Apuntes sobre el debate de este jueves en Infomed

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Sigo pensando que lo más importante en la vida es la motivación que nos impulsa a compartir y hacer cosas buenas como las que se hacen todos los días en Infomed. El encuentro de este jueves fue un buen ejemplo de cómo, a pesar de tanta diversidad de pensamiento y experiencia, podemos llegar a trabajar coordinadamente por objetivos y metas concretas, enfocados en nuestros procesos organizacionales.

Concretamante los temas que discutimos fueron los siguientes:

  • La necesidad de reconocer que la fortaleza del trabajo en equipo no está en la sabiduría de unos pocos, sino en la inteligencia colectiva y el reconocimiento de sus errores (Carlos Mario).
  • Debate sobre ambientes virtuales aplicados a la medicina, utilizando la web como plataforma de interacción a partir del modelo Second Life. (Otto)
  • Debate del Artículo “Creando una Organización conocedora de sus Procesos” de Tom Jordan, supervisor de Sistemas de Información y Director del Centro de Operaciones de Redes de la Universidad de Wisconsin-Whitewater (Carlos Manuel).Ello nos permitió discutir sobre los objetivos, alcances y funciones del grupo de Arquitectura y Sistemas enfocados a resolver problemas como:
  1. Tener un control sobre el uso/satisfacción de las fuentes y servicios de información por parte de los usuarios de la Red Infomed.
  2. Solución de problemas de diseño de interfaz del portal y los nuevos servicios. Se valoró la imporatancia que tiene para el grupo la integración de especialistas en el manejo de estilos de presentación a partir de hojas de estilo CSS/javascript del lado del cliente.
  3. Enriquecimiento de la búsqueda de recursos de información en el portal a partir de la recuperación de información a través de clusters de palabras (cluster search results).Ver ejemplo de Hubmed. Ver Fig.1
  4. Diseño de un servicio de almacenamiento o depositorio de ficheros (imágenes,documentos,audio,video) que permita separarlos de sus datos descriptivos.

cluster-search-results.jpg

Fig.1 Resultados de búsqueda en Hubmed a partir de un cluster de palabras.

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