas legales que pudieren obstaculizar la implementación de los programas y políticas de Salud Digital propuestas por el MINISTERIO DE SALUD DE LA NACIÓN.
Que la DIRECCIÓN GENERAL DE ASUNTOS JURÍDICOS ha tomado la intervención de su competencia.
Que la presente se dicta en uso de las facultades conferidas por Decreto N° 223/2021.
Por ello,
LA SUBSECRETARIA DE INTEGRACIÓN DE LOS SISTEMAS DE SALUD Y ATENCIÓN PRIMARIA
DISPONE:
ARTÍCULO 1°.- Apruébase el “MAPA NORMATIVO ARGENTINO EN SALUD DIGITAL” que como Anexo I -IF-2021-61892468- -APN-SSISSYAP#MS- forma parte integrante de la presente medida.
ARTÍCULO 2º.- Establécese que el MAPA NORMATIVO ARGENTINO EN SALUD DIGITAL tiene el objetivo de contribuir con la recopilación, análisis comparado de legislación sobre Salud Digital, que respeten normas y principios de protección a los ciudadanos y que promuevan el acceso a la atención integral de la salud bajo condiciones de calidad y equidad.
ARTÍCULO 3°.- Facúltase a la DIRECCIÓN DE SALUD DIGITAL para efectuar el seguimiento del MAPA NORMATIVO ARGENTINO EN SALUD DIGITAL aprobado por el artículo 1° de la presente medida y aprobar las modificaciones y aclaratorias que resulten necesarias para su implementación.
ARTÍCULO 4º.- Comuníquese, publíquese, dése a la DIRECCIÓN NACIONAL DE REGISTRO OFICIAL y archívese.
Judit Marisa Díaz Bazán
ABIERTA LA INSCRIPCION
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ABIERTA LA INSCRIPCIÓN AL MÓDULO 5
𝗧𝗘𝗟𝗘𝗦𝗔𝗟𝗨𝗗💻
¡SUMATE!
¿Cuándo?
🗓 Miércoles 23 de junio
Horario: 17 a 21 horas (horario Argentina) 🕛
💻12 horas totales
📚 3 clases
📜 Certificación
🏥 Con la participación especial de médicos, abogados y especialistas en tecnologías de telesalud
Modalidad 💻 100 % ONLINE
CURSO ARANCELADO
¿Qué estás esperando para sumarte?
Inscripciones 👇🏼
𝗟𝗔 𝗦𝗔𝗟𝗨𝗗 𝗗𝗜𝗚𝗜𝗧𝗔𝗟 𝗬 𝗦𝗨𝗦 𝗖𝗢𝗠𝗣𝗢𝗡𝗘𝗡𝗧𝗘𝗦🧬
¡SUMATE!
¿Cuándo?
🗓 Miércoles 16 de junio
Horario: 17 a 21 horas (horario Argentina) 🕛
💻4 horas totales
📚 1 clase
📜 Certificación
🏥 Con la participación especial de:
Daniel Luna y equipo (Hospital Italiano)
Modalidad
💻100 % virtual
ACTIVIDAD ARANCELADA
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📢 YA ESTÁ ABIERTA LA INSCRIPCIÓN PARA EL MODULO 2 DEL POSGRADO DE SALUD DIGITAL
Desarrollado por científicos de Argentina y España, ayuda a identificar qué pacientes se beneficiarían del tratamiento.
Las inmunoterapias son las herramientas más avanzadas para el abordaje de diferentes tipos de cáncer. No obstante, una de sus grandes limitaciones es que, hasta el momento, sólo arroja resultados positivos (mejoras en la supervivencia y hasta remisiones completas) en alrededor de uno de cada tres pacientes tratados. Investigadores argentinos y españoles desarrollaron un método bioinformático que ayuda a identificarlos previamente.
“Desarrollamos modelos matemáticos, que integrados en un software, dan una medida muy precisa de la carga mutacional de pacientes para 14 tumores diferentes. Nuestra herramienta puede agilizar y mejorar la selección de pacientes que se verían beneficiados con inmunoterapia”, afirma Cristina Marino-Buslje, directora del estudio, jefa del Laboratorio de Bioinformática Estructural de la FIL e investigadora del CONICET.
