Seguridad del paciente facilitada con IA

 

La seguridad de los pacientes es la reducción del riesgo de daño innecesario asociado a la atención sanitaria hasta un mínimo aceptable. A nadie se le escapa que un factor esencial para la garantía de seguridad de los pacientes es que los profesionales les atiendan, también, en condiciones de seguridad.

La información de los pacientes permite acciones de detección de problemas, análisis de patologías, asociaciones, comorbilidades, tratamientos terapéuticos…, pero también permite acciones de prevención. Las nuevas tecnologías con Inteligencia Artificial facilitan la identificación de los riesgos para desarrollar acciones preventivas más eficientes.

Para incrementar la seguridad existen propuestas tecnológicas como nuevos dispositivos sensores, recogida de una mayor variedad de datos, softwares para generar alarmas por eventos no deseados, y nuevos productos con Inteligencia Artificial que permiten la detección precoz de riesgos y son un soporte para la decisión de los profesionales.

En este artículo exponemos el enfoque que estamos desarrollando en Amalfi Analytics donde proponemos utilizar la Inteligencia Artificial para mejorar aspectos de la gestión de pacientes, profesionales y recursos que, de manera directa e indirecta, contribuyen a mejorar la seguridad.

Existen tres problemas de gestión no resueltos que repercuten enormemente en la seguridad como son los tiempos de espera excesivos, el sub-staffing y la gestión subóptima de la cronicidad.

Analizamos cada uno de estos problemas y explicamos cómo la IA aporta soluciones.

 

Tiempos de espera excesivos en los distintos pasos del proceso asistencial

Tanto en el servicio de urgencias como en la estancia en planta, tiempos excesivos correlacionan, como se ha evidenciado en diversas publicaciones, con más complicaciones, infecciones hospitalarias y mortalidad. Los retrasos en las transiciones entre puntos de asistencia (tanto de primaria al hospital, como del hospital a los sociosanitarios) igualmente incrementan las complicaciones de todo tipo. Finalmente, la espera excesiva para cirugía, tanto desde urgencias como en las listas de espera agravan con frecuencia el estado del paciente.

La IA aporta algoritmos predictivos de la actividad del servicio de urgencias (APIS) que ayudan a la planificación y a la proactividad reduciendo los tiempos de espera.

La solución de Amalfi anticipa la afluencia al servicio tipificada por severidad y por tipología de paciente, la ocupación de los distintos espacios del servicio, evitando así el colapso, y las necesidades de derivaciones a otros centros y de hospitalización en planta, gestionados con un Marketplace de recursos (MINT). Advierte de la presión prevista sobre el bloque quirúrgico desde urgencias y de las altas previstas en las distintas plantas para el día siguiente. De esta manera, el gestor del servicio puede reorganizar el trabajo, los recursos y el personal, y coordinarse con otros gestores del hospital, compartiendo necesidades y problemas anticipados.

Con la utilización de esta tecnología reducimos un 25% los tiempos de espera en urgencias, un 50% los tiempos de derivación entre centros, y un 80% la burocracia asociada a la búsqueda de cama.

 

Sub-staffing

Utilizamos este anglicismo para denotar los descubiertos en número o tipología de profesionales que deberían estar en un sitio determinado en un momento determinado. Esta situación incrementa el riesgo de accidentes y errores médicos, en dos vertientes: los que comprometen la salud del paciente (por ejemplo, error de administración de medicación), y también los que afectan a la salud del profesional (por ejemplo, accidentes laborales). El sub-staffing también afecta al bienestar mental de los profesionales, que sufren por tener que atender a los pacientes en malas condiciones y por tener que asumir el trabajo de dos o tres personas. Esto lleva a un incremento de las bajas, del absentismo no planificado y del “burnout”.

En este caso, la IA aporta algoritmos predictivos de absentismo (ARUM) que se alimentan de datos de recursos humanos del centro, y predicen el número de ausencias no programadas. Estas predicciones se distribuyen por servicio, categoría profesional y turno, con horizontes desde 1 día hasta varias semanas, con extraordinaria precisión (hasta el 97% a 1 semana vista, sobre el número de bajas). Esto permite anticipar acciones de cobertura, evitar quedar al descubierto y administrar turnos y horarios de trabajo de manera más racional a corto plazo. A medio, largo plazo, esta tecnología permite anticipar el número de plazas temporales mínimas necesarias a horizontes de varios meses, lo que permite mejorar las duraciones de los contratos temporales. Todo ello redunda en la satisfacción del profesional y sus condiciones de trabajo, además de una reducción de costes de contratación.

