Saltar al contenido principal
El chat clínico de SofIA proporciona un asistente conversacional inteligente diseñado específicamente para apoyar la práctica médica durante las consultas. Utiliza el framework cognitivo de SofIA para responder consultas clínicas con información contextualizada.

Características principales

Contexto de la consulta

El chat tiene acceso al contexto actual de la consulta:
  • Transcripción en tiempo real: Información de la conversación médico-paciente en curso
  • Datos del paciente: Información proporcionada a través de la propiedad patientData
  • Documentación actual: Notas y hallazgos de la consulta presente

Capacidades del asistente

Respuestas contextualizadas

Proporciona información médica específica basada en el contexto del paciente y la consulta actual.

Razonamiento clínico

Utiliza agentes especializados para asistir en diagnóstico diferencial, codificación y verificación clínica.

Integración con la consulta

Conoce el contexto actual: síntomas, exploraciones y hallazgos de la sesión en curso.

Fuentes médicas

Accede a fuentes de conocimiento médico configuradas en el sistema.

Configuración básica

Chat habilitado por defecto

El chat clínico está disponible por defecto cuando se configura SofIA SDK con las propiedades básicas requeridas.

Modo solo chat

Para casos donde solo se requiere el asistente conversacional sin transcripción de audio, puede utilizarse la propiedad isonlychat:
  • Propósito: Consultas rápidas sin necesidad de audio
  • Interfaz simplificada: Solo la funcionalidad de chat
  • Menor consumo de recursos: Sin procesamiento de audio

Casos de uso típicos

Consultas sobre diagnóstico diferencial

El chat puede asistir cuando el profesional necesita explorar posibles diagnósticos basándose en los síntomas y hallazgos observados durante la consulta.

Verificación de tratamientos

Proporciona información sobre opciones terapéuticas considerando el contexto específico del paciente, sus antecedentes y medicación actual.

Consultas sobre codificación

Asiste en la identificación de códigos médicos apropiados (CIE-10, SNOMED CT, LOINC) basándose en los diagnósticos y procedimientos realizados.

Información sobre interacciones

Ayuda a identificar posibles interacciones medicamentosas o contraindicaciones considerando la medicación actual del paciente.

Agentes especializados

Agente de razonamiento clínico

Procesa las consultas médicas utilizando conocimiento especializado en dominios clínicos para proporcionar respuestas relevantes y contextualizadas.

Agente de codificación

Especializado en terminologías médicas estándar, asiste en la identificación y verificación de códigos médicos apropiados.

Agente de revisión

Valida la coherencia clínica de las respuestas y reduce la posibilidad de información incorrecta o inconsistente.

Mejores prácticas de uso

Formulación de consultas efectivas

  • Ser específico: Incluir detalles relevantes del caso actual
  • Contextualizar: Mencionar antecedentes pertinentes del paciente
  • Enfocar la pregunta: Formular consultas concretas y dirigidas
  • Considerar el contexto: Aprovechar que el sistema conoce la consulta actual

Verificación de información

  • Validación independiente: Verificar recomendaciones importantes con protocolos institucionales
  • Criterio médico: Mantener el juicio clínico como decisión final
  • Fuentes adicionales: Consultar otras fuentes cuando sea necesario
  • Documentación: Registrar el uso del asistente cuando corresponda

Gestión de la privacidad

  • Información mínima necesaria: Solo incluir datos relevantes para la consulta
  • Confidencialidad: Respetar la privacidad del paciente en las interacciones
  • Datos contextuales: Utilizar la información ya disponible en patientData

Limitaciones importantes

Rol del asistente

  • No reemplaza el juicio clínico: Es una herramienta de apoyo informativo
  • No realiza diagnósticos: Proporciona información para apoyar la toma de decisiones
  • Dependiente del contexto: La calidad depende de la información disponible
  • Requiere validación: Las sugerencias deben ser evaluadas por el profesional

Consideraciones técnicas

  • Disponibilidad de fuentes: Las respuestas dependen de las fuentes de conocimiento configuradas
  • Limitaciones de contexto: Puede no tener acceso a toda la información clínica relevante
  • Especialización: Mejor rendimiento en áreas donde hay más fuentes específicas
  • Actualizaciones: La información puede no reflejar los desarrollos más recientes

Responsabilidades del profesional

  • Decisión clínica final: El profesional mantiene la responsabilidad completa sobre las decisiones médicas
  • Validación crítica: Verificar información importante con fuentes institucionales
  • Contexto completo: Considerar factores que el sistema puede no conocer
  • Ética profesional: Mantener los estándares éticos de la práctica médica

Integración en el flujo de trabajo

Durante la consulta

El chat puede utilizarse de forma natural durante la atención al paciente para consultas rápidas que apoyen la toma de decisiones en tiempo real.

Documentación posterior

Las respuestas del chat pueden informar la documentación clínica, pero siempre bajo la supervisión y validación del profesional sanitario.

Seguimiento de casos

El asistente puede ayudar en la continuidad de la atención proporcionando contexto de consultas anteriores cuando esté disponible.

Calidad y seguridad

Medidas de seguridad implementadas

  • Filtrado de consultas: El sistema identifica y filtra consultas inapropiadas
  • Niveles de confianza: Las respuestas incluyen indicadores de certeza
  • Revisión automática: Validación por agentes especializados antes de proporcionar respuestas
  • Alertas de limitaciones: Notificación cuando la información disponible es insuficiente

Indicadores de calidad

  • Relevancia contextual: Las respuestas se adaptan al contexto específico del caso
  • Coherencia clínica: Verificación de la lógica médica en las respuestas
  • Fuentes confiables: Utilización de literatura médica y guías clínicas establecidas
  • Actualización continua: Mejora constante basada en retroalimentación y nuevas fuentes

Próximos pasos