Seleccionar mejor a los pacientes que se beneficiarán de las inmunoterapias es uno de los mayores desafíos que enfrenta hace años la investigación en oncología. Dar en el blanco evitaría someter a terapias de alto costo y con efectos secundarios a personas con bajas probabilidades de obtener buenos resultados de ellas. En la actualidad, se aplican costosas y no tan precisas herramientas de análisis genético que intentan predecir en quiénes funcionarían.
Aprender de las mutaciones
Pero recientemente se ha visto que la cantidad de mutaciones (cambios genéticos) que posee el tumor del paciente está correlacionada con la respuesta que tendrá a la terapia inmunológica.
La cantidad de mutaciones totales del tumor o TMB, por las siglas en inglés, se realiza secuenciando todo el genoma o exoma (fracción del ADN que codifica la fabricación de proteínas), pero es un método laborioso, costoso y de difícil aplicación clínica.
Para dar solución a este problema y hacer más factible este análisis, se utilizan los llamados paneles de genes, es decir se secuencian solo un conjunto de genes, aunque los que están disponibles comercialmente “dan una medida poco precisa y en ciertos casos inútil”, explicó Marino-Buslje a la agencia CyTA-Leloir.
Para contribuir a la solución de este problema, los investigadores desarrollaron un método bioinformático predictivo de la respuesta a la inmunoterapia para 14 tipos de tumores, que incluyen cánceres de pulmón, colon, piel (melanoma), próstata y mama.
“El método consiste en contar el número de mutaciones en unos pocos genes específicos (que deberán ser secuenciados) de cada tipo de tumor y, con ese número, a través de un modelo matemático, inferir la cantidad total de mutaciones que tiene el individuo”, señaló Miguel Ángel Molina-Vila, también director del estudio e investigador del Hospital Universitario Quirón Dexeus, en Barcelona, España.
“Los paneles de genes disponibles en el mercado están diseñados para dar otras respuestas, son inadecuados para calcular la TMB y esto puede derivar en la clasificación errónea de hasta un tercio de los pacientes. Esto sucede porque se usa un solo panel (lista de genes a analizar) para todos los tipos de cáncer, sin tener en cuenta que cada tumor tiene distintos genes mutados”, destacó Elizabeth Martínez Pérez, primera autora del estudio e investigadora del CONICET en la FIL.
“Por esta razón, decidimos desarrollar un software que facilite una mejor predicción de TMB para cada tipo de tumor”, añadió.
Analizando miles de muestras de pacientes con cáncer disponibles en bases públicas de datos de todo el mundo, Marino-Buslje, Molina-Vila y Pérez Martínez lograron captar cuáles serían los paneles óptimos para cada tipo de tumor y hacer un modelo matemático que logre una predicción precisa de la carga mutacional total para cada uno de los 14 tipos de cáncer.
Los paneles y software propuestos por los autores fueron creados analizando casi 25 mil muestras y validados con datos externos provenientes de artículos publicados y bases de datos internacionales como el Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA), el Consorcio Internacional del Genoma del Cáncer (ICGC), el Proyecto Genoma del Cáncer (CGP) y el Catálogo de Mutaciones Somáticas en Cáncer (COSMIC). Los resultados del estudio fueron publicados en la revista NPJ Precision Oncology.
Ventajas
“Estamos contentos ya que nuestro trabajo puede facilitar una predicción más precisa de la TMB y así discriminar qué pacientes van a responder a las inmunoterapias en esos tipos de cáncer. Además, esos resultados se logran secuenciando unos pocos genes. Dos ventajas importantes en comparación con los paneles actuales que incluyen más genes incrementando el costo y tienen menor desempeño, conduciendo en algunos casos a una decisión errónea respecto a una terapia. El uso innecesario de terapias en pacientes que no se beneficiarán de ella es perjudicial ya que traen aparejados algunos efectos secundarios y son muy costosas”, indicó Molina-Vila.
Ahora los investigadores están desarrollando una página web de acceso libre y gratuito y fácil uso, que permitirá el cálculo de la TMB a partir del número de mutaciones de los genes indicados para cada tumor.
“Esperamos tener una interfase de muy fácil uso. Nuestra idea es que sea una herramienta de uso diario entre los profesionales de la salud, que colabore a identificar qué pacientes responderían bien a las inmunoterapias hoy disponibles en medicina”, indicaron.