 

Gestión subóptima de la cronicidad

La dificultad de la gestión del proceso crónico incluye su variabilidad y la multifactorialidad, con factores sociales que no es fácil tener en cuenta en guías clínicas y protocolos tradicionales. Esta dificultad se intenta paliar con algoritmos de estratificación, que han sido con frecuencia diseñados para la planificación y los estudios de economía de la salud. Pero son de granularidad demasiado grande para identificar riesgos concretos de cada paciente y para ayudar al profesional a formular planes terapéuticos ajustados a cada uno.

La tecnología IA analiza los datos de un proceso crónico complejo y descubre patrones o grupos homogéneos dentro del mismo (ANIS). Refina los algoritmos de estratificación en cuanto a que identifica que cada grupo encontrado se caracteriza por comorbilidades distintas y riesgos distintos. Ello permite crear guías terapéuticas más finas o “semipersonalizadas”, para tratar a “pacientes como este”. Para ello utilizamos algoritmos de “clustering” de reciente creación que van más allá de los algoritmos estadísticos tradicionales.

Esta nueva tecnología anticipa la evolución temporal de cada patrón de pacientes, para anticipar riesgos. Ello permite a un planificador territorial elaborar planes de atención adecuados a las necesidades de su población, favoreciendo el control de su salud y la prevención.

La conclusión es que la seguridad de los pacientes es una de las prioridades máximas de los Servicios de Salud que elaboran programas de promoción y seguimiento de la seguridad de los pacientes. Los centros de salud elaboran los indicadores de riesgo y además de las acciones directas del programa de seguridad, contar con herramientas de IA les permitirá mejoras en el resultado de los indicadores de seguridad.

Es necesario promover el uso de esta nueva tecnología que permite incrementar tanto la seguridad como la satisfacción de pacientes y profesionales, reduciendo además accidentes y reclamaciones para el centro de salud.

La IA permite, a los sistemas sanitarios, coordinar sus diferentes niveles (hospital, urgencias, residencias, atención primaria…) y asumir la responsabilidad real de todo el recorrido del paciente. El sistema debe reaccionar de manera más específica a las necesidades y el estado real de una persona a partir de la información de su historial médico.

Finalmente, la IA facilita la racionalización del uso de recursos, que se traduce en ahorros, que a su vez puede utilizarse para mejorar la seguridad por otras vías o para promover la innovación en salud.

 

Bibliografía

Publicaciones que indican cómo Machine Learning ayuda con los problemas planteados:

[1] https://www.healthaffairs.org/doi/10.1377/hlthaff.2018.0738 , para la seguridad del paciente
[2] https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMsa0810119 , debido a complicaciones quirúrgicas
[3] https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/000313481808400943 , más que complicaciones quirúrgicas en Urgencias
[4] https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/188074 , por errores médicos
[5] https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMsa0907115 , identificación y errores de medicación
[6] https://www.nejm.org/doi/10.1056/NEJMoa1801550 , para infecciones
[7] https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/acem.12876 , para infecciones en Urgencias
[8] https://www.researchgate.net/publication/270897505_Patient_Safety_An_unsystematic_review_and_bibliography , Revisión de emergencia
[9]https://www.jointcommission.org/-/media/deprecated-unorganized/imported-assets/tjc/system-folders/topics-library/tjc-improvingpatientandworkersafety-monographpdf.pdf?db=web&hash=2772E4D4E100BCE47F47A47F47A47  seguridad de los profesionales (y de los pacientes)
[10] https://academic.oup.com/occmed/article/67/1/52/2445871  por ausentismo y burnout
[11] https://bmchealthservres.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12913-020-05417-w , esperando tiempo en Emergencia
[12] https://www.hcltech.com/blogs/ai-driven-digitization-chronic-disease-management-process , Aprendizaje automático en la cronicidad
[13] https://www.redaccionmedica.com/secciones/enfermeria/cada-paciente-que-sobrecarga-a-enfermeria-aumenta-un-19-la-mortalidad-9152
[14] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2690282/

 

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Fuente: Hospitecnia

La Argentina demanda regulaciones modernas y la Ley de Salud Digital está a la cabeza

 

Telemedicina-Salud en línea entrevistó a ejecutivos de dos empresas concebidas desde lo digital-Haventic y Osana- sobre el escenario normativo actual argentino para potenciar la transformación del sistema sanitario basado en las nuevas tecnologías de la información y la comunicación (TICs), las experiencias internacionales en la materia y las características que debería tener el marco regulatorio para que permita el desarrollo de una salud digital inclusiva y abarcadora.

