Los historiales médicos electrónicos contienen cantidades inmensas de datos de pacientes —tanta información que los clínicos a menudo tienen dificultades para destilar lo que verdaderamente importa en el momento de la atención.
Uno de los aspectos más prometedores de la IA es su capacidad para ayudar a dar sentido a esos datos y ofrecer información rápida, permitiendo así que los médicos actúen antes y con mayor seguridad, comentó Jeremy Cauwels, director médico de Sanford Health, en una entrevista el mes pasado en la conferencia Total Health de Reuters en Chicago.
Señaló que su sistema de salud está integrando la IA en su historial electrónico para automatizar las recomendaciones de atención basadas en evidencia. Por ejemplo, Sanford ha implementado un módulo de enfermedad renal crónica que rastrea cuándo un paciente pasa de una etapa de la enfermedad a otra y automáticamente sugiere a los médicos de atención primaria los laboratorios correctos según las pautas de la Fundación Nacional del Riñón.
Cauwels destacó que esta herramienta incluso ayudo a su propio padre de 76 años a mantenerse en el cronograma de monitorización adecuado.
“En el último año, pasó de la etapa dos a la etapa tres de la enfermedad renal crónica debido a su edad,” explicó Cauwels. “Incluso teniendo atención médica en su familia, no habría pensado en preguntar y hacer el cambio. Esto nos recordó cómo mejorar la calidad sin requerir realmente nuestro esfuerzo mental para lograrlo.”
El modelo ha duplicado el número de pacientes diabéticos que reciben las pruebas recomendadas para la enfermedad renal crónica, además de triplicar la tasa de diagnósticos tempranos. Esto permite intervenciones más precoces y puede ayudar a reducir la costosa diálisis —lo cual es significativo para pacientes rurales que viven lejos de centros de diálisis, señaló Cauwels.
También describió una nueva herramienta de cribado de cáncer de colon con IA que Sanford planea integrar en su historial electrónico a partir de enero.
Dado que las pautas actuales de gastroenterología clasifican a los pacientes solo como “normales” o de “alto riesgo”, Sanford desarrolló un modelo que utiliza 85 variables diferentes para generar una puntuación de riesgo personalizada para cada paciente.
Esto permite a los clínicos adaptar sus conversaciones y recomendaciones, lo cual es especialmente importante en el Alto Medio Oeste, donde las tasas de cáncer de colon están entre las más altas del país, explicó Cauwels.
“Es absolutamente solucionable si se realiza el cribado adecuado y se detecta a tiempo —pero está ocurriendo en personas cada vez más jovenes, y si no se detecta a tiempo, es un cáncer extremadamente fatal o que acorta la vida,” afirmó.
Al traducir datos complejos en guías claras y oportunas, la IA puede ayudar a los médicos a detectar enfermedades más temprano y personalizar el tratamiento para cada paciente —lo que mejora la calidad de la atención sin añadir carga cognitiva, afirmó Cauwels.
Foto: Volha Rahalskaya, Getty Images