MADRID, 13 Nov. (EUROPA PRESS) -
La plataforma '#SaludsinBulos' será la protagonista de la primera jornada del III Congreso Nacional de eSalud, que se celebra el 27 y 28 de noviembre en el Hospital de La Princesa, de Madrid.
La iniciativa tiene como objetivo combatir los bulos de salud con la colaboración de cerca de una veintena de sociedades científicas, organizaciones colegiales, asociaciones de pacientes y de comunicadores, además de un número creciente de profesionales sanitarios que actúan como "cazabulos", según informan los organizadores del evento, la Asociación de Investigadores en eSalud (AIES), la agencia de comunicación COM Salud y Boehringer Ingelheim.
El director de la agencia de comunicación COM Salud y vicepresidente de AIES, Carlos Mateos, ha destacado el rechazo por parte de la Comisión Europea de tomar medidas legales contra las noticias falsas, pese a que un informe de expertos del propio organismo refleja que el 83 por ciento de los europeos creen que "las 'fake news' son una amenaza a la democracia". "Por ello, desde '#SaludsinBulos' se trabaja en diferentes iniciativas para frenar la desinformación en salud", ha recalcado el especialista.
El acto contará con ponencias y mesas de debate sobre la conversación en redes sociales de temas como cáncer, pediatría, alimentación y fármacos, para tratar de encontrar así fórmulas con las que combatir los bulos de salud. También se presentarán soluciones tecnológicas, tales como sistemas de procesamiento del lenguaje natural y 'chatbots'.
En esta línea, el día se cerrará con la reunión de la 'blogosfera' sanitaria para debatir sobre el tema '¿Cómo combatir al Dr. Google?', en el que se aportarán diferentes datos y puntos de vista para formar conclusiones sectoriales.
Para el segundo día de Congreso, están previstas diferentes iniciativas sobre 'Big Data' e Inteligencia Artificial. También se darán a conocer sistemas de soporte para el diagnóstico y tratamiento en diabetes y enfermedad cardiovascular, con la presentación de los resultados de un estudio poblacional para diagnosticar la diabetes 'mellitus' oculta.
