Inteligencia artificial para ayudar a tomar la mejor decisión en el tratamiento de pacientes

Los sistemas de ayuda a la decisión clínica son necesarios para que los profesionales sanitarios tengan acceso a la última evidencia científica en el momento en que se precisan y puedan elegir así la mejor opción en el tratamiento de un paciente. Ahora bien, el coste de la puesta en marcha de estos sistemas 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 impiden que estos sistemas de ayuda puedan compartirse de forma efectiva entre organizaciones, hospitales y otros centros sanitarios de diferentes sistemas de salud dentro de un mismo país.

Para paliar este déficit, investigadores de la Universitat Politècnica de València (España), el Norwegian Centre for e-Health Research de Noruega y la Open University de Reino Unido han desarrollado una nueva técnica de inteligencia artificial que mapea la información de los Sistemas de Salud, haciendo accesible a todos los profesionales médicos los sistemas de ayuda a la decisión clínica, independientemente de dónde se hayan desarrollado y bajo qué tecnología o estándar. En cierto modo, esta técnica permite generar bibliotecas nacionales distribuidas de sistemas de ayuda a la decisión clínica.

Según explica Luis Marco, investigador del Norwegian Centre for E-health Research y colaborador del grupo SABIEN-ITACA de la Universitat Politècnica de València, esta técnica permite acceder a la guía clínica computerizada -es decir, el sistema de ayuda a la decisión- “que al final es un acuerdo de expertos sobre la mejor forma de tratar una determinada patología. Esto significa acceder a la mejor evidencia disponible y tomar decisiones a partir de ella”.

(Foto: UPV)

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. Con ello hace una recomendación al clínico que, al final, es quien decide si seguir el consejo o no de acuerdo a su criterio.

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: 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 de La Fe, permitiría a otro centro conectarse a esa guía electrónica y que sus clínicos la puedan usar en el tratamiento de sus pacientes”, explica Luis Marco.

Suponiendo que se encuentren en la misma red de salud, la técnica desarrollada define con lógica matemática (entendible por ordenadores) 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 eso 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. (Fuente: UPV)