{"id":8876,"date":"2021-09-10T05:27:50","date_gmt":"2021-09-10T03:27:50","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/dxc-technology-aplica-inteligencia-artificial-y-big-data-para-mejorar-la-prescripcion-farmaceutica-en-pacientes-polimedicados\/"},"modified":"2021-09-09T17:18:58","modified_gmt":"2021-09-09T15:18:58","slug":"dxc-technology-aplica-inteligencia-artificial-y-big-data-para-mejorar-la-prescripcion-farmaceutica-en-pacientes-polimedicados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/smart-health\/dxc-technology-aplica-inteligencia-artificial-y-big-data-para-mejorar-la-prescripcion-farmaceutica-en-pacientes-polimedicados","title":{"rendered":"DXC Technology aplica Inteligencia Artificial y Big Data para mejorar la prescripci\u00f3n farmac\u00e9utica en pacientes polimedicados"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\"><em>Desde la puesta en marcha del sistema se han identificado casi 60.000 pacientes con posibles riesgos en su medicaci\u00f3n de los cuales una tercera parte estaba en el nivel m\u00e1s alto. A finales del a\u00f1o 2020 se consigui\u00f3 reducir esa cifra en un 49%<\/em><\/p>\n<p>En Galicia hay m\u00e1s de 150.000 pacientes polimedicados y de ellos, m\u00e1s de 30.000 tienen prescrita una combinaci\u00f3n de medicamentos que puede ser potencialmente peligrosa si no se supervisa adecuadamente.<strong> DXC Technology<\/strong> ha desarrollado para el <strong>Servicio Gallego de Salud (SERGAS)<\/strong> una soluci\u00f3n basada en Big Data e <strong>Inteligencia Artificial (IA)<\/strong> que optimiza la supervisi\u00f3n de estos pacientes, generando alertas y priorizando las revisiones cuando se identifican prescripciones de riesgo.<\/p>\n<p>Un paciente polimedicado es aquel que toma seis o m\u00e1s medicamentos de forma continuada o toma m\u00e1s f\u00e1rmacos de los cl\u00ednicamente indicados, a menudo prescritos por diferentes profesionales, que multiplican el riego de reacciones adversas, tratamientos duplicados, etc. Las consecuencias de la polimedicaci\u00f3n pueden ser desde mayor riesgo de hospitalizaci\u00f3n a ca\u00eddas en las personas mayores, y, seg\u00fan algunos estudios, podr\u00eda incrementar la mortalidad. Lo explica la subdirectora general de Farmacia, Silvia Reboredo: \u201cla polimedicaci\u00f3n puede tener consecuencias sobre la efectividad de los tratamientos y la seguridad del paciente. Es decir, sobre su salud\u201d.<\/p>\n<p><em>Big Data e IA<\/em><\/p>\n<p>Los algoritmos de an\u00e1lisis masivos y de Big Data permiten acelerar y automatizar esta revisi\u00f3n peri\u00f3dica asociando casos de pacientes con posibles problemas similares. Estos algoritmos ofrecen la capacidad de priorizar las revisiones generando alertas tipo \u201csem\u00e1foro\u201d para poder actuar con rapidez en caso de riesgo con un fuerte impacto positivo en la salud de los pacientes y reduciendo costes sanitarios en medicamentos, ingresos, etc. \u201c<em>La gran dificultad del paciente polimedicado es su volumen y que est\u00e1 en cambio continuo, lo que complica enormemente su gesti\u00f3n\u201d, <\/em>comenta Paulo Bustelo, responsable del proyecto de farmacia en DXC Technology<em>. \u201cEsto -a\u00f1ade-, lo convierte en el escenario perfecto para poner en valor los beneficios de un proyecto de Big Data y una oportunidad para aprovechar las capacidades de las soluciones de nuestra Enterprise Technology Stack<\/em>\u201d.<\/p>\n<p><em>2.000 casos menos de fallo renal<\/em><\/p>\n<p>Un ejemplo: existe una combinaci\u00f3n de f\u00e1rmacos que se asocia a un fallo renal conocida como <em><strong>Triple Whammy<\/strong><\/em>. Gracias a la herramienta desarrollada por DXC, solo durante el a\u00f1o pasado se han podido evitar m\u00e1s de 2.000 casos de este fallo renal al detectar el sistema que a los pacientes se les hab\u00eda prescrito la combinaci\u00f3n farmacol\u00f3gica de riesgo.