PROPUESTA DE ARQUITECTURA DE UN EXPEDIENTE MÉDICO CON ALEXA Y EL ESTÁNDAR HL7

Resumo

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.

Palavras-chave

Asistente Virtual, Expediente Médico, HL7, Alexa, Echo Show, Amazon

Biografia do Autor

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.

Referências

1. S. Barzallo y P. Barzallo (2019) "LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN MEDICINA.," ATENEO, vol. 21, nº 2, pp. 81-94.
2. 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,.
3. 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
4. N. Rivera y M. Carolina (2020), "El poder de la voz para el control de las enfermedades crónicas,".
5. X. Han y T. Yeh (2020) "How does your Alexa behave?: Evaluating Voice Applications by Design Guidelines Using an Automatic Voice Crawler.,"
6. 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
7. 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
8. 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.
9. E. Vidal (2020) «Asistente de voz autónomo: Un soporte de adherencia a tratamientos médicos.,» Revista Ibérica Sist. Technol, pp. 105 -113.
10. 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
11. 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
12. D. Major (2019) "Alexa, Who Am I Speaking To?. Understanding Users’ Ability to Identify Third-Party Apps on Amazon Alexa.," arXiv.