SISTEMAS DE APOYO A LA TOMA DE DECISIONES CLÍNICAS

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Por equilibrar el 20 diciembre 2021

La aplicación de las tecnologías de la información en el entorno de la salud avanza a toda velocidad lo que nos hace vivir un momento de especial transformación de los sistemas de salud a nivel mundial, precipitado aún más por la pandemia. En este ámbito, la implantación de sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas es todo un reto que va a redundar en una mejora en la atención y seguridad de los pacientes y en la eficiencia de los procesos hospitalarios.

¿Qué es un sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas?

Los SSDC (CDSS en inglés) se definen como cualquier sistema o programa informático diseñado para ayudar a los profesionales sanitarios a tomar decisiones clínicas, ya sean preventivas, diagnósticas o terapéuticas, contribuyendo a mejorar la interacción entre la evidencia científica y la información del paciente1. La medicina está experimentando una transformación con el objetivo de pasar de un modelo reactivo y general a un modelo preventivo y de precisión. Incorporando diagnósticos multidisciplinares, tratamientos personalizados y planes preventivos individualizados para cada paciente en los que además, este se sienta involucrado.

El uso de la informática para realizar diagnósticos clínicos es una máxima a la que se viene aspirando desde mediados del siglo XX, momento en que se desarrolló un primer sistema de soporte a la decisión diagnóstica sobre apendicitis aguda. En décadas posteriores se desarrollaron diversos programas, integrados en el sistema MEDAS2, orientados al diagnóstico de diversas enfermedades.

A estos les siguieron otro como el sistema HEME3, para el diagnóstico de trastornos hematológicos y muchos otros posteriormente. Hasta los años 80, la mayor parte de los SSDC solo se basaban en la toma de decisiones en base a la tecnología pero desde entonces los modelos de SSDC tratan de aprovechar las potencialidades de los sistemas informáticos y por supuesto de los expertos humanos, los profesionales de la medicina cuya experiencia debe pesar sin duda, en la toma de decisiones.

Hoy en día con la aplicación del Big Data en el entorno sanitario4, los CDSS son una de las tecnologías requeridas para le medicina de precisión y los sistemas de información para las reuniones multidisciplinares.

La historia clínica y los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas

Para lograr un buen funcionamiento de los CDSS hay un elemento esencial: la historia clínica electrónica5. Aquí se recopila toda la información médica del paciente en formato digital. Debe ser única para cada persona y acumular todo su historial médico desde su nacimiento, incluyendo vacunas, informes, antecedentes y cualquier episodio médico. El formato digital permite un almacenamiento seguro frente al formato físico, susceptible de pérdida o deterioro y privacidad y accesibilidad controlada y en cualquier momento por parte de los profesionales médicos. La existencia de una historia clínica electrónica es esencial para evitar errores médicos por falta de información a la hora de tomar cualquier decisión.

Información generada por los pacientes en los SSDC

Otra información complementaria y de alto valor que debería integrase en un SSDC eficiente sería la generada por los propios pacientes a través de medios electrónicos y tecnología mobile como los wereables6 u otros sistemas de monitorización. La incorporación de esta información es igualmente esencial a la hora de tomar una decisión médica o establecer un diagnóstico, además de facilitar un seguimiento del paciente en tiempo real.

Funcionamiento y características de los CDSS

Cualquier CDSS debe cumplir con estas características7 para convertirse en una herramienta verdaderamente válida para los profesionales sanitarios:

Manejar adecuadamente situaciones con incertidumbre para minimizar el riesgo en base al conocimiento disponible. Los CDSS diseñados mediante aprendizaje automático implementan soluciones basadas en estas teorías

– Ser específico con el problema médico a resolver. Para ello debe apoyarse en guías de práctica clínica, reglas de decisión o casos retrospectivos

– Estar basado en evidencias científicas: publicaciones de revistas científicas, informática biomédica o de ayuda de decisión

– Ser interoperable a nivel semántico con las fuentes de información biomédica y las historias clínicas

Integrarse con los procesos asistenciales del entorno donde actúan

– Ofrecer fiabilidad en los resultados

Actualización: continua adaptabilidad al medio asumiendo cambios observados en nuevos casos y redefinición de decisiones

En definitiva, la aplicación de la tecnología al ámbito sanitario y concretamente a la toma de decisiones ha demostrado su eficacia a la hora de tomar decisiones clínicas ya que supone un almacén inagotable de información, siempre accesible y actualizada en tiempo real para reducir la incertidumbre y generar respuestas más rápidas y fiables. Ya sea para emitir un diagnóstico, decidir un tratamiento o establecer plazos sanitarios8.

Y tú, como profesional de la reumatología, haciendo un uso responsable y equilibrado de la tecnología sin olvidar la relación humana entre médico y paciente, puedes ayudar a generar una relación más cercana y empática, ayudándole a mantener el equilibrio en su día a día a pesar de convivir con una enfermedad.

Referencias

REFERENCIAS:
  1. Sistemas informáticos de soporte a la decisión clínica – Julio Bonisa, Juan J Sanchoa, Ferran Sanza a Grupo de Recerca en Informática Biomédica (GRIB). Institut Municipal d’investigación Médica Universitat Pompeu i Fabra. Barcelona. – Último acceso: Febrero 2004.
  2. Pattern-Based Interactive Diagnosis of Multiple Disorders: The MEDAS System M Ben-Bassat1, R W Carlson, V K Puri, M D Davenport, J A Schriver, M Latif, R Smith, L D Portigal, E H Lipnick, M H Weil – Último acceso: noviembre 2021.
  3. Differential diagnosis of hematologic diseases aided by mechanical correlation of data M Lipkin, J D Hardy – Último acceso: noviembre 2021.
  4. Big Data: ventajas de su aplicación en medicina – equilibrar.es – Último acceso: marzo 2021.
  5. Historia Clínica Digital del Sistema Nacional de Salud – Último acceso: noviembre 2021.
  6. Wereables y su aplicación en el campo de la salud – Equilibrar – Último acceso mayo 2021.
  7. Sistemas de ayuda a la decisión médica – Juan M. Gracía-Gómez / Salvador Torjada / Carlos Sáez – Págs.-3-4 – Último acceso 2019.
  8. El uso de software para la toma de decisiones médicas – Clinic Cloud – Último acceso noviembre 2021.

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