<\/p>\n<p>Los algoritmos tambi\u00e9n han conseguido una reducci\u00f3n de costes estimada en cerca de 215.000 euros, ya que la incidencia anual del fallo renal agudo causado por la <em><strong>Triple Whammy<\/strong><\/em> es de 3,40 casos por 100.000 pacientes.<\/p>\n<p><em>36.000 pacientes en posible riesgo<\/em><\/p>\n<p>El <em><strong>Triple Whammy<\/strong><\/em> es solo un ejemplo concreto de un sistema de revisi\u00f3n y alerta que desde el a\u00f1o 2018 ha identificado en Galicia a casi 60.000 pacientes con potenciales problemas de seguridad por estar polimedicados. De ellos, m\u00e1s de un tercio estaban en el nivel m\u00e1s alto de riesgo.<\/p>\n<p>A finales del a\u00f1o 2020 se consigui\u00f3 reducir esa cifra en un 49% y en algunas \u00e1reas sanitarias incluso cay\u00f3 un 60%. Tambi\u00e9n se logr\u00f3 reducir en un 50% en algunos patrones de alto riesgo.<\/p>\n<p>Esto significa no solo una mejora significativa en la salud de los pacientes, sino tambi\u00e9n el ahorro de costes sanitarios derivados de otras posibles medicaciones o ingresos que se puedan producir.<\/p>\n<p><em>Integraci\u00f3n con el historial m\u00e9dico<\/em><\/p>\n<p>La informaci\u00f3n de estas revisiones se integra en la aplicaci\u00f3n de historia cl\u00ednica del paciente. De esta manera, los farmac\u00e9uticos pueden realizar la revisi\u00f3n y seguimiento de paciente y, en su caso, de las altas hospitalarias, ya que despu\u00e9s de un ingreso se producen desajustes en la medicaci\u00f3n y se generan muchas inadecuaciones.<\/p>\n<p>La implantaci\u00f3n de este sistema de an\u00e1lisis masivos de datos ha implicado en principio a m\u00e9dicos de atenci\u00f3n primaria, personal de enfermer\u00eda y farmac\u00e9uticos de los centros de salud, aunque este proceso de revisi\u00f3n de la medicaci\u00f3n tambi\u00e9n se est\u00e1 extendiendo a los hospitales.<\/p>\n<p><em>De lo cuantitativo a lo cualitativo<\/em><\/p>\n<p>Tradicionalmente, la gesti\u00f3n de este tipo de pacientes se priorizaba en los casos con mayor n\u00famero de medicamentos y a medida que se progresaba se bajaba un nivel inferior de medicaci\u00f3n. Gracias a este sistema se modulan los esfuerzos poniendo el foco m\u00e1s en los patrones de riesgo que en el n\u00famero de f\u00e1rmacos y, especialmente, en aquellas combinaciones que pueden llegar a ser fatales. Esta revisi\u00f3n se realiza peri\u00f3dicamente, ya que hay nuevos pacientes polimedicados y, en muchos casos, a los que ya eran polimedicados se les modifica la medicaci\u00f3n.<\/p>\n<p>A trav\u00e9s de una plataforma de difusi\u00f3n, tambi\u00e9n gestionada por DXC, cada mes se publican los informes con los datos m\u00e1s recientes y su hist\u00f3rico, incluyendo resultados estad\u00edsticos, pacientes en riesgo clasificados por nivel de gravedad, distribuci\u00f3n de los pacientes por servicios, etc.<\/p>\n<p>Los profesionales implicados de cada colectivo pueden centrarse en sus pacientes para revisar su medicaci\u00f3n y llevar a cabo las acciones correctivas necesarias para evitar los eventuales riesgos que se hayan identificado. Por su parte, las gerencias de las distintas \u00e1reas sanitarias gallegas disponen de informaci\u00f3n que les permite hacer un seguimiento de la evoluci\u00f3n de los indicadores a nivel global y en detalle por servicios o cupos de pacientes, de forma que pueden poner el foco en d\u00f3nde sea necesario en cada momento para cumplir los objetivos que se establecen anualmente para toda la organizaci\u00f3n.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Desde la puesta en marcha del sistema se han identificado casi 60.000 pacientes con posibles riesgos en su medicaci\u00f3n de los cuales una tercera parte estaba en el nivel m\u00e1s alto. 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