El diagnóstico médico está en la Red
Los sistemas informáticos de apoyo a la decisión médica facilitan al especialista todos los datos sobre cómo prevenir una depresión o tratar la malignidad de un tumor - Internet comunica a los centros hospitalarios
Si algo necesita agilidad y rapidez es el diagnóstico. Desde hace tiempo se desarrollan programas informáticos que, de modo estadístico, facilitan a los médicos todas las interpretaciones posibles sobre la conjugación de los datos de ese paciente con los de su posible enfermedad. Cuantos más datos se tengan para ser combinados por el software, mejor.
Juan M. García-Gómez, Miguel Esparza y Montserrat Robles forman parte del grupo de investigación IBIME, de la Universidad Politécnica de Valencia. Su tarea es desarrollar sistemas de ayuda a las decisiones clínicas. Proyectos europeos como eTumour o Healthagents (dedicados al diagnóstico precoz en tumores cerebrales) llevan su huella, así como Curiam, la herramienta genérica de ayuda a la decisiones médicas.
"Esta clase de sistemas informáticos han sufrido muchos altibajos", explica Fernando Martín, director de nanobioinformática del Instituto de Salud Carlos III de Madrid. "A veces han padecido el problema de unas expectativas demasiado ambiciosas". En los setenta, con el desarrollo de la inteligencia artificial, "se pretendió realizar a través de ellos el diagnóstico médico de forma automática".
Pero en los últimos tiempos están adquiriendo un nuevo auge. Ya no se las considera máquinas que hacen segundos diagnósticos robóticos, sino soportes para un diagnóstico humano lo más definitivo posible. Así, los médicos tienen menos motivos para recelar de los bioinformáticos.
Martín tiene una definición clara de los actuales sistemas de ayuda a las decisiones clínicas: "En esencia son programas de ordenador o páginas interactivas que cruzan la información personal de un paciente con el conocimiento biomédico existente sobre las enfermedades, para generar recomendaciones específicas. Los datos del paciente pueden ser clínicos (fisiológicos, bioquímicos, imágenes) o factores de riesgo (ambientales, hábitos de vida)".
Estas recomendaciones pueden servir para detectar incompatibilidades entre medicamentos o para guiar las fases de tratamiento. También se los puede considerar sistemas de alerta o incluso filtros para acceder a la información en el trato a un paciente determinado.
El área de Nanobioinformática del Carlos III ha generado la herramienta Diseasecard, que integra toda la información genética y médica.
También con la Universidad Politécnica de Madrid, el Carlos III ha impulsado un visualizador de guías de práctica clínica genómicas.
"En los dos casos", dice Martín, "se trata de sistemas que permiten, por una parte, conocer de manera sencilla las bases moleculares de una enfermedad genética y seguir un protocolo diagnóstico que tenga en cuenta el resultado de pruebas, y por otra, aportan al médico información sobre la relevancia clínica de una mutación o cambio en el ADN, conectándole con las bases de datos en Internet para ver la estructura de una proteína o la secuencia de un gen".
Se trata, pues, de llevar a la máxima expresión la personalización de la medicina y la atención médica: los sistemas de apoyo a la decisión tienen ahora mayor sentido gracias a la existencia de esa corriente.
"La máquina, a partir de ciertos algoritmos, razona como lo haría un médico para que ese profesional tenga los mayores datos para el tratamiento", indica Carlos Parra, del hospital sevillano Virgen del Rocío. El programa informático suele dibujar una especie de diagrama en árbol de los datos que afectan al paciente y, a través de mecanismos inteligentes, se deriva y ramifica en opciones que el médico solo no podría discernir.
Autonomías, unidas
"Ha sido decisivo en el avance el que desde diferentes comunidades autónomas se haya hecho uso del historial electrónico de los pacientes", dice Parra. A través de los diferentes servicios de salud se puede acceder y el software actúa sobre ellos. Esto hace cinco años era imposible en España. Se ha avanzado mucho en usar una misma semántica en la información que se registra en las guías clínicas, que servirán de bases de datos para estos programas".
El hospital sevillano trabaja en cómo automatizar el proceso de validez de estándares en la atención primaria al paciente de Alzheimer. "Usamos un programa de inteligencia libre y un test de preguntas; en función de las respuestas, nuestro programa nos da una puntuación que permite conocer los problemas cognitivos del paciente". Algo antes personal y deductivo acaba sistematizándose, como signo inequívoco de nuestros días.
Minería de datos
"En España los sistemas de ayuda a las decisiones clínicas están en fase de evaluación de su valor añadido", explica Juan García-Gómez, del grupo de investigación del IBIME, que pertenece a la Universidad Politécnica de Valencia.
"Cien o 200 casos para ser cotejados ya son suficientes para que sea efectivo un programa de este tipo. No se trata de sistemas que manejará el paciente, sino el especialista", insiste.
Con la herramienta Curiam, García-Gómez y sus compañeros pretenden implantar y evaluar un sistema de diagnóstico en entorno clínico real. También colaboran con el Hospital de Barcelona en un sistema de ayuda al diagnóstico radiológico de cáncer de próstata.
En su participación en el proyecto europeo eTumour han dispuesto sistemas predictivos del diagnóstico de tumores cerebrales mediante espectroscopia de resonancia magnética.
La especialidad del grupo valenciano IBIME es la llamada minería de datos, diferentes metodologías de inteligencia artificial y estadística para la extracción de patrones de un conjunto de datos.
Esta tecnología permite, por ejemplo, caracterizar un tumor maligno usando características extraídas de algunas imágenes o predecir si la madre de un recién nacido está en riesgo de sufrir depresión.
