• Las medidas y las herramientas de encuesta, son útiles para caracterizar el comportamiento de salud del paciente.
• El uso eficaz de estas herramientas tiene el potencial de mejorar la adherencia.

Las medidas y las herramientas de encuesta son útiles para caracterizar el comportamiento de salud del paciente

Los métodos cuantitativos son útiles para caracterizar el comportamiento de salud y ayudar a los pacientes en el autocontrol de sus enfermedades. Las encuestas y los cuestionarios tienen la ventaja de ser fáciles de implementar en el punto de atención y de ser aceptables para los pacientes.¹ Proporcionan ejemplos explícitos e información sobre el comportamiento del paciente que los médicos pueden utilizar para personalizar la atención.

Las ‘herramientas de autoevaluación de la evaluación del cumplimiento’ pueden simplemente evaluar la frecuencia o el tipo de incumplimiento, como el Cuestionario de activación de medicamentos (MAQ) ² o la Escala de informe de cumplimiento de medicamentos (MARS), ³ o ir más allá para evaluar las razones del no adherencia.⁴ La Medida de Activación del Paciente (PAM) es un indicador confiable de la voluntad y capacidad de un paciente para manejar su salud y atención de manera independiente.^5,6

El uso de estas herramientas puede proporcionar información a su médico durante el chequeo regular de un paciente.

El Cuestionario de adherencia al tratamiento se puede utilizar para evaluar la adherencia del paciente.

Las escalas y encuestas que cuantifican específicamente la adherencia al tratamiento incluyen cuestionarios auto informados. Estos cuestionarios son prácticos, flexibles y pueden ayudar a los médicos a identificar los niveles de adherencia, así como las creencias e inquietudes individuales de los pacientes, al tiempo que brindan comentarios relevantes en tiempo real.²

El Cuestionario de Adherencia a la Medicación (MAQ), también conocido como Escala de Adherencia a la Medicación de Morisky de 4 ítems (MMAS-4) y Escala de Morisky, ² es la escala de adherencia más común y es corta, fácil de usar y validada en muchas enfermedades de diferentes áreas. Las preguntas para pacientes con hipertensión pueden incluir:

• ¿A veces se olvida de tomar su medicación para la hipertensión?
• Cuando siente que su hipertensión está bajo control, ¿a veces deja de tomar su medicamento?

El MAQ tiene la ventaja de ser relativamente fácil de administrar, está disponible en inglés y es ampliamente aplicable a pacientes con enfermedades cardiovasculares.⁷ Proporciona una base útil para que los médicos comprendan el comportamiento de adherencia de sus pacientes y pueda informar la práctica clínica de rutina.

La escala del informe de adherencia a la medicación evalúa la adherencia intencional y no intencional

La Medication Adherence Report Scale (MARS) es una escala de autoinforme de cumplimiento de 5 o 10 ítems que evalúa tanto la adherencia intencional como la no intencional.³

El MARS-5 comprende ítems que describen una variedad de comportamientos no adherentes, con ítems redactados de una manera no amenazante y sin prejuicios para normalizar la adherencia, y una escala de respuesta que permite una categorización más matizada que un simple ‘sí / no’ o respuesta ‘alta / baja’ (es decir, un paciente no se clasifica simplemente como adherente o no adherente).³

La medida de activación del paciente es un reflejo de la capacidad del paciente para gestionar su salud.

La Medida de Activación del Paciente (PAM) refleja “el conocimiento, la habilidad y la confianza del individuo en el manejo de su propia salud y cuidado”, y es un indicador confiable de la voluntad y capacidad del paciente para manejar su salud y cuidado de forma independiente.^5,6

El cuestionario PAM-13 categoriza al paciente en una de cuatro “etapas de activación” progresivamente más altas, con etapas de activación más altas que indican que el paciente está más comprometido con conductas saludables como la dieta y el ejercicio, y la adherencia a las pautas y tratamientos.^5,6

Se ha demostrado que una mayor activación del paciente está relacionada con un comportamiento y resultados clínicos positivos, incluida la adherencia al tratamiento, y existe un interés significativo en poder evaluar e influir en el nivel de activación del paciente. Se ha establecido la importancia de la relación médico-paciente: los proveedores de fácil acceso y apoyo emocional que reconocen a los pacientes como autónomos y los motivan a autogestionarse se asocian con niveles más altos de activación del paciente⁶.

