Resumen

Los sistemas sostenibles de e-salud pueden optimizarse empoderando a los pacientes en programas de autocuidado a travs de ecosistemas de inteligencia artificial en los que tanto mdicos como pacientes interacten de forma gil. Este trabajo propone simuladores basados en agentes como mecanismo de prediccin de las repercusiones de ciertos programas de autocuidado en determinados pacientes para encontrar los ms adecuados. Para facilitar esta tarea tanto a mdicos como a pacientes, se utilizan agentes mviles que configuran una app para cada paciente, y esta app proporciona los recursos a cada programa de autocuidado. Los agentes mviles incluyen un mdulo de aprendizaje automtico para aprender qu programas son los ms apropiados para cada paciente. Este enfoque se ilustra con dos simuladores basados en agentes para, respectivamente, reducir emociones negativas como la depresin y controlar los valores extremos de variabilidad del ritmo cardaco relacionados con el estrs. La app resultante fue evaluada con un grupo de usuarios con la escala de Utilidad, Satisfaccin y Facilidad de uso (USE) y obtuvo un 73% en utilidad, un 77% en satisfaccin y un 68% en facilidad de uso. De acuerdo con las recomendaciones del Comit Internacional de Editores de Revistas Mdicas (ICMJE), este manuscrito declara que todos los experimentos han sido aprobados por el comit tico CEICA de la Comunidad de Aragn (Espaa) con nmero de registro .

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Cibersalud; Sistemas sostenibles; Ecosistemas de inteligencia artificial; Programas de autocuidado; Agentes móviles; Módulo de aprendizaje automático.
• Keywords:E-health; Sustainable systems; Artificial intelligence ecosystems; Self-care programs; Mobile agents; Machine-learning module