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00:00Parte de los esfuerzos que hemos estado haciendo es analizar algunas incluso
00:03donaciones que se han ofrecido. Acá también es importante y hay un
00:08tema clave en el tema inteligencia artificial que muchos de los modelos que
00:10se traen al país posiblemente tienen como referencia datos de otras
00:15naciones. Entonces, por ejemplo, para el caso de mamografías específicamente
00:18tenemos niveles de eficiencia pero que toman como base estudios de países
00:24asiáticos, de países europeos que no necesariamente calzan con nuestro
00:27perfil. Entonces, por ejemplo, el índice de densidad mamaria de mujeres en China
00:32es diferente al índice de densidad en Costa Rica. Entonces, esos elementos tienen
00:37que analizarse para que realmente el indicador o el producto de inteligencia
00:41artificial sea realmente eficiente. Entonces, hemos estado analizando opciones.
00:45No necesariamente la caja está opuesta a ese tipo de procesos pero sí hay un
00:51análisis previo y hay estudios preliminares que deben hacerse para
00:54determinar si una determinada solución cumple con nuestra necesidad. En este
00:57caso, para atender eficientemente a la población. Y acá, pues bueno, hay
01:00diferentes modelos. Nosotros, en el caso de diabetes, por ejemplo, decidimos
01:03desarrollar un modelo interno pero también sabemos que otros modelos que
01:07tanto a nivel de alianzas u otros escenarios como también adquisición
01:11podría ser una opción que a mediano plazo la institución desarrolla.