Limitaciones de las mediciones de adherencia autoinformadas existentes

Se ha sugerido que una limitación clave de las medidas de larga data es que no distinguen entre la medida en que se omiten las dosis y las razones por las cuales se omiten. Medirlos por separado puede agilizar el proceso: ⁴

• Medir el alcance puede ayudar a identificar a los pacientes con niveles de adherencia subóptimos
• Medir las razones puede ayudar a identificar los objetivos de intervención si es necesario

Tales herramientas, incluido un dispositivo de autoinforme que realiza entrevistas cognitivas de no adherencia (para medir el alcance) y la Escala de autoeficacia de adherencia a la medicación (para medir las razones) con pacientes con hipertensión, se han desarrollado con el objetivo de mejorar la medición de incumplimiento autoinformado.⁴

Los pacientes pueden ser reacios a “admitir” la falta de adherencia

Los pacientes a menudo no están dispuestos a admitir problemas con la adherencia, especialmente cuando se les pregunta de manera directa; pueden encontrar esto intimidante y, por lo tanto, reacios a admitir que no toman sus medicamentos.⁸

Se ha desarrollado un examinador fácil de usar, llamado “Hacer que los medicamentos funcionen para usted”, que permite a los pacientes indicar si están experimentando uno o más de los siete problemas con sus medicamentos (basándose en el marco COM-B), en lugar de preguntar directamente sobre su adherencia. Incluye elementos que evalúan la capacidad (no puedo administrar tantos medicamentos), la oportunidad (no puedo permitirme ni el tiempo ni el dinero para obtener los medicamentos) y la motivación (no estoy seguro de si el medicamento realmente me está ayudando). Un estudio piloto de pacientes con diabetes encontró que el evaluador podía identificar una variedad de problemas relacionados con los medicamentos; El 88% de la muestra indicó al menos un problema, en contraste con los números relativamente pequeños que típicamente revelan incumplimiento.⁸

El marco SPUR (Social, Psychological, Usage, Rational) forma la base de un cuestionario digital interactivo que describe los riesgos conductuales de incumplimiento de un paciente y los factores detrás de su comportamiento. Las tecnologías de adherencia digital personalizadas como esta tienen el potencial de proporcionar servicios de apoyo más flexibles y personalizados para cambiar el comportamiento, con menos demandas de tiempo del médico.⁹

Las medidas objetivas también son herramientas útiles para determinar la adherencia.

Existe una variedad de métodos objetivos que también se pueden utilizar para medir la adherencia del paciente a los medicamentos. Éstas incluyen:

• Construcción de modelos farmacocinéticos para calcular la dosis que ha ingerido el paciente¹⁰
• Los dispositivos electrónicos, como el Sistema de Monitoreo de Eventos de Medicamentos (MEMS) se han utilizado durante varios años para medir la adherencia a la medicación y se consideran un método estándar de oro para evaluar el comportamiento de toma de medicamentos de los pacientes. El MEMS es un dispositivo electrónico que consta de una tapa de MEMS con un circuito electrónico que registra la apertura del frasco de pastillas de MEMS¹¹
• Los datos de recetas en los registros médicos electrónicos (EMR), vinculados con los datos de reclamos de farmacia, también brindan la oportunidad de examinar las tasas de surtido de recetas y los factores asociados con ellos. Un estudio en los EE. UU. Encontró que proporciones significativas de pacientes (especialmente pacientes sin antecedentes de tratamiento previo) no surtieron recetas de antihipertensivos¹²

Usar cuestionarios y evaluadores para impulsar la adherencia

Los médicos pueden utilizar las respuestas de los cuestionarios y las pruebas de detección para proporcionar el apoyo necesario para impulsar la activación del paciente y mejorar la adherencia^2-6. Un paciente hipertenso que no necesariamente se ve a sí mismo como responsable de controlar su condición puede carecer de conocimientos elementales sobre la hipertensión y los posibles resultados. Su médico puede educarlos sobre la afección y su papel en su manejo. De manera similar, un paciente con mayor activación puede tener las habilidades y conocimientos necesarios para manejar su hipertensión y adherirse a su tratamiento, pero su comportamiento de adherencia puede verse descarrilado por el estrés o eventos de salud inesperados.¹³ En este caso, el médico puede influir positivamente en su activación. y adherencia al estar disponibles para abordar cualquier pregunta o inquietud que pueda tener el paciente y ayudarlo a sentirse apoyado en caso de que surjan cambios inesperados.

