Aproximación a las enfermedades crónicas a través de la IA

Autora: Andrea Rincón.  Medica Familiar MSc Salud Pública. Miembro Tanque de Pensamiento AIpocrates

Desde la salud pública…

Las enfermedades no transmisibles (ENT), también conocidas como enfermedades crónicas, engloban condiciones como las enfermedades cardiovasculares, condiciones respiratorias crónicas como la EPOC, enfermedades metabólicas, autoinmunes, neurodegenerativas entre otras, las cuales representan la principal causa de muerte prematura a nivel global. De acuerdo con las estimaciones de la Organización Mundial de la Salud (OMS), se proyecta que las muertes anuales por ENT alcancen los 55 millones en 2030 (1). Estas condiciones están en aumento, generando una carga significativa para los sistemas de salud en todo el mundo. En este escenario, la investigación se centra en el diagnóstico temprano para mejorar la supervivencia de los pacientes, intervenir en la calidad de vida y afectar positivamente a los modelos de atención sanitaria, que actualmente destinan considerables recursos al tratamiento de estas enfermedades.

El abordaje de las enfermedades crónicas desde la perspectiva de la salud pública requiere un proceso continuo de atención, seguimiento y comunicación. Sin embargo, la mayoría de los equipos de atención enfrentan retos para abordar de manera adecuada este desafío. La gestión de estas enfermedades se centra en la identificación, el diseño de tratamientos y la prevención de complicaciones, pero en algunas ocasiones estas estrategias son insuficientes (2,3).

Por otro lado, la gestión de enfermedades crónicas se ha identificado como un desafío a nivel global, tanto para los pacientes como para los profesionales de la salud. Dicha gestión, no se limita a cumplir con las necesidades clínicas del paciente, sino que también implica favorecer el autocuidado y la convivencia con la enfermedad. Este enfoque demanda una estrecha colaboración entre el paciente y el médico, involucrando la recopilación continua de datos y la comprensión constante de la enfermedad. Es en este escenario que se ha establecido una conexión importante entre los niveles elevados de activación del paciente y resultados de salud más favorables.

Para alcanzar esta activación, es crucial fomentar en el paciente la capacidad de agencia de autocuidado, entendida como la cualidad, aptitud o habilidad que le permite llevar a cabo acciones intencionadas para participar activamente en su propio autocuidado (4). Esta capacidad se desarrolla de manera espontánea a lo largo de la vida diaria e involucra procesos de aprendizaje que abarcan la atención, comprensión, regulación, adquisición de conocimientos, toma de decisiones y acción (4).La activación del paciente, según la definición de Hibbard como «poseer los conocimientos, habilidades y confianza para gestionar su propia salud,» es esencial para obtener resultados óptimos en la gestión de enfermedades crónicas (5).Todas estas características han sido definidas por la salud pública previamente,  teniendo en cuenta el impacto en la utilización de servicios sanitarios, menores costos y una mejora en los comportamientos de autogestión(4,5).

Dentro del marco de abordaje de las ENT, es esencial priorizar la entrega de información clara. La gestión de los datos aportados por el paciente, tanto en términos de resultados clínicos como en la información proporcionada por el médico sobre la enfermedad, se constituye como un componente fundamental. La falta de claridad en este proceso puede obstaculizar la consecución de niveles óptimos de comprensión de la enfermedad. Por esta razón, la comunicación efectiva entre el paciente y el médico, así como la transmisión de información precisa, son elementos cruciales para mejorar la gestión de las ENT. La información proporcionada durante las consultas con profesionales de la salud a menudo se percibe como poco clara, no adaptada a la situación específica del paciente y, en ocasiones, se presenta de manera excesiva o insuficiente. Superar estos desafíos en la comunicación y proporcionar información más precisa y personalizada puede ser fundamental para capacitar a los pacientes en su proceso de autocuidado y mejorar su activación en la gestión de enfermedades crónicas (5).

Las enfermedades crónicas se desenvuelven en el contexto del fenómeno de la complejidad. Al ser fenómenos intrincados, requieren el uso de herramientas que posibiliten la integración de los diversos componentes e interacciones propias de un sistema complejo. En este marco, las herramientas informáticas, estadísticas y analíticas surgen como recursos fundamentales capaces de amalgamar estos elementos de manera efectiva.

Tableros de seguimiento y control

La incorporación de inteligencia artificial (IA) en la atención sanitaria se ha vuelto fundamental en el campo del control y seguimiento de las ENT, ya que posee el potencial de mejorar las predicciones de riesgo clínico, facilitar la gestión avanzada dentro de las organizaciones de salud, facilitar el autocuidado y favorecer los procesos educativos para el paciente, para así comprender de mejor manera la enfermedad.