 

Andrés Lawson   -  Pablo Mazza

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Andrés Lawson, Fundador & CEO de Osana; y Fundador y presidente de la CámaraArgentina de Salud y Tecnología (CASyT); y Pablo Mazza, Consultor en Salud / Haventic Business Development (Alemania) aportaron su mirada

Con el foco puesto en diferentes aspectos, tanto Lawson como Mazza hablaron de la necesidad de una desfragmentación del sistema de salud y de su regulación, y de lo inconveniente de hacer convivir marcos normativos que no nacieron digitales con otros que sí están teniendo su génesis en lo digital. También de la iniciativa de tomar a la telemedicina como un servicio TIC, de lo imperioso de contar con un acuerdo público-privado, y de la necesidad de capacitación de los distintos actores y usuarios del ecosistema con el paciente en el centro de todas las políticas y desarrollos.

Telemedicina-Salud en línea (TSenL): ¿Cómo calificarían el escenario normativo de la Salud Digital en Argentina y por qué?

Andrés Lawson, de Osana (AL): Las tecnologías digitales son cada vez más decisivas para la industria de la salud. Su adopción se ha acentuado cada vez más, especialmente en los últimos años. Sin embargo, no hemos visto que esos avances tecnológicos y sociales hayan generado un cambio significativo en las leyes y normativas argentinas.

Hoy en día, nos encontramos frente a un sistema de salud fragmentado, cuyo escenario normativo resulta complejo y asimétrico. Esto se debe a que la Argentina, cuenta con un sistema legislativo Federal, con normativas Nacionales, Provinciales y Municipales, en donde priman las autonomías locales frente a las Nacionales, sin una ley que ordene a cada uno de los subsectores de ecosistema de forma clara.

Al mismo tiempo, existen leyes que regulan temas vinculados a salud digital, creadas por los distintos niveles de gobierno (Nacional, Provincial y Municipal), que permiten trazar conceptualizaciones, pero que no fueron diseñadas desde el marco de la Salud Digital, por lo que uno tiene que ir a distintas leyes para poder abarcar lo que respecta a Salud Digital. En este sentido, muchas leyes y normativas presentan contradicciones entre sí, lo que enciende el debate sobre la legalidad en ciertas cuestiones sin llegar a una conclusión. De allí la necesidad de contar con una Ley de Salud Digital macro que pueda establecer y regular los estándares, protocolos, derechos y responsabilidades del ecosistema.

Es necesario fomentar un diálogo y una coordinación que sean transversales a los diferentes organismos gubernamentales, incorporando la visión de los entes públicos y privados, con la finalidad de establecer a nivel nacional las piedras fundacionales que nos permitan potenciar la inclusión y accesibilidad al sistema, por medio del uso de la tecnología.

Pablo Mazza, de Haventic (PL): En nuestro país tenemos vigente un marco regulatorio que permite la informatización del sector salud para brindar la mejor atención al paciente y cobertura a la responsabilidad profesional. Este plexo Normativo está integrado por la Ley de Derechos del Paciente 26.529, la Ley de Firma Digital 25.506 y la Ley de Protección de Datos Personales 25.326, sin olvidar las leyes provinciales y la Ley 5669 de CABA.

Debemos incluir como integrantes fundamentales de la regulación de la salud digital argentina la Disposición 1/2019 de la Dirección de Sistemas de Información del Ministerio de Salud Nación: “Recomendaciones para el Uso de la Telemedicina”, y la Resolución 282/2020 dictada el 1° de Abril de 2020 de la Superintendencia de Servicios de Salud donde se establece que “los agentes del seguro de salud y las entidades de medicina prepaga deberán implementar y fomentar el uso de plataformas de teleasistencia y/o teleconsulta”.

TSenL: ¿Qué normativas alcanzan hoy a prácticas como la telesalud, la protección de datos, la medicina de precisión y la inteligencia artificial (IA), por ejemplo? ¿Cuáles son las falencias? ¿Qué falta?

PM: Se pueden considerar la Ley de Derechos del Paciente 26.529, la Ley de Firma Digital 25.506, la Ley de Protección de Datos 25.326, la Disp. 1/2019 Recomendaciones para el Uso de la Telemedicina y la Resolución 282/2020 Super. de Servicios de Salud. No obstante, la falta de normativa específica no significa que una actividad esté prohibida, ya que la aplicación del marco regulatorio enumerado permite el desarrollo en casi todos sus aspectos. No incluyo la Ley 27.533 porque aún no está reglamentada, pero incluso la receta electrónica debería haberse implementado después de la derogación del art. 4° de la Ley de Firma Digital.