Definiendo la adherencia

La adherencia es un comportamiento que abarca al paciente, el proveedor de atención médica y la capacidad de seguir las recomendaciones acordadas, por ejemplo, cambios en la dieta y ejercicio.

La adherencia comprende múltiples etapas y se puede dividir en comportamientos intencionales o no intencionales

Hay una variedad de factores que influyen en la capacidad de una persona para adherirse, desde la consulta inicial hasta el nivel social.

La adherencia es un factor clave en la efectividad de las terapias tanto para enfermedades crónicas como agudas. Esto es particularmente cierto para las enfermedades cardiovasculares, donde la falta de adherencia a los medicamentos crónicos puede tener un impacto negativo tanto en el paciente como en el sistema de salud. La no adherencia a menudo se denomina el talón de Aquiles de la medicina basada en la evidencia, ya que los pacientes que no se adhieren a lo prescrito no lograrán alcanzar los objetivos clínicos y tendrán resultados clínicos subóptimos, y el verdadero impacto de la medicación sigue siendo desconocido o poco claro.¹

La definición de adherencia ha evolucionado desde la descripción inicial de la OMS de 2001 de “la medida en que los pacientes siguen las instrucciones médicas”. Si bien este fue un punto de partida útil, no abarcó la gama de intervenciones médicas utilizadas para tratar enfermedades crónicas. Esto evolucionó aún más para superar la naturaleza pasiva del paciente; donde el comportamiento del paciente hacia la adherencia se refleja en múltiples etapas: surtido de recetas, toma de medicamentos de forma adecuada, asistencia a citas de seguimiento y autocuidado. Esto se amplió aún más para resaltar la importancia de la relación entre el proveedor de atención médica y el paciente y, por lo tanto, salió a la luz una definición fusionada:

“La medida en que el comportamiento de una persona – tomar medicamentos, seguir una dieta y / o realizar cambios en el estilo de vida – se corresponde con las recomendaciones acordadas de un proveedor de atención médica”

HAY MÚLTIPLES ETAPAS Y TIPOS DE ADHERENCIA.

Para obtener una mejor comprensión de la adherencia y los comportamientos del paciente, debe haber una clara diferenciación entre los comportamientos intencionales y no intencionales. La no adherencia intencional se basa en la decisión activa de un paciente de renunciar a una terapia prescrita. Esto puede tener lugar al principio del proceso con el incumplimiento de una nueva prescripción (alrededor del 15% de los pacientes) o la suspensión de un medicamento sin la consulta de un proveedor de atención médica (50% de los pacientes). es un proceso pasivo, en el que los pacientes no siguen las instrucciones de prescripción por olvido o circunstancias fuera de su control; se estima que representa el 20-50% de los pacientes¹. Sin embargo, no existe una línea clara entre la no adherencia intencional y no intencional. Gadkari et al sugirieron que la falta de adherencia involuntaria puede verse influenciada por creencias sobre la medicación, la presencia de enfermedades crónicas y los factores sociodemográficos, que tienen el potencial de influir en la falta de adherencia intencional en el futuro.¹ Teniendo esto en cuenta, es importante señalar que La adherencia no es un comportamiento único y abarca una multitud de etapas, que incluyen: ³

1. Inicio (Cumplimiento): cuando el paciente toma la primera dosis de un medicamento recetado. La definición de esto ha evolucionado para dar cuenta de que es una variable de tiempo transcurrido hasta el evento³, que corresponde desde el llenado de la receta hasta el momento en que se ha tomado la primera dosis.
2. Implementación (Cumplimiento): la medida en que el paciente realmente está haciendo correspondiente a la medicación prescrita, desde el inicio hasta que se completa la última dosis. Esto puede incluir aspectos como la proporción de medicamentos recetados extraídos de las recetas; proporción de dosis tomadas según lo recomendado por el proveedor de atención médica; número de vacaciones del fármaco e intervalos entre dosis.³
3. Persistencia: el período de tiempo entre el inicio y la última dosis que precede inmediatamente a la interrupción.³