Una estrategia efectiva es el uso de tableros de control o cuadros de mando, que proporcionan una presentación visual de datos complejos con el objetivo de mejorar el seguimiento de la enfermedad. Con el avance y la accesibilidad de las tecnologías inteligentes, los sistemas de salud digitalizados y los modelos de atención virtual se pueden incorporar los análisis de datos, la computación en la nube y los macrodatos para equipar a la gestión de enfermedades crónicas con las herramientas y la formación necesarias. Esto permitiría a los pacientes promover el autocuidado activo, a los médicos realizar un adecuado seguimiento y los sistemas de salud plantear mejores estrategias que impacten en los resultados de salud (4).

Los tableros basados en inteligencia artificial (IA) para el control y seguimiento de enfermedades crónicas son herramientas que pueden proporcionar información en tiempo real, análisis predictivos y personalizados para mejorar la gestión de las condiciones crónicas.

Algunas características de estos tableros pueden impactar de manera positiva en los sistemas de salud, contribuyendo así al avance de la salud pública:

Realización propia.

Realización propia.

La visualización de datos en salud existe desde diferentes miradas, algunas que se incluyen en los tableros de control fortalecen esta herramienta:

1. La visualización de datos en la historia clínica electrónica, como gráficos de resultados de laboratorio.
2. Sistemas de gestión de resultados de laboratorios. Estos datos se pueden enlazar a la historia clínica, lo que permite tener una panorámica del control de la enfermedad en relación con variables puntuales, asegurando así un monitoreo certero que muestra una representación a lo largo del tiempo.
3. El uso de dispositivos enlazados a tableros que registren datos de constantes vitales las cuales permiten identificar cambios en estas mediciones (6). 

En el contexto de las enfermedades crónicas, la aplicación de estas técnicas de visualización de datos puede resultar beneficiosa para ofrecer una comprensión clara de la progresión de la enfermedad a lo largo del tiempo.

Un ejemplo interesante de estos tableros de control y seguimiento fue desarrollado por Santeon, con una colaboración de siete grandes hospitales universitarios holandeses independientes. Este tablero se desarrolló para pacientes con diagnóstico de enfermedad renal crónica clasificada en estadio 3b-4. Estos tableros incluyeron datos provenientes de exámenes de laboratorios de rutina, necesarios para establecer el control o progresión de la enfermedad. Por otro lado, actividades no farmacológicas como el ejercicio y la cesación tabáquica, aspectos fundamentales para el control adecuado de cualquier enfermedad crónica (5).

Tomado de  Optimizing the use of patients’ individual outcome information – Development and usability tests of a Chronic Kidney Disease dashboard(5).

Esta herramienta fue diseñada teniendo en cuenta tanto las perspectivas de los pacientes como de los profesionales médicos. A través de grupos focales, identificaron lo que era considerado crucial para los especialistas en términos de resultados clínicos y lo que era importante para el paciente en términos de acceso, educación y entendimiento de su enfermedad. Esto permitió evaluar si los pacientes estaban manteniendo el control sobre su enfermedad o, por otro lado, presentaban parámetros clínicos alterados que requerían atención inmediata por parte de sus médicos tratantes.

Como se mencionó, no solo los laboratorios o datos clínicos fueron tenidos en cuenta, para la interfaz de usuario, se tuvo en cuenta la voz del paciente, no solo en los datos relacionados con los resultados clínicos (PRO – Patient Reported Outcomes), también con variables de diseño y amabilidad del sistema con el usuario final, en este caso el paciente, teniendo en cuenta que el paciente puede acceder en casos como este, a una versión de estos tableros (6).

Lo atractivo de este tablero específicamente, fue la adopción de un enfoque de desarrollo participativo, dado que ofrecen perspectivas tanto de pacientes como de profesionales de la salud con respecto al valor potencial de la información proporcionada por los cuadros de mando. Estos hallazgos no sólo son relevantes para la enfermedad renal crónica, son transversales al resto de enfermedades crónicas, donde la cantidad de datos que aporta el médico es inmensa, por un lado, por otro es necesario conocer de manera atenta la evolución de los pacientes.

Y del Internet de las Cosas

Por otro lado, algunos de estos tableros aprovechan información que el paciente puede alimentar a través de dispositivos en sus hogares.  El Internet de las Cosas (IoT) está en las actividades rutinarias del ser humano. En el campo de la salud los dispositivos de Internet de las Cosas Médicas (IoMT), como tensiómetros, pulsioxímetros y relojes inteligentes, se emplean para recopilar datos fisiológicos en el entorno del paciente (4). Estos datos de salud, provenientes de diversas fuentes, son transmitidos a un sistema de nube inteligente y fusionados para ofrecer una visión completa de la salud del paciente (5).

La monitorización remota de pacientes permite a aquellos con enfermedades crónicas mantener contacto con profesionales de la salud desde la comodidad de sus hogares, mejorando el acceso a la atención especializada y reduciendo o eliminando los costos de desplazamiento. En este contexto, el procesamiento de la información implementado por IoT se realiza mediante inteligencia artificial (6).