Tengo entendido que se está trabajando en establecer la normativa para los límites éticos de la inteligencia artificial (IA), sobre todo con el gran impulso que significa la adopción unánime de las recomendaciones de la Unesco el pasado 16 de noviembre. Esto significa: la responsabilidad de impulsar su desarrollo por el enorme beneficio que representa previniendo los riesgos que pueden ocasionar.

AL: Adicionalmente a la normativa nacional (ver recuadro), cada provincia y municipio posee sus propias reglamentaciones locales, lo cual hace que el entramado regulatorio resulte heterogéneo y complejo.

Hasta el momento, la Argentina no cuenta con legislación específica que regule la medicina de precisión ni el uso de la Inteligencia Artificial (IA). Respecto a la medicina de precisión, las regulaciones pertinentes a la protección de datos e historia clínica influyen en este punto.

Con respecto a las reglamentaciones en torno a IA, lo más cercano que existe a una regulación es la adhesión de mayo de 2019 a los principios de la inteligencia artificial de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), que si bien no son jurídicamente vinculantes influyen al momento de diseñar políticas públicas y legislación.

En diciembre del 2021, ANMAT (Administración Nacional de Medicamentos, Alimentos y Tecnología Médica), como miembro de distintas organizaciones que auditan y regulan productos del sector, ingresó a 3 grupos de debate del Foro Internacional Regulador de Productos Médicos (IMDRF por sus siglas en inglés), para regular productos y dispositivos médicos. Los grupos de debate estaban en torno a “Inteligencia Artificial”, “Buenas Prácticas Regulatorias” y “Cyberseguridad”, lo que representa un avance y agilidad dentro de la convergencia regulatoria.

 Es necesaria una Ley de Salud Digital integral, federal e inclusiva que esté pensada para las personas que son beneficiarias de los sistemas de salud desde su génesis y que tenga a los pacientes en el centro de la escena.  La Ley tiene que establecer alcances y límites claros de la normativa, estándares y protocolos y al mismo tiempo explicitar derechos y responsabilidades del ecosistema: usuarios, jurisdicciones, actores del ámbito público y privado.

Es importante que todas las voces de los actores que conforman el ecosistema de salud digital -incluyendo la del ámbito privado- estén presentes a la hora de diseñar la Ley, para entender sus necesidades, puntos de dolor y que, de esta manera, sea posible lograr articulaciones y sinergias.

TSenL: ¿Qué opinión les merece y qué expectativa le genera la iniciativa legislativa que busca hacer de la telemedicina un servicio de telecomunicaciones?

PM: Es fundamental, ya que al definir la telemedicina como un servicio TIC, las plataformas deben obtener una licencia TIC que los obliga a cumplir con la confidencialidad y protección de los datos y con la calidad de servicio exigida por la regulación de las telecomunicaciones, además de identificar al autor de la tecnología con la importancia de darle fiabilidad al servicio ya que permite determinar al responsable en caso de daños.

AL: Según el Ministerio de Salud de la Nación, la telemedicina es una modalidad de atención sanitaria que se desarrolla a través del uso de canales tecnológicos, permitiendo la resolución de problemas de salud a distancia. Sin embargo, la telemedicina se sirve de tres dimensiones: los servicios de salud, las telecomunicaciones y las tecnologías de la informática, pero su objetivo principal es poder brindar atención sanitaria a la distancia.

Por otro lado, aunque la constitución argentina establece que “Los consumidores y usuarios de bienes y servicios tienen derecho, en la relación de consumo, a la protección de su salud…”, la ley 23.661, en su artículo 1º hace referencia al “pleno goce del derecho a la salud para todos los habitantes del país sin discriminación social, económica, cultural o geográfica”, por lo que acceso a la salud hace tiempo que pasó a ser un derecho básico y universal.

 La telemedicina debería ser considerada por transferencia como un derecho básico, público y universal.  Considerando esto, declarar a la telemedicina como un servicio de telecomunicaciones sería beneficioso siempre y cuando garantice el acceso a servicios de conectividad y la telemedicina en cualquier punto del territorio nacional, asegurándola inclusión de todos los habitantes del país, y mientras que su implementación sea articulada y regulada por la ley de Salud Digital.

Es necesario entender que tanto la ley de Salud Digital como la implementación de la telemedicina contemplada como un servicio de telecomunicaciones, tendrán que concebirse considerando a los usuarios (pacientes y profesionales de la salud) en el centro de la escena.