LA ADHERENCIA ES UN COMPORTAMIENTO MULTIFACÉTICO

Khan et al afirmaron que la interacción entre los pacientes y su proveedor de atención médica tiene un papel fundamental en la adherencia a los regímenes de tratamiento. La adherencia, como comportamiento, se extiende más allá de que el paciente esté de acuerdo con un plan de tratamiento. Aquellos con enfermedades crónicas tienen más probabilidades de demostrar una buena adherencia si tienen un papel activo en la formulación de sus planes de tratamiento.⁴ La toma de decisiones compartida permite que los pacientes y los proveedores de atención médica sean iguales en el desarrollo y seguimiento de su atención. Esto no solo genera confianza, sino que también garantiza que las expectativas y los objetivos de la terapia estén alineados con el proveedor de atención médica y el papel general del tratamiento en la vida de los pacientes.

FACTORES SISTÉMICOS EN ADHERENCIA / NO ADHERENCIA

Hay tres razones generales detrás de las bajas tasas de adherencia a la medicación para enfermedades crónicas, que abarcan muchos factores. Hay poca conciencia del problema entre todas las partes interesadas, los profesionales de la salud subestiman el problema en sus pacientes y una falta de evidencia que respalde las intervenciones rentables para mejorar la adherencia. En segundo lugar, objetivos incorrectos para las intervenciones e incentivos deficientes; Las discusiones a menudo atribuyen el problema al paciente individual, más que a los elementos del sistema de salud (como los costos de los medicamentos y la dificultad para surtir las recetas) que pueden estar impulsando la falta de adherencia. En tercer lugar, la falta de participación del paciente en las decisiones sobre su terapia, lo que genera una falta de motivación o un rechazo a la terapia⁴.

Sabate et al. afirmaron que, a nivel mundial, los pacientes con enfermedad cardiovascular muestran un patrón similar a otras patologías crónicas, donde hay un 50% de adherencia en los países de altos ingresos, y la tasa es aún menor en los de bajos a medianos ingresos². atribuido a la variación en la geografía, la cultura y el comercio, y los recursos de salud y la disponibilidad de atención médica. La mala adherencia crea un círculo vicioso dentro de las regiones más pobres que los recursos limitados no pueden ser utilizados en una way.² efectiva

Se estima que la falta de adherencia explica 200.000 muertes evitables en Europa cada año.⁴ Los pacientes que no fueron adherentes a las estatinas tuvieron un costo total de atención médica en promedio de $ 900 más que los pacientes adherentes; y tienen una mayor probabilidad de hospitalización.⁵ Por el contrario, la adherencia a las estatinas muestra menores costos generales de atención médica. Aunque los costos de los medicamentos pueden aumentar a corto plazo, esto se compensa con costos médicos más bajos. En los EE. UU., Mejorar la adherencia de los pacientes se traduce en un ahorro de $ 3 mil millones al año.⁶

COMPRENDER Y MEJORAR LA ADHERENCIA AL TRATAMIENTO.

Los primeros modelos se basaron en intervenciones escritas simples para mejorar la adherencia, sin embargo, esto solo fue efectivo a corto plazo. Esto más tarde se desarrolló para educar a los pacientes sobre su enfermedad y la medicación con seguimiento para mejorar la adherencia a largo plazo.⁷ Sin embargo, a medida que la tecnología ha progresado, el estándar de oro ha evolucionado para medir la adherencia del paciente utilizando dispositivos electrónicos o digitales, que permiten una intervención personalizada si no adherente o fomentar el comportamiento si es adherente. Este nivel de evaluación permite una colaboración entre el paciente y el proveedor de atención médica.⁸

