Summary:
La adherencia al tratamiento médico es un factor crucial en el manejo efectivo de diversas condiciones de salud. Sin embargo, hasta ahora, la evaluación de la adherencia se ha limitado en gran medida a la observación posterior al inicio del tratamiento, lo que puede resultar en consecuencias adversas para los pacientes, como la falta de efectividad del tratamiento o reacciones adversas. Ante este desafío, surge un proyecto innovador llamado Adhan, basado en inteligencia artificial, que tiene como objetivo determinar la probabilidad de falta de adherencia de un paciente antes incluso de que comience su tratamiento con antineoplásicos orales.
El proyecto, liderado por Teresa Gramage, farmacéutica especialista del Servicio de Farmacia del Hospital Universitario Ramón y Cajal, se gestó a partir de la observación de la falta de adherencia en tratamientos con antineoplásicos orales y la identificación de factores asociados a este incumplimiento. Un estudio exhaustivo realizado en 318 pacientes reveló la relación entre la falta de adherencia y 39 factores sociodemográficos, así como la propia enfermedad, el tratamiento y el entorno asistencial.
Con estos hallazgos, se desarrolló un modelo estadístico para predecir la falta de adherencia, categorizando 17 factores relacionados con los incumplimientos. Este modelo sentó las bases para la creación de Adhan, un sistema de inteligencia artificial que permitirá identificar a potenciales incumplidores y asignarles un nivel de riesgo. Si el riesgo es bajo, se considera al paciente como buen adherente, mientras que si es alto, se implementa un seguimiento desde el inicio del tratamiento para evitar posibles fracasos terapéuticos.
Uno de los mayores desafíos del proyecto radica en lograr una buena interoperabilidad entre los sistemas informáticos de diferentes hospitales para integrar Adhan con las historias clínicas electrónicas y programas de prescripción electrónica. Sin embargo, se espera que su integración en los programas informáticos de uso diario facilite su adopción por parte de los profesionales de la salud.
El beneficio potencial de Adhan para los profesionales de la salud es significativo. La estratificación del riesgo les permitirá enfocar sus recursos en aquellos pacientes que realmente lo necesiten desde el principio, optimizando así la atención y mejorando los resultados terapéuticos. Además, proporcionará a los médicos información valiosa sobre el riesgo de incumplimiento terapéutico antes de la prescripción del antineoplásico oral, lo que puede influir en la selección del tratamiento más adecuado para cada paciente.
Aunque Adhan se centra inicialmente en pacientes en tratamiento con antineoplásicos orales, su potencial se extiende a otras áreas terapéuticas. La falta de adherencia al tratamiento no solo afecta la evolución de la enfermedad, sino que también conlleva consecuencias clínicas y económicas significativas, incluyendo mayores costos de atención médica y estancias hospitalarias prolongadas. Por lo tanto, mejorar la adherencia puede tener un impacto sustancial en los resultados en salud, como señala la Organización Mundial de la Salud.
Article written by Fran Rosa
27/10/2017
Source:
DiarioFarma
https://diariofarma.com/2017/10/27/adhan-uso-inteligencia-artificial-prevenir-faltas-adherencia