Sin duda, se va a requerir de la cooperación de diferentes Ministerios y Secretarías para que, de forma conjunta y pluralmente, se puedan establecer los lineamientos necesarios para garantizar el éxito de la iniciativa.

TSenL: Además de la cuestión normativa, qué otros elementos se requieren para que la tecnología sea aprovechada con su total potencial.

PM: Es indispensable la capacitación ejecutiva del personal de la salud, profesional y no profesional, para el conocimiento y el mejor uso de la tecnología en todo el sector, tanto en la atención medica como en la gestión administrativa con la historia clínica electrónica. Después debemos incorporar la salud digital en las carreras universitarias o en diplomaturas terciarias

AL: La tecnología es una herramienta que permite ampliar las fronteras y repensar cómo nos relacionamos con el cuidado de la salud, generando una nueva experiencia para las personas: una más conveniente, con mejores resultados y un mejor uso de los recursos a lo largo de la cadena de valor.

Es fundamental que estén involucrados los diferentes actores para establecer los parámetros correctos en la prestación de los servicios de salud a través de estas herramientas.

Un eje central en la adopción de nuevas tecnologías es asegurar la capacitación de los usuarios involucrados en el servicio, tanto de los profesionales de la salud como de las personas, con el fin de generar una mayor adopción de las mismas.

Adicionalmente, debemos contemplar soluciones que sean lo más abarcadoras posibles, considerando las limitantes de las diferentes poblaciones del país y, en todo caso, estableciendo un plan para asegurar las condiciones necesarias para su aplicación en cada rincón del territorio argentino.

TSenL: ¿Existe una referencia normativa internacional que, al menos a hoy, sea completa y acabada?

AL: Si bien es difícil pensar a las normativas digitales como completas y acabadas porque la sociedad y las tecnologías se transforman constantemente de manera acelerada; la normativa en Salud Digital del Reino Unido puede ser considerada entre las más avanzadas del mundo.

Por otro lado, la Organización Mundial de la Salud ha diseñado un Proyecto de Estrategia   Mundial sobre salud digital 2020–2025, que sirve de guía para implementar políticas de Salud Digital en los distintos países.

PM: En los últimos 2 años ha habido una proliferación de normativa valiosa impulsada por la necesidad, cómo ser el caso de Panamá con su ley de Telemedicina del 2021, el caso de Perú, o la modificación de la normativa en Colombia.

Colombia, por caso, tenía normativa específica hace más de 10 años, pero recién con la reforma de marzo de 2020, y con el COVID-19 se han realizado más de 100 millones de teleconsultas hasta junio de 2021.  Con la pandemia mundial la salud digital ha madurado de golpe ya que se ha derribado las barreras culturales que demoraban su implementación, y la innovación es permanente, por lo cual debemos generar la normativa adecuada para que las mejores prácticas continúen aplicándose cuando termine la emergencia. 

Normativas nacionales que alcanzan telesalud, protección de datos, medicina de precisión e Inteligencia Artificial:

• Ley 25506. Firma Digital.
• Ley 26529. Derechos del Paciente en su Relación con los Profesionales e Instituciones de la Salud.
• Ley 26812. Modificación de la ley 26529.
• Ley 27446. Firma Digital. Modificación de la ley 25506.
• Ley 27553. Recetas electrónicas o digitales.
• Decreto 182/2019. Firma Digital. Reglamentación de la ley 25506.
• Decreto 774/2019. Firma Digital. Reglamentación del decreto 182/19.
• Resolución 223/2001. Proyecto de reaprovechamiento integral de los recursos disponibles de Telemática Médica.
• Resolución 454/2008. Historia Clínica Perinatal (HCP).
• Resolución 1638/2015. Créase la Unidad Coordinadora del Plan Nacional Cibersalud.
• Resolución 1840/2018. Identificación unívoca de personas, estándares de interoperabilidad, requisitos de historia clínica electrónica, términos y glosario sobre interoperabilidad y estructura, y conjunto de datos mínimos.
• Resolución 189/2018. Estrategia Nacional de Salud Digital 2018-2024.
• Resolución 680/2018. Apruébase el documento Estándares.
• Resolución 21/2019. Apruébase el Plan Nacional de Telesalud.
• Resolución 85/2019. Inventario de Actividades Estadísticas y Catálogo de Indicadores Estratégicos Sanitarios.
• Resolución 115/2019. Red Nacional de Interoperabilidad en Salud. Registro de Dominios de Interoperabilidad en Salud.
• Resolución 2524/2019. Apruébase el documento Guía de Identificación Unívoca de Personas en Salud.
• Resolución 696/2020. Prescripción de medicamentos detallados en las Listas III y IV de la ley 19.303, en formato de mensaje de texto o mensajes a través de aplicaciones de mensajería vía web, mail o fax.
• Resolución 1110/2020. Prescripción electrónica de medicamentos mediante el uso del Sistema de Receta Electrónica.
• Resolución Conjunta 6/2020. Certificado Digital de Hechos Vitales.
• Disposición 149/1990. Archivo de historias clínicas.
• Disposición 1/2019. Documento Recomendación para el uso de la Telemedicina.