Debido a la naturaleza compleja de los comportamientos relacionados con la adherencia, es importante desarrollar un modelo que permita el uso de intervenciones conductuales efectivas. Con el desarrollo de modelos de intervención conductual basados ​​en la evidencia, es más probable que esas intervenciones tengan un efecto mayor que las que se basan únicamente en la observación. Esto no excluye las intervenciones basadas en otros factores, como la complejidad del régimen y el costo de la medicación.⁷ El desarrollo de modelos que abarquen diferentes poblaciones, todos los factores contribuyentes y consideren diferentes elementos del viaje del paciente, será un elemento importante para mejorar los resultados en la enfermedad cardiovascular. mediante la mejora de la adherencia a la medicación. Estos modelos deben aprovechar la evidencia en evolución y la tecnología emergente para garantizar que la responsabilidad se comparta entre el proveedor de atención médica y el paciente. Los siguientes artículos de esta serie ofrecen una visión general actualizada de las explicaciones de la no adherencia (artículos 3 y 4), las estrategias de intervención que pueden utilizarse para mejorar la adherencia (artículos 5 y 6) y el papel de los enfoques digitales para lograr esto (artículos 7 y 8).

La buena salud es el punto de partida para todo lo que es posible en la vida. Durante más de 125 años, hemos estado persiguiendo avances en medicamentos, ciencia, tecnología y nutrición que crean más posibilidades para más personas en todas las etapas de la vida.

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En línea con este propósito, es que contamos con más de 100 medicamentos con registro Bioequivalente en el Instituto de Salud Pública. (ISP). A través de nuestros medicamentos Bioequivalentes cubrimos enfermedades de todas las áreas terapéuticas que componen nuestro portafolio de medicamentos.

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Además, somos líderes en áreas terapéuticas relacionadas con gastroenterología y neurociencia, ayudamos a mejorar el impacto en la morbimortalidad cardiovascular y lideramos el programa de vacunación nacional contra la influenza, entre otros.

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Principios y Práctica en Investigación Clínica

Abbott se complace en informar que será centro para el programa de Harvard en Chile 2024. Este programa colaborativo e interactivo de aprendizaje a distancia en investigación clínica atrae a participantes de todo el mundo.

• Cupos limitados.
• Al inscribirse indicando que es por un site (Abbott Chile), se accede a un 28% de descuento.
• Plazo para la inscripción: 30 de Enero de 2024.
• Las clases podrán ser vistas en las oficinas de Abbott EPD Chile (Pedro de Valdivia 295, Providencia).
• El curso será dictado en Inglés, por lo que se requiere de un manejo avanzado del idioma.
• Costo del curso: $3.300 USD

¿A quién está dirigido?

El programa está diseñado tanto para personas que deseen obtener una formación básica o avanzada en ensayos clínicos antes de pasar al campo, como para aquellos que tienen experiencia en esta área y pretenden ampliar su función en el diseño, gestión, análisis e información de los resultados de ensayos clínicos.

28 MARZO-13 DICIEMBRE, 2024
DIRECTOR DEL PROGRAMA

Felipe Fregni, MD, PhD, MPH, MEd
Professor of Epidemiology, Harvard T.H. Chan School of Public Health International Dist. Professor of Physical Medicine & Rance-Learning Clinical Research Training Program Rehabilitation, Harvard Medical School.

FECHAS:

• Programa principal de aprendizaje a distancia de 9 meses: 28 de marzo -13 diciembre 2024
• Curso de inmersión de 5 días: 9-13 diciembre 2024
• Opcional 3 días workshop de estadística avanzada: julio 29-31, 2024
• Taller opcional de escritura de manuscrito de investigación de 2 días: 1-2 agosto 2024

Revisa el programa a continuación

En todo lo que hacemos, nos dedicamos a ayudar a las personas a vivir más plenamente.
Aportamos soluciones adaptadas a las necesidades de los pacientes. Siendo pioneros en
proporcionar tratamientos y productos innovadores, dispositivos médicos que salvan
vidas y nuevos enfoques en el cuidado de la salud.

En Abbott, ser pioneros significa estar a la vanguardia de la Ciencia y también del medio
ambiente.

En línea con los esfuerzos de Abbott por preservar la salud del medioambiente, y
gestionar el agua de forma responsable, la Planta de Abbott se convirtió en el primer
sitio de la industria del cuidado de la salud, en recibir la certificación Core Level por
parte de Alliance for Water Stewardship (AWS).

