PROPUESTA DE ARQUITECTURA DE UN EXPEDIENTE MÉDICO CON ALEXA Y EL ESTÁNDAR HL7
Resumen
Los Asistentes Virtuales son herramientas que permiten facilitar la interacción de los usuarios por medio del lenguaje natural; los cuales se encuentran integrados con inteligencia artificial. En la actualidad, se utilizan estas tecnologías para el desarrollo de aplicaciones o habilidades, mejor conocidas como Skill’s. En este sentido, y haciendo referencia al Asistente Alexa, empleando un dispositivo físico Echo Show, de la compañía a la que pertenece esta herramienta, en articulación con estándares orientados a la salud para la creación de expedientes médicos electrónicos para el apoyo al personal de la salud. Así también, se va a usar una versión de los estándares empleados por Health Level Seven (HL7) la cual es una
organización dedicada al desarrollo de normas orientadas a la salud. En consecuencia, la creación de las Skills se basa en la notación de objetos de JavaScript (JSON) para el intercambio de datos, donde el módulo se trabajó bajo la arquitectura Modelo-Vista-Controlador. Como resultado, el presente trabajo muestra la arquitectura propuesta para el módulo de un expediente médico electrónico.
Palabras clave
Asistente Virtual, Expediente Médico, HL7, Alexa, Echo Show, Amazon
Biografía del autor/a
Nicol González Ávila
Ingeniero en informática egresada del Instituto Tecnológico de Orizaba 2019; Estudiante de tiempo completo de la maestría en sistemas computacionales del Instituto Tecnológico de Orizaba.
Ignacio López Martínez
Licenciado en Informática egresado del Instituto Tecnológico Orizaba 99', Maestría en Redes y Telecomunicaciones por la Universidad Cristóbal Colón 07'; Profesor de Tiempo Completo Titular "C" del Instituto Tecnológico de Orizaba, miembro del Cuerpo Académico "Tecnologías Emergentes para la Web" (CATEW); participante como Investigador y Colaborador de la LGAC "Tecnologías Web"; Coordinador de Servicios de Red de la División de Estudios de Postgrado e Investigación del Instituto Tecnológico de Orizaba.
Beatriz Alejandra Olivares Zepahua
Ingeniero en Sistemas Computaciones egresada del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey 94', Maestría en Comercio Electrónico por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey 2006; Profesora del Instituto Tecnológico de Orizaba, Profesora del de la División de Investigación y Estudios de Posgrado del Instituto Tecnológico de Orizaba.
Hilarión Muñoz Contreras
Ingeniero Industrial egresado del Instituto Tecnológico de Orizaba 89', Contador Público Auditor 94', Profesor e Investigador en la División de Investigación y Estudios de Posgrado del Instituto Tecnológico de Orizaba.
Manuel Suárez Gutiérrez
Doctor en Ingeniería en Tecnologías Emergentes. Académico del Instituto de Investigaciones y Estudios Superiores Económicos y Sociales (IIESES) de la Universidad Veracruzana; Colaborador del Cuerpo Académico “Ciencia, Tecnología, Sociedad e Innovación en la Sociedad del Conocimiento” y del Cuerpo Académico “Tecnologías Emergentes en las Organizaciones”; incursiona la Línea de Generación y Aplicación del Conocimiento “Innovación Social”; Secretario de Instituto en el IIESES; docente en la Facultad de Contaduría y Administración de la Universidad Veracruzana en el Programa Educativo de Sistemas Computacionales Administrativos; docente en la Maestría en Gestión de las Tecnologías de Información en las Organizaciones; y docente en el Doctorado en Estudios Económicos y Sociales; Editor de la Revista Interconectando Saberes adscrita al IIESES. Recientemente ha dado conferencias y publicado artículos de investigación relativos al área del BigData, relacionados con la temática de obtención y análisis de datos desde las redes sociales online.
Referencias
- S. Barzallo y P. Barzallo (2019) "LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN MEDICINA.," ATENEO, vol. 21, nº 2, pp. 81-94.
- N. Zhang, X. Mi, X. Feng, X. Wang, Y.Tian & F. Qian (2018) "Understanding and mitigating the security risks of voice-controlled third-party skills on amazon Alexa and Google Home.," arXiv preprint arXiv,.
- D. Kumar, R. Paccagnella, P. Murley, E. Hennenfent, J. Mason, A. Bates & M.Bailey (2018) "Skill squatting attacks on Amazon Alexa.," USENIX security symposium., vol. 18. pp. 33 - 44 DOI: https://doi.org/10.1109/MSEC.2019.2910013
- N. Rivera y M. Carolina (2020), "El poder de la voz para el control de las enfermedades crónicas,".
- X. Han y T. Yeh (2020) "How does your Alexa behave?: Evaluating Voice Applications by Design Guidelines Using an Automatic Voice Crawler.,"
- T. Lubiana-Alves, A. A. GONÇALVES y H. I. Nakaya (2018) "Science Family skills: An Alexa Assistant Tailored for Laboratory Routine.," bioRxiv, pp. 484-147. DOI: https://doi.org/10.1101/484147
- V. Sakthive (2019)"Integrated platform and response system for healthcare using Alexa.," International Journal of Communication and Computer Technologies, vol. 7, nº 1, pp. 14-22. DOI: https://doi.org/10.31838/ijccts/07.01.04
- A. Bakhai, A. Constantin and C. A. Alexandru (2020)"MOTIVATE ME!: AN ALEXA SKILL TO SUPPORT HIGHER EDUCATION STUDENTS WITH AUTISM.," International Conferences Interfaces and Human Computer Interaction.
- E. Vidal (2020) «Asistente de voz autónomo: Un soporte de adherencia a tratamientos médicos.,» Revista Ibérica Sist. Technol, pp. 105 -113.
- D. Gover y F. Sharevski (2021) "Two Truths and a Lie: Exploring Soft Moderation of COVID-19 Misinformation with Amazon Alexa.," arXiv preprint arXiv,. DOI: https://doi.org/10.1145/3465481.3470017
- F. Sharevski (2021) "Hey Alexa, What do You Know About the COVID-19 Vaccine?"--(Mis) perceptions of Mass Immunization Among Voice Assistant Users.," DOI: https://doi.org/10.1016/j.iot.2022.100566
- D. Major (2019) "Alexa, Who Am I Speaking To?. Understanding Users’ Ability to Identify Third-Party Apps on Amazon Alexa.," arXiv.