Artículo Nigel Salm · feb 4, 2022 3m read

Me permito adjuntar un documento que describe un producto que he desarrollado llamado NiPaRobotica Pharmacy. Se trata de una interfaz que desarrollé, que acepta solicitudes para dispensar a farmacias y convierte las líneas de pedido en diálogos de dispensación que se envían a los robots de las farmacias. Implementé la interfaz en 3 farmacias de hospitales, dos de las cuales tenían 6 robots que se organizaron de tal manera que las rampas de dispensación canalizaban los medicamentos hasta los mostradores de los farmacéuticos que atendían en las ventanillas a 1 200 pacientes al día. Los robots disminuyeron el tiempo promedio de espera de 2 a 1 hora.

Después, implementé la interfaz en 6 sitios construidos específicamente en lugares cercanos a las viviendas de los pacientes con enfermedades crónicas como tuberculosis, VIH, diabetes, epilepsia, hipertensión y asma. El propósito de este proyecto fue "Llevar los medicamentos al paciente". Estos sitios cuentan con 6 Unidades de Dispensación Farmacéutica (PDU) similares a los cajeros automáticos, que disponen de una interfaz que permite al paciente comunicarse con un centro de asistencia telefónica farmacéutica. En el interior de cada PDU hay un gran robot que contiene varios miles de medicamentos. Mi aplicación envía una instrucción de dispensación al robot, que dispensa el artículo en una banda transportadora que lleva el medicamento hasta situarlo debajo de una impresora. A la impresora llega el contenido de una etiqueta farmacéutica con el nombre del paciente, las instrucciones de administración y otras notas. La impresora coloca y pega la etiqueta al envase del medicamento. El artículo se desplaza un poco más y una esponja presiona la etiqueta para fijarla con mayor firmeza al envase. La banda transportadora pasa el artículo a un contenedor de la PDU y, una vez que se suministran todos los artículos, el paciente puede abrir una ventanilla de la PDU y recoger los artículos. Lo más importante de este proyecto es que eliminó la necesidad de que los pacientes tengan que faltar al trabajo, recorrer largas distancias hasta la clínica donde se hace el seguimiento de su estado de salud, recoger sus medicamentos y volver a casa. Ubicar estos sitios en los vecindarios donde viven los pacientes permite que puedan acudir a cualquiera de estos sitios y recoger sus medicamentos en el camino hacia o de vuelta del trabajo. 

Desde el final de la época victoriana se han producido muy pocos cambios en el mundo de las farmacias. Los ingredientes ahora son más especializados y, en muchos casos, permiten salvar vidas. La penicilina, las vacunas, los analgésicos, las terapias contra el cáncer y las inmunoterapias han modificado nuestra capacidad de tratar enfermedades que históricamente habrían sido letales para los pacientes. Sin embargo, el proceso de dispensación de esos medicamentos ha permanecido estancado en las profundidades de las farmacias de los hospitales o de las farmacias de barrio que venden más cachivaches que medicamentos. La aplicación puede hacer mucho más que transferir las solicitudes de dispensación desde la aplicación farmacéutica a los robots, y estas funciones se detallan en el documento. La aplicación ha sido modificada para admitir los mensajes FHIR relacionados con el inventario, las solicitudes y respuestas sobre medicamentos y los certificados de los mismos. El documento viene en formato PDF.

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Artículo Nigel Salm · feb 4, 2022 3m read

Acabo de exponer este tema en Global Masters: "IRIS Cheatsheets". IRIS ha introducido muchas funciones nuevas, especialmente en los lenguajes de programación, la compatibilidad con FHIR R4, las herramientas de interoperabilidad mejoradas e IRIS Analytics. Después trabajar 35 años en PC's y portátiles con Windows, sorprendentemente tengo poco conocimiento sobre Linux, Docker y Git. Es más, he escrito casi todas las aplicaciones e interfaces en ObjectScript con pizcas de SQL, .Net y Java Gateways y los conocimientos más básicos de WinSCP, Putty y SSH.

Todo cambió cuando recibí mi primera Raspberry Pi. Primero, tuve que elegir un sistema operativo para escribir en la tarjeta de memoria Micro SD. Las Raspberry Pi tienen su propio sistema operativo, pero a menos que quiera limitarme a ejecutar mis instancias de IRIS, IRIS for Health, Report Server y Ensemble en contenedores Docker, necesitaba escoger un sistema operativo que sea una plataforma compatible con IRIS. Después de investigar mis opciones mediante búsquedas en Google, fue evidente que no era una buena opción tener Windows en la Raspberry Pi, así que rápidamente lo borré de mi lista. Casualmente el primero de mis Raspberry Pi será el controlador de mi primer kit de robot Adeept (PiCar Pro). Me incorporé a STEM. STEM es un modelo educativo para introducir a gente desde 5 años en el mundo de la ingeniería y la programación. STEM son las siglas en inglés de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas, y es el modelo predominante que utilizan los fabricantes de Arduino, Adeept, Lego y otros kits de robots. El lenguaje de programación que se utiliza en todas estas implementaciones de STEM es Python. Qué alegría. Python me fascinó desde el momento que me enteré que se implementaría como Lenguaje de programación nativo en IRIS. Desde muy joven, mi asignatura favorita eran las matemáticas, por lo que la introducción de Python, R y Julia en el mundo de IRIS me llenó de emoción.

Descubrí que todos estos lenguajes tienen una gran afinidad con Ubuntu de Linux, una plataforma muy popular para las implementaciones de IRIS. Mejor dicho, es la única plataforma compatible con ARM64, la tecnología que se utiliza en la Raspberry Pi. Así que Ubuntu era claramente la ruta que debía seguir. La siguiente decisión que debía tomar era qué implementación de Ubuntu quería utilizar. Hay tres opciones: Desktop, Server y Core. Se recomienda Ubuntu Server, ya que incluye una garantía de soporte por 5 años. Se interactua con Ubuntu Server proporcionando instrucciones y comandos desde un terminal. Ubuntu Core es una versión inferior de Server y es ideal como base para un contenedor Docker. Siendo novato en Ubuntu, me decidí por Ubuntu Desktop, y encendí mi Pi por primera vez, me encontré con una Interfaz gráfica en el escritorio muy familiar. Además, enseguida descubrí que todas las aplicaciones que utilizo cada día en Windows tienen equivalentes en Ubuntu. En poco tiempo ya tenía instalados Docker, Putty, Git y muchas otras aplicaciones y, lo más satisfactorio de todo, Visual Studio Code.

Dado que de pronto me encontré con tantas tecnologías nuevas con las que trabajar, empecé a buscar documentación sobre todos estos temas y, por supuesto, hay una enorme cantidad de material. La dificultad está en saber qué libro, preguntas frecuentes, video o aplicación de aprendizaje elegir. Mientras recorría página tras página de búsquedas en Google, los documentos que más atrajeron mi atención fueron los Cheatsheets o Guías Rápidas. Consulta mi reto en Global Masters para obtener más información sobre los Cheatsheets. Hay una Guía Rápida sobre la que quería llamar vuestra atención, una que particularmente me impresionó. Es un PDF llamado "Python-cheat-sheet-April-2021".

También descubrí que varios miembros de la Comunidad de Desarrolladores me ayudaron con las preguntas que tenía sobre Raspberry Pi, Ubuntu y Docker. Estoy deseando pasar más tiempo con ellos para acelerar mi formación en estos temas.

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