El trabajo de Abbott en Chile forma parte de su esfuerzo global para proteger la salud
del medioambiente en todas sus operaciones y con proveedores claves. El plan de
Sustentabilidad 2030 de Abbott contempla metas altas para reducir las emisiones de
carbono, preservar el agua, reducir el impacto ambiental de los envases y minimizar los
residuos, para así lograr su objetivo de ayudar a 3.000 millones de personas anualmente
de aquí a 2030, y dar forma a un futuro sostenible a través de una mejor salud.

La alta incidencia de enfermedades crónicas y la falta de adherencia (o adherencia inadecuada) a los tratamientos farmacológicos y no farmacológicos por parte de los pacientes representan graves problemas en términos de salud pública, constituyendo un desafío creciente para las diferentes instituciones y profesionales de la salud involucrados.¹

En promedio, uno de cada tres pacientes abandona su tratamiento antes de lo recomendado² y entre el 30% y el 50% de los medicamentos recetados para enfermedades crónicas no se toman según las indicaciones.³ De hecho, más del 30% de los pacientes nunca recogen su primera prescripción.²

Lamentablemente estas cifras contribuyen a que haya decenas de miles de decesos al año. Para dar un ejemplo, en Europa 200 mil muertes prematuras anuales están relacionadas con la falta de adherencia.²

El incumplimiento de los planes terapéuticos definidos puede provocar complicaciones clínicas además de estrés físico y emocional causado por la necesidad de hospitalizaciones sucesivas, lo que conduce a implicaciones económicas y financieras, incluso a nivel de los sistemas de salud.¹

La adherencia es un comportamiento repetido y continuo, si los pacientes no siguen su tratamiento necesitan algo que los ayude a cambiar sus hábitos. El uso de intervenciones conductuales basadas en la evidencia y la teoría puede influir en la salud del paciente.⁴

Los avances en tecnología y ciencias del comportamiento nos brindan herramientas para pasar de pensar en cómo tratar la enfermedad a cómo tratar a las personas.⁴

Las ciencias del comportamiento en acción

Dentro de las ciencias del comportamiento podemos encontrar el marco COM-B, el cual divide todos los factores que influyen en la falta de adherencia en tres grupos: capacidad, oportunidad y motivación. Es, a su vez, la base para decidir cómo abordar el problema tomando en cuenta las condiciones particulares de cada paciente.⁵

Las capacidades que influyen en la falta de adherencia pueden ser físicas como falta de destreza o deglución, y psicológicas como problemas de memoria, déficit de conocimiento o imposibilidad de planificación.⁵

En cuanto a la falta de oportunidades que afecta la adherencia, estas se dividen en sociales –por ejemplo, fallas en la comunicación con el profesional de la salud o falta de apoyo– y físicas, como problemas de acceso a la salud o financieros.⁵

Las motivaciones se dividen en reflexivas, es decir, creencias negativas sobre la enfermedad y el tratamiento, y automáticas, entendidas como depresión, emociones y hábitos. Estas son las causas que más influyen en que los pacientes sigan o no el tratamiento.⁵

El rol de los profesionales de la salud

Entre los factores que contribuyen a la falta de adherencia se encuentra la incredulidad en el tratamiento, la falta de motivación y el deterioro de la relación entre el profesional de la salud y el paciente.¹

Los pacientes se adhieren cuando encuentran algún sentido tangible de que el medicamento prescrito o el cambio de hábitos contribuirán a resultados positivos relativamente inmediatos.¹

Por ejemplo, con los medicamentos hipoglucémicos el cumplimiento óptimo del tratamiento está estrechamente relacionado con una relación de confianza entre los profesionales de la salud y los pacientes.¹

La complicidad entre el paciente y el médico (la sensación del paciente de que sus necesidades y preocupaciones, durante las consultas médicas, fueron escuchadas y atendidas) predice la calidad de la adherencia al tratamiento farmacológico a largo plazo, contribuyendo a la prevención de complicaciones y, cuando se establece, a una mayor eficacia en su control.¹

Los sistemas de salud deben evolucionar hacia una mayor eficiencia que garantice  seguimiento clínico, farmacéutico y social a todos los pacientes, y adecuado a cada necesidad, así como minimizar las posibles complicaciones naturales y económicas que comprometan la calidad y esperanza de vida de los pacientes.¹

Descubre el papel que jugó el monitoreo remoto durante la pandemia.

