🏥 Categoría/Vertical
- HealthTech (Tecnología en Salud)
📝 Declaración del Problema
- Los sistemas de salud actuales enfrentan retos significativos en dos áreas clave: la distribución equitativa de los servicios de salud y la minimización del impacto ambiental generado por estos sistemas. A pesar de los avances tecnológicos, aún no se ha logrado una solución efectiva para la sostenibilidad a largo plazo en el ámbito de la salud.
🎯 Resultado Deseado
- Un prototipo o MVP (Producto Mínimo Viable) que utilice inteligencia artificial para mejorar la distribución de los servicios de salud y reducir el impacto ambiental, contribuyendo así a la sostenibilidad de los sistemas de salud.
⚙️ Restricciones
- Debe utilizar algoritmos de aprendizaje automático o técnicas relacionadas de IA.
- Debe tener en cuenta tanto la accesibilidad de los servicios de salud como su impacto ambiental.
📊 Consideraciones de Datos
- Considere la ética de la recolección y el uso de datos médicos y ambientales.
- ¿Cómo se mantendrá la privacidad y seguridad de los datos?
🌏 Impacto
- La creación de sistemas de salud más sostenibles tendría un efecto transformador en la calidad de vida de las personas y contribuiría a la protección del medio ambiente.
🛠️ Factibilidad
- Dada la disponibilidad de bibliotecas de aprendizaje automático y conjuntos de datos de salud y ambientales abiertos, este desafío es factible en el marco de tiempo de un fin de semana de Startup.
📚 Ejemplos
- Sistemas de gestión hospitalaria impulsados por IA que reducen el desperdicio de recursos.
- Plataformas de telemedicina que disminuyen la necesidad de transporte y, por lo tanto, las emisiones de carbono.
Referencia básica: Wiley Online Library