Por: Ana Amaya

 

Fuente: Telemedicina – Salud en Línea

 

INFORME ECONÓMICO ADECRA+CEDIM #18

La medicina privada tuvo históricamente dos precios rectores en su actividad. Uno es el salario de convenio que debe pagar como mínimo a sus trabajadores y el otro es el arancel que cobra por los servicios médicos que otorga.

➡️https://bit.ly/3rKcL4O

Fuente:  ADECRA+CEDIM

Salud y tecnología: lo más destacado que se viene en 2022

Las instituciones de salud han tenido que acelerar sus procesos de transformación digital desde comienzos de la pandemia. Es un camino que no debe de abandonarse ahora

Telemedicina, monitoreo remoto, procesamiento de datos impulsado por la inteligencia artificial e investigación de vanguardia. Somos testigos de un desarrollo sin precedentes en el campo de la tecnología de la salud. La contracara, la amenaza a la privacidad de los datos de pacientes.

Las innovaciones impulsadas por los datos que se generan para los proveedores de atención médica y las empresas de tecnología de la salud son muchas, incluida la monitorización remota, las nanotecnologías y la realidad aumentada.

Sin embargo, a medida que surgen nuevas tecnologías, también aumenta la necesidad de datos limpios y de alta calidad. Esto presenta desafíos complejos para una industria caracterizada por fuertes controles de protección de datos y ataques de ciberseguridad.

"La atención médica se enfrenta a una nueva frontera de innovaciones tecnológicas que prometen enormemente ofrecer mejores resultados para los pacientes y empoderar la toma de decisiones de los proveedores de atención médica", analiza Facundo Navarro, Engagement Manager en intive, una empresa global de tecnología en rápido crecimiento y partner de marcas líderes en el mundo.

Tecnologías en foco

Las principales tendencias actuales en innovaciones de tecnología de la salud que identificó Navarro y que intive compartió con iProfesional, son las siguientes:

Nanotecnología

Los científicos están utilizando esta tecnología para mejorar los sistemas de administración de fármacos y las imágenes médicas, así como para combatir los tumores. Se prevé que el tamaño del mercado de la nanotecnología alcance casi los 291.000 millones de dólares para 2028.

Monitoreo impulsado por IoT

Los dispositivos de la Internet de las cosas (IoT, sigla en inglés) se están utilizando actualmente para la monitorización remota de pacientes, una herramienta esencial para un mundo que todavía sufre la pandemia de coronavirus.

En su estudio sobre el crecimiento de IoT, McKinsey predice que la salud humana constituirá del 10 al 14% del valor estimado de IoT para 2030. El Centro Clínico de Salud Pública de Shanghai (SPHCC) informó que utiliza tecnología IoT y sensores portátiles para monitorear la temperatura corporal de los pacientes de Covid-19, lo que reduce el riesgo de exponer a los cuidadores al virus.

Data analytics

Se estima que el volumen de datos generados anualmente por la industria de la salud crezca un 48% año tras año. El análisis de datos y la inteligencia artificial (IA) están ayudando a impulsar la administración de medicamentos, reduciendo además los tiempos de lanzamiento de medicamentos, mediante IA e inteligencia empresarial.

También se está utilizando en la medicina de precisión: Vara, la empresa de tecnología de la salud, desarrolla algoritmos para detectar el cáncer de mama, utilizando un conjunto de datos de 2,5 millones de imágenes de cáncer de mama para entrenamiento, validación y pruebas.

Realidad aumentada y realidad virtual

Ya están avanzando en el sector de la tecnología e impulsando innovaciones, en educación, visualización quirúrgica, fisioterapia, etc. Los cirujanos utilizan RA y RV para realizar procedimientos avanzados. Entrenan y crean memoria muscular sin ningún riesgo para el paciente, lo que resulta en procedimientos más rápidos y menos errores.

Desafíos acerca de datos y privacidad

La contracara de un horizonte promisorio, son los desafíos que enfrenta el sector: "Crear y aprovechar soluciones de tecnología sanitaria no es una tarea sencilla, especialmente en una industria donde la protección de datos es una prioridad absoluta y el acceso puede estar restringido", explicó Navarro.