Si bien el estudio incluyó una gran cantidad de muestras (más de 24 mil), los investigadores afirmaron que son pocas comparadas con la incidencia mundial del cáncer (19 millones de personas en 2020).
“Cuantos más datos tengamos para procesar, mejores, más precisos y más representativos serán los resultados. Quisiéramos exhortar a la comunidad médica de oncología y análisis genómicos a que hagan públicos en estas bases de datos internacionales los análisis genómicos de los pacientes (siguiendo las pautas de ética, los pacientes siempre serán anónimos y no identificables) y así contar con mayor cantidad de datos para hacer ciencia de alta calidad”, concluyeron los investigadores.
Fuente: Diario Clarín
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observatorioderechoysalud@derecho.uba.ar
Puede funcionar como un sistema de detección avanzada, en primera línea, como alternativa digital de riesgos entre los ciudadanos a través de un chatbot.
Actualmente, el mundo se enfrenta a una crisis de salud sin precedentes. Para rastrear y, con suerte, frenar esta pandemia, las pruebas de laboratorio a gran escala para COVID-19 se están generalizando. Sin embargo, las capacidades están lejos de poder testear a poblaciones enteras. Por lo tanto, muchos países han establecido líneas telefónicas directas para evaluar previamente a las personas que no están seguras sobre su estado de infección por COVID-19. Solo después de hablar con un operador y ser identificado como un caso potencial, a menudo debido a que es sintomático, se realizan las pruebas de laboratorio. Sin embargo, estas líneas directas están severamente saturadas en todo el mundo, lo que genera períodos de espera de una hora e, incluso, líneas desconectadas. Esto finalmente lleva a que muchos casos de COVID-19 no se diagnostiquen.
Una solución a la abrumadora cantidad de llamadas que
inundan las líneas directas es realizar una preselección mediante enfoques
basados en computadora. Los servicios digitales ya se utilizan para evaluación
y triaje en varios países para reducir el estrés de los socorristas, por ejemplo,
el servicio “digital 111” proporcionado por el NHS en Inglaterra. Estos métodos
se pueden agrupar en dos categorías. En primer lugar, hay disponible una gran
cantidad de cuestionarios en línea sencillos del tipo sí/no. Estos
cuestionarios van directamente al grano, pero tienen un valor informativo
limitado. No proporcionan una comprensión profunda de la situación de salud de
un paciente, no permiten la consideración de síntomas adicionales, no permiten
la generación de datos extra para el análisis y, lo que es más importante, a
menudo son en idiomas y/o para países específicos.
La alternativa a estos cuestionarios son los verificadores de síntomas de propósito general que permiten al usuario enumerar o seleccionar sus sensaciones antes de que se le proporcionen las posibles causas. Varios ya se han desarrollado en los últimos años. Sin embargo, la mayoría de estos verificadores de síntomas están muy restringidos en el número de enfermedades que se tienen en cuenta, ya que la creación de las bases de datos subyacentes es fundamentalmente costosa y lenta. Además, las ambigüedades del lenguaje, como los sinónimos, son difíciles de superar, por ejemplo, disnea es el término médico para la falta de aire, aunque rara vez se usa fuera de la profesión médica. Esto conduce inevitablemente a pequeñas bases de datos de enfermedades donde los usuarios solo pueden elegir entre una lista limitada de síntomas predefinidos, lo que reduce su viabilidad cuando surge una nueva enfermedad.
Recientemente, en un documento desarrollado por los especialistas Alistair Martin y Jama Nateqi del Data Science Department, Symptoma de Viena, Austria, publicado en la revista especializada Nature, se demostró que Symptoma, un asistente de salud digital de síntomas, supera significativamente a otros verificadores en el diagnóstico de enfermedades de oído, nariz y garganta. Presentaron en su investigación la precisión de Symptoma con respecto a la identificación sistemática de casos de COVID-19, tanto al considerar más de 20.000 otras enfermedades como al hacerlo solo con diagnósticos erróneos comunes.
“Leer” al paciente digitalmente
“Consideramos que un paciente es positivo para COVID-19 -explica Martin- si sus síntomas hacen que el COVID-19 vuelva a aparecer en los primeros 30 diagnósticos enumerados. El virus identificado por debajo de esto, o nada en absoluto, da como resultado que un paciente sea clasificado como negativo para COVID-19. Este método de evaluación refleja el utilizado en la revisión más completa de verificadores de síntomas hasta la fecha”. Proporciona una evaluación de la precisión con respecto a COVID-19 bajo los criterios utilizados para los diagnósticos generales.
