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Compartir información que pueda ayudar a la decisión clínica

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Tener acceso a la última evidencia científica para elegir la mejor opción en un tratamiento para un paciente es uno de los grandes intereses de la sanidad. El mayor conocimiento de los avances, sean donde sean, sirven para tener una mayor certeza en los diagnóticos y un mayor grado de posibilidades de elegir el mejor tratamiento.

Mapear la información de los sistemas de salud, haciéndola accesibles a todos los profesionales médicos para la ayuda a la decisión clínica, independientemente de dónde hayan sido desarrollados y bajo qué tecnología o estándar es lo que ha logrado un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV), el Norwegian Centre for E-Health Research de Noruega y la Open University de Reino Unido.

Se trata de mapear la información de los sistemas de salud, haciéndola accesibles a todos los profesionales médicos para la ayuda a la decisión clínica

Su metodología, de inteligencia artificial, genera bibliotecas nacionales de sistemas de ayuda para la decisión clínica, intentando paliar el déficit existente en la actualidad en cuanto a usos compartidos de la información, necesaria para que los profesionales sanitarios tengan acceso a la última evidencia científica en el momento preciso, pudiendo elegir así la mejor opción en el tratamiento de un paciente.

En la actualidad, el coste de la puesta en marcha de estos sistemas de información es extremadamente alto, por lo que es necesario que sean compartidos para hacer asequible su adopción a gran escala. Sin embargo, la diversidad de las tecnologías y estándares utilizados hoy en día lo impiden, dificultando la labor de organizaciones, hospitales y otros centros sanitarios de diferentes sistemas de salud dentro de un mismo país.

Basada en acuerdos entre expertos
Según explica Luis Marco, investigador del Norwegian Centre for E-health Research y colaborador del grupo SABIEN-ITACA de la UPV, esta técnica permite acceder a la guía clínica computerizada que, al final, “es un acuerdo de expertos sobre la mejor forma de tratar una determinada patología. Ello significa acceder a la mejor evidencia disponible y tomar decisiones a partir de la misma”.

“Significa acceder a la mejor evidencia disponible y tomar decisiones a partir de la misma”

El sistema de historia clínica electrónica, al detectar un estado de un paciente con una patología concreta, se conecta al sistema de ayuda a la decisión y determina cuál es la mejor forma de proceder según la guía. Se trata de realizar una recomendación al clínico que, en último instancia, es quien decide, en función de su criterio, si seguir el consejo o no.

La técnica está basada en la aplicación de servicios web semánticos que utilizan inteligencia artificial para que las máquinas puedan localizar y acceder a los sistemas de ayuda. “Por poner un ejemplo”, añade Marco, “si un médico tiene un paciente con una patología cardiaca, ¿cómo ayudaría esta técnica? Si la guía clínica para tratar la fibrilación atrial se ha desarrollado, por ejemplo, en el Hospital La Fe, permitiría a otro centro conectarse a esa guía electrónica, de modo que sus clínicos puedan usarla en el tratamiento de sus pacientes”.

¿Cómo interactúan los diferentes sistemas?
Suponiendo que se encuentren en la misma red de salud, la técnica desarrollada define con lógica matemática aspectos como la funcionalidad del sistema, sus desarrolladores, la organización donde está hospedado, los criterios de uso, la literatura en la que está basado o los mensajes que acepta para generar una recomendación.

Con todo ello es posible determinar si el sistema es susceptible de ser usado en un determinado escenario y, lo que es más importante, entender su respuesta sin ambigüedad. Este trabajo ha sido seleccionado como el mejor estudio sobre Sistemas de Ayuda a la Decisión Clínica para el Anuario de la International Medical Informatics Association.
..Lola Granada