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología basada en el modelo de redes neuronales del cerebro que utiliza múltiples capas de algoritmos, deep learning y computación cognitiva para el procesamiento de datos y que, puesta al servicio de la ciencia médica, está revolucionando el saber y accionar de los profesionales de la salud.¹

En años recientes, la IA se ha incorporado a la medicina como auxiliar en el mejoramiento de la atención al paciente: acelera los procesos y logra una mayor precisión diagnóstica. Hoy en día, las imágenes radiológicas, las preparaciones de anatomía patológica y los registros médicos electrónicos de los pacientes se evalúan mediante aprendizaje automático, ayudando tanto en el proceso de diagnóstico como en el propio tratamiento de los pacientes.²

Existen muchos programas informáticos de apoyo al diagnóstico que han ido mejorando su aprendizaje a través de su uso repetido y continuo. Por ejemplo, en el campo de procesamiento e interpretación de imágenes, los algoritmos basados en inteligencia artificial mejoran la calidad y precisión del diagnóstico ya que son excelentes para reconocer automáticamente patrones complejos en los datos de imágenes, eliminan el ruido en las imágenes ofreciendo una mayor calidad y permiten establecer modelos tridimensionales a partir de imágenes de pacientes concretos.²

La inteligencia artificial en la atención del cáncer de mama

Los programas de detección de cáncer de mama se implementan actualmente en la mayoría de los países desarrollados, pues han demostrado aumentar la detección temprana de la enfermedad, lo que conduce a un mejor pronóstico y reducción en las tasas de mortalidad.³

Por décadas, la mastografía ha sido la herramienta de primera línea en la detección del cáncer de mama, con más de 200 millones de mujeres examinadas cada año en todo el mundo. Sin embargo, aún existen limitantes en la sensibilidad y especificidad de las máquinas, incluso con los avances tecnológicos más recientes. De hecho, durante un cribado, hasta 30% a 40% de los cánceres de mama pueden no ser detectados.³

Debido al creciente interés en la implementación de la IA en la imagenología médica, se han desarrollado múltiples algoritmos basados en deep learning, los cuales se han aplicado a la mastografía digital. Investigaciones preliminares demuestran que los sistemas basados en inteligencia artificial para interpretar mastografías pueden mejorar la eficiencia de los radiólogos en cuanto a sensibilidad, especificidad y tiempo.³

Tal es el caso de MammoScreen®, una solución diseñada para identificar riesgos de cáncer de mama en mastografías digitales bidimensionales, en regiones donde existe sospecha de su presencia, así como evaluar la probabilidad de malignidad. Dicho sistema toma como dato de entrada el set completo de cuatro vistas que comprenden la mastografía (imágenes craneocaudales izquierda y derecha; y mediolateral oblicua) y entrega una serie de tomas posicionales con un puntaje de sospecha asociado.³

El sistema combina dos grupos de redes neuronales convolucionales profundas (el grupo “imagen” interpreta las mamografías y les asigna un puntaje, y el grupo “lesión” detecta regiones de interés y determina si el hallazgo es una calcificación o lesión de tejido blando) con un módulo de agregación³ y, basándose en distintos casos interpretados por radiólogos expertos, además del uso de avanzadas técnicas de deep learning, las redes neuronales de MammoScreen® detectan y caracterizan resultados sospechosos.⁴

El módulo de agregación, por su parte, combina las predicciones de ambos grupos para formar la imagen de predicción final. Asigna un nuevo valor al hallazgo más significativo, y en el resto se obtienen resultados que varían de acuerdo con su relevancia. De esta forma se asegura la óptima integración entre ambas partes, de modo que un resultado fuertemente positivo –o negativo– es posible solo cuando los dos grupos coinciden totalmente.³

Con ayuda de la inteligencia artificial, el software reúne diferentes familias de algoritmos de aprendizaje automatizado –machine learning– para llevar a cabo una amplia variedad de tareas como detección de hallazgos, interpretación del nivel de sospecha y relación de hallazgos desde múltiples puntos de vista. De igual forma, el algoritmo de la solución vincula la caracterización de la malignidad del tumor, al nivel de la mastografía, con los hallazgos específicos.⁴