Según esta definición, Symptoma clasifica casi todas las 30 descripciones de casos de COVID-19 correctamente como casos de sensibilidad del 96,6%, fallando solo cuando se presenta un caso que contiene solo un síntoma definitorio de COVID-19 (fiebre, fatiga, mareos, estreñimiento, ronquido, taquipnea y neumonía bilateral). Sin embargo, lograr una sensibilidad del 100% es fácil, por ejemplo, al construir una prueba que simplemente clasifique cada caso como COVID-19.
Para abordar este problema, también probaron qué tan bien funciona Symptoma en casos de pacientes sin COVID-19. Para ello, utilizaron un conjunto de 1112 casos del British Medical Journal (BMJ) que abarcan 84 campos de la medicina. De estos 1112 casos, solo 41 están clasificados como posibles casos de COVID-19 por Symptoma, y solo siete de ellos clasificaban a COVID-19 por encima de los diagnósticos correctos. Estos siete casos se relacionan con enfermedades que se presentan de manera similar al coronavirus, sin embargo, tenían tasas de incidencia mucho más bajas y, por lo tanto, se consideran menos probables, por ejemplo, el síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV) o la infección por el virus de la influenza aviar A (H5N1, gripe aviar).
Muchos de los casos de control dentro del conjunto de prueba anterior no pueden confundirse con COVID-19. Como tal, repitieron este análisis considerando solo aquellos casos con síntomas comúnmente asociados conel virus, por ejemplo, fiebre o tos seca. Bajo esta restricción, 374 de los 1112 casos de BMJ todavía se consideraron para un total de 404 (casos de BMJ y COVID-19). En este subconjunto, Symptoma alcanza una sensibilidad, especificidad y precisión de 0,966, 0,901 y 90,6%, respectivamente.
Con la velocidad del rayo
Identificar a los pacientes que presentan COVID-19 de manera rápida y eficiente es de suma importancia para la clasificación digital de riesgos. Sin embargo, lograr la velocidad y la precisión simultáneamente es muy difícil. Los cuestionarios cortos y, por lo tanto, rápidos, suelen tener una baja especificidad, mientras que, a la inversa, los largos carecen de eficacia y rapidez y, a menudo, contienen muchas preguntas que no son pertinentes para ningún paciente determinado. La búsqueda de texto libre de Symptoma permite consultas rápidas, eficientes y complejas de síntomas sin limitarse a una lista predefinida de síntomas.
Los síntomas clave, como sufrir fiebre o tos seca, hacen que COVID-19 se sugiera inmediatamente entre los 30 primeros resultados de búsqueda. Vivir en un área con una alta incidencia de COVID-19 o estar en contacto con un caso conocido de COVID-19 da como resultado una evaluación de alto riesgo de inmediato. El umbral de los 30 primeros se supera en un 75%, 98,5% y 100% de una, dos y tres consultas de síntomas, respectivamente. A tres síntomas, el 99,1% de las posibles combinaciones se devuelven dentro de los 10 primeros resultados, y con cuatro síntomas, todas las consultas devuelven COVID-19 dentro del top 10. Estos resultados resaltan la velocidad con la que se puede obtener una clasificación de riesgo correcta, incluso cuando se ingresan síntomas mínimos en la consulta.
“Comparamos la cantidad de evaluaciones de COVID-19 realizadas por Symptoma y se encontró que era de alto riesgo con los nuevos casos reportados diariamente en varios países -afirma el especialista-. Demostramos que la correlación entre estas series de tiempo fue de hasta 0,92, lo que demuestra que las tendencias encontradas por Symptoma se correlacionan de manera excelente con la difusión del virus. Dado esto, los aumentos en la cantidad de evaluaciones de alto riesgo realizadas por Symptoma podrían usarse para identificar los puntos críticos de COVID-19 siempre que los recuentos de usuarios sean lo suficientemente altos”.
El sistema proporciona una precisión diagnóstica con
respecto a COVID-19 más alta que los enfoques alternativos. Se puede utilizar
en numerosos idiomas y las tendencias que exhibe se correlacionan fuertemente
con las que se encuentran a nivel nacional.
Fuente: Infobae
