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Zocdoc te ayuda a encontrar un médico basándose en tus síntomas

Ya sea que te mudaste de ciudad o cambiaste de cobertura de seguro médico, no es fácil encontrar un nuevo doctor. Y si necesitas un especialista pero no estás seguro de qué es exactamente lo que deberías escribir en la barra de búsqueda, el proceso podría ser aun más frustrante. Pero ahora existe una mejor manera.

El motor de búsqueda llamado Zocdoc presentó una actualización, y a partir de esta semana aprovecha Inteligencia Artificial y el aprendizaje de la máquina para ayudarte a encontrar aún más fácilmente el tipo de doctor o especialista que se adapte exactamente a tus síntomas o necesidades.

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La nueva característica de Zocdoc se llama «Patient Powered Search», una experiencia de búsqueda más intuitiva que tiene como objetivo reducir la brecha entre la industria de la atención de la salud y los pacientes que no manejan el léxico médico. En términos más sencillos, es una barra de búsqueda impulsada por Inteligencia Artificial que interpreta lo que quieres decir, aunque no lo escribas bien, y te ayuda a encontrar exactamente el especialista que necesitas.

Por ejemplo, si te lastimaste el brazo puedes simplemente escribir «brazo lastimado», y Zocdoc recomendará doctores ortopédicos locales. Si te duele el estómago, solo escribe «estómago» y te mostrarán gastroenterólogos. Y si escribes «trastorno de estrés post-electoral» posiblemente te presentarán una lista de psicólogos. La búsqueda también corrige los errores comunes al escribir palabras y términos médicos que no son de uso regular o difíciles de deletrear, una característica que está siendo muy bien recibida.

«Patient Powered Search» está llenando una necesidad creciente. Según el Centro de Control y Prevención de Enfermedades, 9 de cada 10 estadounidenses luchan por entender la información de salud que está llena de jerga médica. «Los pacientes están en desventaja, por lo que es difícil descifrar qué tipo de cita necesitan o qué especialista deben ver para tratar un síntoma o condición específica», dijo un portavoz de Zocdoc. «Esta desconexión entre el lenguaje médico y el lenguaje propio de los pacientes puede frustrar, intimidar o incluso disuadir a los pacientes en sus búsquedas de servicio médico», afirmó.

El secreto es un algoritmo de aprendizaje de máquina derivado de la literatura médica en línea, los millones de usuarios de Zocdoc, y las más de cincuenta especialidades y mil procedimientos diferentes que forman la base de datos de servicios de esta aplicación.

«La función de búsqueda de Zocdoc ya funcionaba para millones de personas, pero sabíamos que necesitábamos evolucionar nuestra experiencia de búsqueda a una más dinámica, intuitiva y orientada alrededor del paciente», dijo el portavoz. «La búsqueda alimentada por la interacción con el paciente es una base importante para el futuro».

Patient Powered Search ya está disponible en el sitio de Zocdoc y en su aplicación para smartphones.

Milenka Peña
Ex escritor de Digital Trends en Español
Milenka Peña es periodista, escritora, productora y conductora de radio y televisión, nominada a los Premios Emmy por…
¿Lentes de contacto con batería que se carga con las lágrimas?
lentes de contacto carga baterias lagrimas

CNBC (en inglés)
Es posible que las lentes de contacto inteligentes hayan dado un paso más para convertirse en realidad con la invención de una batería muy delgada con una forma muy inusual de recargarse. La batería tiene solo 0,2 mm de grosor, o el doble del ancho de un mechón de cabello, por lo que cabe dentro de una lente de contacto estándar que mide alrededor de 0,5 mm de grosor. El perfil delgado significa que no interferirá con la comodidad o el ajuste, y tendrá la capacidad de recargarse con sus lágrimas.

La batería es obra de Lee Seok Woo, científico y profesor asociado de la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad Tecnológica de Nanyang en Singapur, quien aparentemente se inspiró para iniciar el proyecto en las lentes de contacto inteligentes imaginadas en la película Misión: Imposible – Protocolo Fantasma de 2011.

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