Mover, manipular y administrar datos de salud es una tarea compleja, y sin datos precisos y administrados adecuadamente, los proveedores de soluciones de tecnología corren el riesgo de producir resultados poco confiables y crear sesgos. La captura de datos limpios, precisos, completos y formateados con precisión ha sido un desafío para muchas organizaciones.

Los conjuntos de datos de atención médica continúan siendo un objetivo principal para los piratas informáticos, por lo que es crucial que las empresas y proveedores de tecnología de la salud adopten prácticas de seguridad avanzadas para evitar fugas de datos costosas.

Mientras que el 91% de los encuestados en una encuesta reciente de KPMG predijo que la IA podría aumentar el acceso de los pacientes a la atención, el 75% cree que la IA podría amenazar la privacidad de los datos del paciente.

Para continuar impulsando los avances en big data e inteligencia artificial, y ayudar a construir las innovaciones del futuro, las instituciones de atención médica y los socios tecnológicos deben unirse para garantizar la calidad y el manejo adecuado de los datos.

Esto significa aprovechar las soluciones de gestión de datos para impulsar la calidad de los datos. También deben adoptar medidas de seguridad como protocolos de autenticación, seguridad de transmisión, controles de acceso y auditoría para garantizar la mejor seguridad de los datos.

"La atención médica está brindando una nueva frontera para las innovaciones impulsadas por datos que tienen el poder de mejorar drásticamente los resultados de salud para las personas en todo el mundo. Ante los desafíos relacionados con la gestión y los estándares adecuados de los datos, es esencial que los proveedores de atención médica y los socios tecnológicos se unan para construir un sistema que proteja y asegure los datos al tiempo que facilita más innovaciones", concluyó Navarro.

Fuente: Revista Salud Digital

Primera cirugía robótica realizada sin ayuda humana

Un robot ha desarrollado por sí mismo en un cerdo vivo una de las tareas más complejas y delicadas de la cirugía: la reconexión de dos extremos de un intestino. El éxito de la intervención es un paso significativo hacia la cirugía totalmente automatizada en humanos.

Un equipo de investigadores de la Universidad Johns Hopkins, en Estados Unidos, ha diseñado un robot autónomo de tejido inteligente capaz de realizar una cirugía laparoscópica en un cerdo sin la mano guía de un ser humano. El notable avance, que se describe en un nuevo estudio publicado en la revista Science Robotics, podría acelerar los desarrollos tecnológicos necesarios para llevar a cabo cirugías 100% automatizadas en seres humanos.

Según una nota de prensa, el robot se destacó en la sutura de dos extremos del intestino, una acción especialmente complicada dentro de una cirugía abdominal. El robot, denominado Star, efectuó el procedimiento en cuatro animales vivos, obteniendo resultados significativamente mejores que los humanos que realizaron la misma intervención quirúrgica.

Máxima precisión

Los investigadores, liderados por los científicos Axel Krieger y Hamed Saeidi, destacaron que el robot llevó adelante una anastomosis intestinal, un procedimiento para el cual es necesario alcanzar un elevado nivel de precisión, incluyendo numerosos movimientos repetitivos. En 2016, el mismo robot había logrado reparar los intestinos de un cerdo con precisión, pero requiriendo más orientación de los humanos.

Según los expertos, conectar dos extremos de un intestino en la cirugía gastrointestinal es una tarea especialmente desafiante, porque el cirujano debe suturar con máxima exactitud y consistencia. Es tan importante este paso, que un mínimo temblor en la mano o un punto mal ubicado podrían desembocar en serias complicaciones para la persona intervenida. Los especialistas incorporaron nuevas características en el robot, para optimizar la autonomía y la precisión quirúrgica.

Por ejemplo, sumaron herramientas de sutura especializadas y sistemas de imágenes de última generación, para que el robot pueda guiarse de forma independiente con visualizaciones más exactas del campo quirúrgico. Vale destacar que la cirugía realizada por Star es especialmente dificultosa para los robots, porque su imprevisibilidad los obliga a adaptarse rápidamente y superar obstáculos inesperados.

Capacidad de adaptación

Uno de los aspectos que marca la evolución del robot es un novedoso sistema de control, que puede modificar el plan quirúrgico en tiempo real, de la misma forma que lo haría un cirujano humano. En consecuencia, logra integrar la precisión robótica con la plasticidad cerebral humana. Sin dudas, este avance informático ha permitido que Star se convierta en el primer sistema robótico en planificar y ejecutar con éxito una cirugía compleja, con una intervención humana mínima.

