XXXIII Congreso Nacional de la SED

"Big Data", Inteligencia Artificial y "Machine Learning", claves para la gestión de diabetes

Expertos aseguran que hay desarrollar e incorporar herramientas con las que los pacientes puedan enviar en tiempo real a su HCE sus datos clínicos instrumentales (glucómetros, bombas de insulina) y cuestionarios de síntomas o preguntas

Diabetes (Foto. Freepik)
Diabetes (Foto. Freepik)

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03.05.2022 - 16:15

Expertos reunidos en el XXXIII Congreso Nacional de la Sociedad Española de Diabetes (SED) han destacado los beneficios que pueden ofrecer en la gestión de la diabetes recursos tecnológicos tales como la inteligencia artificial, el 'Big Data' o el 'machine learning'.

El debate ha permitido aclarar aspectos esenciales sobre el papel de la telemedicina, el uso de los datos que contiene la historia clínica para tomar mejores decisiones, cómo segmentar pacientes de forma más eficiente, cómo ofrecer intervenciones ajustadas a sus necesidades personalizando la atención o cómo predecir problemas de cumplimiento o errores con la medicación.

"El principal desafío actual en la gestión clínica de la diabetes pasa por la optimización del proceso de incorporación de los datos clínicos de los pacientes en la historia clínica electrónica (HCE), donde el uso de herramientas de Big Data y machine learning permitirá acciones de telemedicina y también avanzar en el conocimiento utilizando toda la cohorte de pacientes", ha dicho el subdirector médico del Hospital General Universitario de Elche (Alicante), Manuel Sánchez Molla.

Los pacientes no tienen un papel muy activo en la incorporación de sus datos y tampoco reciben mucha retroalimentación (feedback) por parte de los sanitarios

A su juicio, es "paradójico" que los pacientes no tienen un papel muy activo en la incorporación de sus datos y tampoco reciben mucha retroalimentación (feedback) por parte de los sanitarios. "La historia clínica es del paciente, pero no puede aportar datos y el acceso que tiene es bastante descriptivo, visual y no participativo", ha dicho.

Para tratar de superar esta situación, este experto ha propuesto, entre otras medidas, desarrollar e incorporar herramientas que permitan la comunicación de los pacientes con sus dispositivos (smartphone, iphone, tablets), así como que éstos puedan enviar en tiempo real a su HCE sus datos clínicos instrumentales (glucómetros, bombas de insulina) y cuestionarios de síntomas o preguntas.

LA COMPLEJA, Y NECESARIA, INTEROPERABILIDAD

El tratamiento de la diabetes comparte con el resto de las patologías, y de la sanidad en general, el reto de avanzar en la transformación digital. En los últimos años se han logrado avances en la expansión de la historia clínica electrónica (HCE), la receta electrónica y la cita previa.

Pero, como ha recalcado el director de proyectos de Sanidad Digital de Telefónica (Madrid), Julio Jesús Sánchez García, "está casi todo por hacer". De hecho, asegura, "no ha habido una transformación real" del modelo de intervención ni de la experiencia del paciente en su acercamiento al sistema sanitario.

Hay desarrollar e incorporar herramientas con las que los pacientes puedan enviar en tiempo real a su HCE sus datos clínicos instrumentales (glucómetros, bombas de insulina) y cuestionarios de síntomas o preguntas

"La experiencia del paciente y la integración del 'real time data' con la información genómica y de la historia clínica electrónica son los principales desafíos para llegar a una Medicina Personalizada y de Precisión en el tratamiento de la diabetes", ha argumentado.

En este contexto, enfatiza, resulta "especialmente preocupante" la integración de los datos en la historia clínica electrónica que, en palabras del experto de Telefónica, "es muy precaria". "Quitando el esfuerzo realizado entorno a la Historia Clínica Digital del Sistema Nacional de Salud (HCDSNS), la mayoría de los datos sanitarios viven en islas aisladas, incluso a nivel regional", ha zanjado.

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