La 10ª Sesión del Comité Científico (CC) del Centro Latinoamericano y del Caribe de Información en Ciencias de la Salud (BIREME/OPS/OMS) se realizó en forma híbrida (presencial y en línea) el 27 de agosto de 2024. El objetivo principal de esta sesión fue presentar los resultados alcanzados en 2023 y aquellos en el contexto del Plan de Trabajo de BIREME para 2024-2025, alineado con la Estrategia BIREME 2023-2025 “Hacia la Industria de Información 4.0”. La reunión proporcionó un espacio para que los miembros del Comité hicieran recomendaciones que contribuyan a la mejora continua de los productos y servicios de información en salud ofrecidos por el Centro.
Participaron de la 10ª Sesión del CC los siguientes miembros, reconocidos expertos en sus áreas, nombrados por la el Comité Asesor por un período de tres años: Amanda Wilson (Gestión de la Información, Estados Unidos de América), Fabio Tarasow (Educación, Argentina), Jorge Barreto (Salud Informada por la Evidencia, Brasil) y Rodolfo Pacagnella (Inteligencia Artificial aplicada a la Salud, Brasil), así como Sebastián García Saisó, director del Departamento de Evidencia e Inteligencia para la Acción en Salud (EIH) de la OPS/OMS y el equipo de BIREME liderado por su director, João Paulo Souza.
Durante la sesión, João Paulo presentó el plan de trabajo de BIREME para los próximos años, destacando los objetivos alineados con la Estrategia 2023-2025 del Centro, que busca acelerar la transformación digital y la innovación en los servicios de información en salud. En su presentación, destacó el rol esencial desempeñado por el Comité Científico en la orientación estratégica del Centro, garantizando que sus productos y servicios continúen respondiendo eficazmente a las necesidades de la Región.
A continuación, tuvo lugar un enriquecedor debate en el que los miembros del Comité realizaron valiosos aportes, abordando temas como la virtualización de las bibliotecas digitales, la personalización de los productos y servicios de información, y destacando la importancia de incorporar tecnologías avanzadas de aprendizaje automático (machine learning) para generar lenguaje natural en la interfaz de usuario.
Entre las principales aportaciones que formarán parte de un informe de recomendaciones, aún pendiente de aprobación, se encuentran:
- Priorizar la incorporación de modelos de lenguaje amplio para la generación de contenidos y resúmenes dirigidos a los usuarios;
- Observar la transparencia y calidad de las pruebas en el proceso de recuperación de la información y en la generación de derivados; y
- Centralizar las evaluaciones de rendimiento y alcance de los desarrollos en la experiencia y satisfacción de los usuarios.
Estas recomendaciones se incorporarán al plan de trabajo de BIREME y servirán de guía para la realización de actividades en los próximos meses y el bienio. El informe final y detallado de la sesión, que incluye todas las recomendaciones y debates, se compartirá próximamente con los miembros del Comité y el personal de BIREME para su evaluación y posterior actuación.
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