En concreto, el robot está equipado con un sistema avanzado de visión artificial tridimensional, que incluye un endoscopio basado en luz estructural y un algoritmo de seguimiento, que trabaja a partir de aprendizaje automático, una de las variantes de la Inteligencia Artificial. Este tipo de sistemas es esencial para lograr que los robots quirúrgicos sean más inteligentes, autónomos y seguros, haciendo posible su empleo en cirugías en seres humanos. 

Por último, los científicos resaltaron que el avance en este tipo de sistemas robóticos desembocará en un enfoque quirúrgico más equitativo para la atención de los pacientes, ya que los resultados serán más predecibles y consistentes, sin estar directamente ligados a la habilidad o experiencia del cirujano que practica cada operación. 

En la actualidad, la cirugía robótica ya permite a los médicos hacer muchos tipos de procedimientos complejos con más precisión, seguridad, flexibilidad y control: sin embargo, la adopción de sistemas completamente autónomos podría iniciar un verdadero cambio de era en el campo de la salud.

Referencia

Autonomous robotic laparoscopic surgery for intestinal anastomosis. Saeidi, H., Krieger, A. et al. Science Robotics (2022). DOI:

https://doi.org/10.1126/scirobotics.abj2908 

 

Por Pablo Javier Piacente

Fuente: Levante

LA CIENCIA DE LA IMPLEMENTACIÓN: CÓMO ACHICAR LA BRECHA ENTRE LO QUE SE SABE Y LO QUE SE APLICA

 

Se ha comprobado que la medicina basada en la evidencia es muy valiosa, pero que llevar los hallazgos a la práctica lleva entre 15 y 17 años.

El estadístico, matemático y consultor William Deming (1900-1993), que difundió métodos y principios de gestión de la calidad que impulsaron la recuperación económica de Japón en la posguerra, popularizó en la década del ’50 el ciclo de mejora PDCA: planificar, hacer, medir y actuar. Un marco conceptual y modelo de proceso concebido inicialmente para la industria, pero que también puede ser aplicado para mejorar la calidad del servicio en cualquier área del sector salud. La clave es saber qué buscar, definir el problema y abordarlo de manera metodológica, involucrando al personal para poner en práctica los cambios y los ajustes sucesivos.

La ciencia de la implementación busca llevar la evidencia científica a la práctica. Geoffrey Curran, un profesor de la University of Arkansas for Medical Sciences, en Little Rock, Estados Unidos, ha planteado una manera sencilla de definir el concepto: si la intervención, práctica o innovación es “la cosa”, la investigación de efectividad examina si “la cosa” funciona; y la investigación de implementación busca determinar la mejor manera de ayudar para que la gente o los lugares hagan “la cosa”.

La ciencia de la implementación no es algo nuevo, porque la mayor parte de sus teorías tienen 30 o más años. Su conjugación con la ciencia de la mejora de la calidad aplicada a los servicios de salud es catalizadora de la reducción de esa brecha temporal que existe entre el descubrimiento de evidencia y la práctica clínica. Los hallazgos científicos pueden tardar entre 15 y 17 años en llegar al paciente como estándar de cuidado. Y se necesitan más y mejores herramientas para tratar de achicar esa brecha entre lo que se sabe que hace bien y lo que se aplica.

Hay que considerar todos aquellos aspectos que no se estudian en los ensayos clínicos. Porque no se trata solo de encontrar la mejor vacuna, quimioterapia o tratamiento antimicrobiano, sino también de motorizar la gestión del cambio de conducta para que esa intervención logre su cometido. A nivel de los profesionales y también de los pacientes. Pese a toda la información disponible, ¿por qué hay tanta gente que fuma, incurre en desequilibrios nutricionales o no usa el cinturón de seguridad?

Así, la ciencia de la implementación busca identificar el problema, entender las razones, actuar sobre las causas y hallar entre todos la solución. Aspira a lograr que acciones de mejora (desde la prevención de escaras hasta la reducción en la incidencia de infecciones nosocomiales o la adhesión a normas para la atención de COVID-19) tengan mayores resultados e impacten en una escala más amplia. Trascender las “buenas intenciones” y traducir de manera más efectiva los objetivos declamados de intervenciones de salud pública en beneficios concretos y tangibles.

Por Dra. Viviana Rodríguez, coordinadora del Departamento de Calidad, Seguridad del paciente y gestión clínica del IECS.

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Fuente:  Informática en Salud - Hospital Italiano