Asistentes virtuales, predicción de riesgo... el valor de la IA en la adherencia al tratamiento

La Inteligencia Artificial puede ayudar a seguir las indicaciones médicas de los tratamientos crónicos y salvar muchas vidas. Además esta adherencia puede contribuir a reducir costes sanitarios gracias a la innovación tecnológica.

Paciente usando un asistente virtual médico realizado con IA (Foto. Freepik)
Paciente usando un asistente virtual médico realizado con IA (Foto. Freepik)
12 abril 2024 | 00:00 h

Un paciente que se adhiere al tratamiento es aquel que sigue las instrucciones, dosis, frecuencia y duración de una terapia prescrita por un profesional sanitario. Es un factor clave para maximizar el beneficio del tratamiento y evitar posteriores problemas de salud. De hecho, la falta de adherencia está estrechamente relacionada con una disminución de la calidad de vida y salud del paciente.

En torno a un 50% de los pacientes con enfermedades crónicas no se adhieren a las pautas de prevención y tratamiento de su enfermedad. Esto incluye desde la ingesta de los medicamentos hasta la asistencia a revisiones médicas, las pruebas de detección y la implementación de un estilo de vida saludable.

Los datos de la Unión Europea (UE) recogen más de 200.000 muertes prematuras anuales por el incumplimiento de los tratamientos pautados, un fenómeno que provoca sufrimiento personal y un importante coste para los sistemas sanitarios europeos. Tan solo en Europa, algunos costes evitables como las hospitalizaciones, las visitas a urgencias y las consultas ambulatorias ascienden a 125.000 millones de euros, unas cifras muy similares en otras regiones del mundo. 

Más de 200.000 muertes prematuras tienen lugar cada año en la Unión Europea por el incumplimiento de los tratamientos pautados

Ante esta situación, las innovaciones tecnológicas pueden contribuir en el control y seguimiento del comportamiento de los pacientes. La Inteligencia Artificial (IA) puede ayudar a mejorar la adherencia de los enfermos crónicos a través de determinadas herramientas.

  • Sistema de recordatorio de datos. Algunas aplicaciones móviles potenciadas por la IA permiten enviar notificaciones a los pacientes con recordatorios para la toma de sus medicamentos según sus dosis, frecuencia y preferencias.
  • Análisis de datos de adherencia. La IA tiene la capacidad de automatizar los datos de los pacientes e identificar sus patrones de adherencia y factores que influyen en ella. A través de este análisis, los profesionales pueden comprender mejor por qué algunos pacientes presentan dificultades para seguir sus tratamientos.
  • Personalización. Gracias a los algoritmos de la tecnología es posible crear sistemas capaces de personalizar las pautas de medicación según las necesidades individuales de cada paciente.
  • Asistentes virtuales. Los asistentes pueden brindar un apoyo continuado. Entre algunas de sus funciones destaca la capacidad de estas herramientas para responder preguntas sobre medicamentos o proporcionar información relativa a las interacciones o efectos secundarios.
  • Predicción de riesgos. De igual manera, otra de las funciones de la IA es predecir el riesgo de no adherencia a la medicación en pacientes determinados. Así, los sanitarios pueden intervenir y actuar de manera proactiva para mejorar este patrón y futuras complicaciones.

ALGORTIMOS PARA EL CUMLIMIENTO TERAPÉUTICO

El proyecto europeo BEAMER, financiado por Innovative Health Iniatives (IHI), es una iniciativa para mejorar el cumplimiento terapéutico a través del uso de algoritmos personalizados. Una iniciativa que parte de la importancia de conocer las características y comportamientos de los pacientes para desarrollar intervenciones personalizadas y estar al cuidado de sanitarios responsables. 

Desde BEAMER destacan la posibilidad de reducir las tasas de abandono, los costes y los plazos, y retroalimentación temprana en el proceso de desarrollo de medicamentos y tratamientos

Con herramientas como esta, existe una base para ayudar a desarrollar decisiones de tratamiento y apoyo al paciente más efectivas. Además, desde BEAMER destacan la posibilidad de reducir las tasas de abandono, los costes y los plazos, y retroalimentación temprana en el proceso de desarrollo de medicamentos y tratamientos, en el caso de que se aplicara a los ensayos clínicos. Con una implementación tan amplia, esta clase de desarrollos reduciría la carga que la carencia de adherencia al tratamiento de enfermedades crónicas supone para la población.

El objetivo es poder desarrollar un modelo que divida a la población en segmentos dependiendo de los factores que influyen sobre su adherencia. De esta manera, contar con segmentos de pacientes puede contribuir a crear herramientas digitales que ayuden a la toma de decisiones e identifiquen el comportamiento no adherente. Además, contar con esta información y herramienta puede ayudar a desarrollar estrategias personalizadas que mejoran la adherencia, y por tanto, la calidad de vida.

Tanto el punto de vista sanitario como financiero son dos aspectos fundamentales para un correcto funcionamiento de la sociedad y sanidad. Pues bien, la falta de adherencia impacta negativamente sobre las estructuras financieras y administrativas de la atención médica. Por ello, la optimización en la gestión y la reducción de estos costes  es uno de las prioridades de los sistemas sanitarios.

Los contenidos de ConSalud están elaborados por periodistas especializados en salud y avalados por un comité de expertos de primer nivel. No obstante, recomendamos al lector que cualquier duda relacionada con la salud sea consultada con un profesional del ámbito sanitario.