El propósito fundamental de la monitorización remota de pacientes es emplear datos de salud recopilados y transmitidos a distancia para mejorar los resultados que los pacientes pueden influir, como el sueño y la actividad física, el control de factores de riesgo, así como la detección temprana de deterioro clínico o cambios en el estado de salud antes de que empeoren. Esta práctica abarca diversas áreas, pero en esta revisión, nos enfocamos específicamente en tres enfermedades cardiovasculares prevalentes: hipertensión, insuficiencia cardiaca y fibrilación auricular, que son susceptibles a ser monitoreadas a distancia.

La monitorización remota de pacientes posibilita la comunicación continua entre pacientes con enfermedades crónicas y profesionales de la salud, todo desde la comodidad de sus hogares. Este enfoque mejora el acceso del paciente a la atención especializada y, al mismo tiempo, disminuye o incluso elimina los costos asociados con los desplazamientos.

Ventajas en Salud Pública:

Adaptada de Optimizing the use of patients’ individual outcome information – Development and usability tests of a Chronic Kidney Disease dashboard. Int J Med Inf 2022;166:104838 (4)

En conclusión, los tableros de datos representan una herramienta esencial para perfeccionar la toma de decisiones médicas. Al simplificar y visualizar información clínica compleja, estos paneles tienen el potencial de mitigar la incertidumbre inherente a los diagnósticos y tratamientos, lo que podría traducirse en una evolución más favorable de la enfermedad para cada paciente.

Desde una perspectiva de salud pública, el desafío persistente en el control de enfermedades crónicas ha planteado un continuo dilema. En este sentido, la implementación de los tableros de datos no solo simplifica el proceso diagnóstico, sino que también proporciona una visión más profunda de las poblaciones que enfrentan dificultades en el control de condiciones crónicas. Esto implica la identificación de determinantes de salud específicos que ejercen influencia sobre la progresión de estas enfermedades, además de identificar tendencias en grandes grupos de datos que puede abrir una puerta a una intervención más precisa y efectiva a nivel poblacional.

Es importante involucrar a pacientes, médicos y tomadores de decisiones en el desarrollo y aplicación de tableros de control de enfermedades crónicas por diversas razones. En primer lugar, esta integración garantiza que las herramientas sean diseñadas con un enfoque centrado en el paciente, siendo clínicamente útiles y susceptibles de mejora continua. Además, esta colaboración facilita una visión más amplia y positiva sobre el uso de estos tableros, promoviendo su aceptación y adopción en la práctica médica. Al igual, permite desarrollar enfoques diversos que abarcan educación, colaboración, transparencia, ética y demostración de beneficios médicos, lo que contribuye a una adopción más amplia y efectiva de la inteligencia artificial en la atención médica.

Referencias

1. WHO, Global action plan for the prevention and control of noncommunicable diseases 2013-2020. Geneva: WHO Press, 2013.
2. Rashid J, Batool S, Kim J, Wasif Nisar M, Hussain A, Juneja S, et al. An Augmented Artificial Intelligence Approach for Chronic Diseases Prediction. Frontiers in public health 2022 Mar 31,;10:860396.
3. Singareddy S, Sn VP, Jaramillo AP, Yasir M, Iyer N, Hussein S, Nath TS. Artificial Intelligence and Its Role in the Management of Chronic Medical Conditions: A Systematic Review. Cureus. 2023 Sep 27;15(9):e46066. doi: 10.7759/cureus.46066. PMID: 37900468; PMCID: PMC10607642
4. Rodríguez Gázquez MA, Arredondo E, Salamanca YA.. Capacidad de agencia de autocuidado y factores relacionados con la agencia en personas con insuficiencia cardíaca de la ciudad de Medellín (Colombia). Enferm. glob.  [Internet]. 2013  Abr [citado  2024  Feb  02] ;  12( 30 ): 183-195.
5. van der Horst DEM, van Uden-Kraan CF, Parent E, Bart JAJ, Waverijn G, Verberk-Jonkers IJAM, et al. Optimizing the use of patients’ individual outcome information – Development and usability tests of a Chronic Kidney Disease dashboard. Int J Med Inf 2022;166:104838
6. Kelly, J., Campbell, K., Gong, E., Scuffham, P. (2020 May 12) The Internet of Things: Impact and Implications for Health Care Delivery. JMIR Publications. https://www.jmir.org/2020/11/e20135/
7. Tsai WC, Liu CF, Lin HJ, Hsu CC, Ma YS, Chen CJ, Huang CC, Chen CC. Design and Implementation of a Comprehensive AI Dashboard for Real-Time Prediction of Adverse Prognosis of ED Patients. Healthcare (Basel). 2022 Aug 9;10(8):1498. doi: 10.3390/healthcare10081498. PMID: 36011155; PMCID: PMC9408009