Hospital de San Vicente utilizará Inteligencia Artificial: Conoce cómo y en qué tratamiento

Publicado el 18 marzo, 2019 Por Jaime Castañeda

De esta forma, mejorará radicalmente la atención de los pacientes, ya que se optimizan los resultados entre 30% y 40%.

La imparable ola de transformación digital se conoce hoy como la cuarta revolución industrial. Las nuevas tecnologías y sus variadas aplicaciones están cambiando la forma de producir bienes y servicios. Frente a esto, las atenciones de salud no están ajenas, obligando a los prestadores a innovar para avanzar en las mejoras exigidas por sus usuarios, y en esta materia el Hospital de San Vicente (HSV) busca ser pionero en Chile.

Anticiparse a la falta de adherencia antes de iniciar el tratamiento anticoagulante oral (TACO) es el objetivo que persigue la última innovación del Hospital de San Vicente, por ello el equipo de trabajo del establecimiento se inspiró en una experiencia similar en España que busca lo mismo, pero en pacientes oncológicos.

Los equipos técnicos del HSV detectaron que un 56% de los pacientes TACO se encontraban fuera del rango óptimo terapéutico, lo que incide directamente en el riesgo inminente de presentar complicaciones tromboembólicas, como trombosis venosas profundas, embolias de pulmón e incluso accidentes cerebrovasculares, todas situaciones prevenibles y que, de producirse, desencadenan una serie de eventos de orden no solo sanitario, sino que también económicos tanto para los pacientes, sus familias y para el propio sistema de salud.

En la actualidad, la adherencia al tratamiento por parte de un paciente es medible y verificable solo cuando este ha iniciado dicho tratamiento. Con esto ocurre que, en el caso de que el paciente presente falta de adherencia, se detecte a posteriori, cuando ya se han podido producir consecuencias o reacciones adversas.

La decisión entonces de los directivos del HSV fue ponerse manos a la obra, logrando identificar más de 60 variables y factores que inciden en la adherencia al tratamiento por parte de sus pacientes. Entre lo detectado destaca, por ejemplo, que los hombres mayores de 70 años son quienes más dificultades presentan para seguir el tratamiento, puesto que asisten con menor frecuencia a los controles.

Una vez recopilada la información, surgió la necesidad de buscar ayuda para que los datos obtenidos puedan ser sistematizados y arrojen información que sirva para la mejor y más adecuada toma de decisiones. Es aquí que se toma contacto con la empresa Tesseracto, especializada en la creación de tecnología analítica para ver la dimensión oculta de los datos disponibles. Para su gerente general, José Tomás Cumsille, “hay muchísimo potencial, ya que los datos existen, los datos están, y no se están utilizando para complementar la teoría médica. A través de los datos podemos generar entrenamiento de modelos y permitir que la inteligencia artificial aporte a dar recomendaciones para tratamientos, para generar alertas sobre casos más críticos que otros”.

Respecto de la masificación del uso de la inteligencia artificial en la salud pública y la escalabilidad de las soluciones entre establecimientos de distinta complejidad, Cumsille afirma que “cada modelo tiene su propio contexto y problemática que busca solucionar, cada modelo se construye entonces de manera distinta. Ahora, mientras existan datos y mientras exista una manera de medir las variables que influyen el resultado de un tratamiento, se puede construir un modelo que es muy escalable para aplicarlo en otros contextos”.

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