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La Atención Primaria madrileña atiende a más de 450.000 pacientes a distancia durante la pandemia

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MADRID, 26 (EUROPA PRESS)

La Atención Primaria de la Comunidad de Madrid ha atendido a más de 450.000 pacientes a distancia durante los meses de pandemia, una muestra de que la teleasistencia se ha «impuesto», según ha afirmado el consejero de Sanidad de la Comunidad de Madrid, Enrique Ruiz Escudero.

En un acto organizado por Grant Thornton sobre inteligencia artificial, el consejero ha subrayado que el Servicio Madrileño de Salud (SERMAS) dispone de una tarjeta sanitaria virtual y una aplicación móvil que permite consultar la medicación y pedir citas médicas, a lo que se suma la aplicación lanzada en marzo de Coronamadrid, que permite evaluar en estado de salud en función de los síntomas y realizar una autoevaluación cada 12 horas, algo que «ayuda» a los profesionales sanitarios.

Escudero ha inaugurado el acto, en el que ha señalado lo «fundamental» que es la inteligencia artificial en el ámbito sanitario, así como el valor estratégico de los datos.

«Con el Covid-19 se ha acentuado la aplicación de la tecnología más innovadora en el ámbito de la salud (…) la inteligencia artificial y su combinación con el ‘Big Data’ ha contribuido a que los sistemas sanitarios conozcan mejor el comportamiento del Covid-19», ha aseverado.

Escudero ha asegurado que una buena gestión del dato puede marcar la diferencia entre «una gestión aceptable y una que se adelante al futuro». Por ello, ha defendido que la inteligencia artificial es «una gran aliada en esta lucha».

«Los dos grandes pilares de la gestión de la crisis son el dato, el petróleo del siglo XXI y la transformación digital acelerada por el Covid-19. Estos dos pilares han marcado en cierta medida la estrategia sanitaria de la Comunidad de Madrid», ha sostenido.

Por ello, ha apostado por la transformación digital y la inteligencia artificial para el sistema de salud madrileño y ha asegurado que la Comunidad ha ampliado su capacidad de analizar y estudiar los datos y de crear modelos de evolución de la propia pandemia.