El Servicio Público de Salud del País Vasco, Osakidetza, con la aportación tecnológica de Ibermática, ha logrado un nuevo avance en la optimización del tratamiento del dolor en sus pacientes. Ambas entidades han trabajado en un proyecto que, mediante técnicas de Inteligencia Artificial, ayuda al personal médico a determinar cuál es la mejor estrategia para optimizar la adherencia de cada paciente a un tratamiento, de forma individual y personalizada, minimizando el riesgo de abandono o mala administración de la la terapia. El proyecto Attend se acaba de presentar en la ‘IV Jornada sobre el abordaje del dolor’ organizada por Osakidetza en el Palacio de Congresos Europa de Vitoria, ante más de 400 profesionales de la salud.
La jornada, celebrada con el objetivo de generar el debate entre expertos para identificar los retos a la hora de abordar el dolor, sirvió también como foro en el que presentar el proyecto Attend, una solución tecnológica de ayuda a los profesionales del sector para determinar los factores que inciden en la adherencia al tratamiento del dolor. Aitor Moreno, experto en Inteligencia Artificial de Ibermática, ha sido el responsable de dar a conocer el proyecto Attend, desarrollado desde el Instituto Ibermática de Innovación, i3B, en colaboración con la Unidad del Dolor de Osakidetza.
El objetivo de Attend es ofrecer una herramienta TIC de ayuda a la toma de decisión médica
En los últimos años, y con la implantación de la receta electrónica, se han comenzado a usar mecanismos indirectos, como el RPM (Ratio de Posesión de Medicamentos), que expresa el porcentaje de tiempo que un paciente tiene acceso a su medicamento, considerando el número de días de suministro de medicamentos recibidos por un paciente dado y el intervalo de reposición. Estos mecanismos, si bien permiten comprobar la adherencia al tratamiento, no dilucidan las causas del mayor o menor grado de esa adherencia y, aún menos, proponen soluciones de mejora.
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Proyecto Attend
El objetivo de Attend es ofrecer una herramienta TIC de ayuda a la toma de decisión médica, de cara a identificar fácilmente cuáles son los factores que determinan la adherencia a un tratamiento farmacológico para un determinado paciente. El sistema permite ofrecer, de manera personalizada e individualizada, la mejor estrategia para optimizar la adherencia al tratamiento de cada paciente concreto.
Para ello se plantea desarrollar un modelo digital del paciente vinculado a la adherencia, que permita simular, de forma teórica y en base a la generación de modelos automáticos, las distintas reacciones de los pacientes ante distintos tratamientos. Todo gracias a la aplicación de algoritmos prescriptivos basados en técnicas de Inteligencia Artificial, en entornos paralelizados y distribuidos.
Proyecto PainMed
No es la primera ocasión en la que i3B desarrolla un sistema para abordar el ámbito del dolor. También con técnicas de Inteligencia Artificial, trabajó en el proyecto PainMed, para identificar de manera automática escalas de dolor mediante tecnología de identificación facial. El reto: cuantificar y valorar de forma objetiva, y no subjetiva, el nivel de dolor en pacientes con dificultad de comunicación mediante algoritmos obtenidos de miles de reconocimientos faciales.
Tanto Attend como PainMed han sido seleccionados desde el equipo de Organización Central en Osakidetza como proyectos relevantes de cara a presentarlos en la ‘European Connected Health Alliance’, como ejemplos de buenas prácticas de proyectos con tecnología avanzada en el contexto de la Analítica Avanzada.
