San Marcos: estudiantes de Medicina son finalistas en competencia internacional de diagnóstico

San Marcos estudiantes de Medicina son finalistas en competencia internacional de diagnóstico
Estudiantes de la Facultad de Medicina de San Fernando de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos tienen destacada participación en concurso internacional. (Foto: UNMSM)

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Redacción Peru.com11.08.2020 / 10:23 AM

Un grupo de estudiantes de la Facultad de Medicina de San Fernando de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM) se convirtió en finalista del tercer Campeonato Internacional de Diagnóstico luego de obtener el más alto puntaje, entre 419 equipos, durante la primera ronda de participación.

Jefferson Alberto Ruiz Chauca, Silvio Tadeo Agüero Flores y Carlos Enrique Salas Rivera, miembros del equipo “UptoMed”, lograron superar a participantes de 90 países al obtener una puntuación de 1548 diagnosticando a ocho pacientes virtuales en un tiempo de 58 minutos y 16.95 segundos.


El desafío del campeonato se realiza a través de la aplicación InSimu Patient usando un dispositivo por equipo en el que deben diagnosticar a pacientes virtuales de una manera correcta y eficiente. La primera ronda tuvo 60 minutos como tiempo máximo para el diagnóstico de ocho pacientes.

De acuerdo a las especificaciones del concurso, la puntuación recibida es divida en porcentajes de acuerdo a cuatro factores que los participantes deben tomar en consideración: 40 % diagnóstico específico, 30 % vía de diagnóstico, 10 % eficiencia de costo y 20 % eficiencia de tiempo.


Además, todos los materiales de aprendizaje (libros, notas, Google) pueden usarse durante la competencia; sin embargo, los participantes deben llevar sus conocimientos teóricos a la práctica, mostrando un pensamiento de diagnóstico, un enfoque holístico y el uso de la lógica.

La final se desarrollará este jueves 13 de agosto y contará con los mejores 70 participantes del certamen, entre los que destaca el equipo sanmarquino, “UptoMed”. Asimismo, para esta etapa todos los equipos contarán con 45 minutos para diagnosticar a ocho pacientes.




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