Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), el Norwegian Centre for E-Health Research de Noruega y la Open University de Reino Unido ha desarrollado una nueva técnica de inteligencia artificial que mapea la información de los sistemas de salud, haciendo accesibles a todos los profesionales médicos los sistemas de ayuda a la decisión clínica, independientemente de dónde hayan sido desarrollados y bajo qué tecnología o estándar.
Esta metodología que, en cierto modo, permite generar bibliotecas nacionales de sistemas de ayuda a la decisión clínica, pretende paliar el déficit existente en la actualidad en cuanto a usos compartidos de esta 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.
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
En la actualidad, 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 lo impiden, dificultando la labor de organizaciones, hospitales y otros centros sanitarios de diferentes sistemas de salud dentro de un mismo país”, apuntan desde la Universidad.
ACUERDO ENTRE ESPECIALISTAS
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. Según explican desde la UPV, “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?
Tal y como explican desde la Universidad Politécnica de Valencia, y 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”.
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
De este modo, 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.
En la actualidad, este trabajo de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), el Norwegian Centre for E-Health Research de Noruega y la Open University de Reino Unido ha sido seleccionado como el mejor estudio sobre Sistemas de Ayuda a la Decisión Clínica para el Anuario de la International Medical Informatics Association.