Las herramientas tecnológicas enfocadas en la IA siguen encontrando una infinidad de aplicaciones como son el 3D, machine o deep learning, imagenología y telesimulación, entre otros, con el fin de no solo detectar un diagnóstico certero, sino crear otros tipos de combinaciones para generar algoritmos que, unidos a los datos clínicos y a las imágenes, puedan dar una predicción exacta, lo que se traduzca en un buen tratamiento para el paciente.¹

Conoce cómo se aplica la IA a la atención médica en: La evolución de las prótesis inteligentes y el tacto artificial.

Durante siglos, las prótesis han buscado restaurar por completo la apariencia de extremidades faltantes y sustituir sus funciones cotidianas como cocinar, comer o vestirse.¹ Este camino ha generado mecanismos altamente complejos para imitar una amplia gama de movimientos e interfaces de control para comunicarse con el dispositivo protésico.²

Ya están disponibles materiales capaces de soportar en gran medida las demandas físicas y mecánicas de las prótesis. Ahora, el camino para las prótesis es la inteligencia artificial, la cual se centra en convertirlas en dispositivos adaptables, capaces de aprender y sensibles a un entorno que cambia constantemente.²

El Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) es clave para seguir esta nueva ruta ya que permite la recopilación remota de datos, la visualización en tiempo real, la reprogramación de las prótesis inteligentes a través de Wi-Fi y la transferencia de información a una nube.¹

Por ejemplo, el prototipo Ubi-Sleeve registra en prótesis de extremidades inferiores varias señales como temperatura, humedad e identificación de deslizamiento. Otros prototipos han mostrado la viabilidad de transmitir señales mioeléctricas y datos de sensores a un servidor en la nube para determinar un patrón de agarre y recibir el comando del motor para accionar una pinza robótica.¹

En busca del tacto artificial

El sentido del tacto no solo refleja la respuesta corporal a estímulos físicos externos (por ejemplo, temperatura, humedad y presión), también identifica una serie de parámetros psicológicos basados en la extracción y análisis de la información por parte del cerebro, como el reconocimiento de texturas y rugosidad.³

Sin embargo, como estos parámetros psicosensoriales son difíciles de cuantificar, sigue siendo complicado simular la percepción táctil humana para determinar el tipo y la rugosidad de los materiales, lo cual es crucial para la interacción entre sistemas robóticos inteligentes y el medio ambiente, tanto en el contexto de la clasificación industrial como de la vida cotidiana de las personas con limitaciones físicas que dependen de las prótesis.³

El efecto triboeléctrico se refiere a la electrificación inducida por contacto que se produce en varias interfaces. Los nanogeneradores triboeléctricos pueden convertir la energía mecánica en señales eléctricas y se han utilizado ampliamente como dispositivos de recolección y detección de energía, como biosensores y sensores médicos implantables.³

Científicos en China desarrollaron un dedo inteligente triboeléctrico que superó la percepción táctil humana para su uso en robots inteligentes o prótesis artificiales. Se le integró un conjunto de sensores compuesto por varios materiales típicos en diferentes posiciones de la serie triboeléctrica, la cual podía identificar el tipo y la rugosidad de los materiales en función de la detección triboeléctrica.³

El procesamiento de datos basado en machine learning minimizó la interferencia ambiental, mejorando sustancialmente la precisión de la identificación de materiales hasta el 96.8%. El módulo de comunicación y visualización inalámbrica integrado en el dedo inteligente permitió que los resultados del reconocimiento se presentaran de forma más intuitiva.³

Cuando el dedo inteligente tocó el material a probar, la información de reconocimiento se proyectó directamente en una pantalla OLED. Este prototipo es una muestra de la nueva era en el modelado de la percepción táctil humana.³

El aporte de la impresión 3D en las prótesis inteligentes

Muchos amputados abandonan sus brazos y muñecas protésicas porque el peso y las dimensiones de varias prótesis pueden causar molestias y problemas de coordinación. Estas complicaciones a menudo surgen cuando las prótesis no se ajustan correctamente a la persona amputada.⁴

La impresión 3D permite el desarrollo de prótesis más ligeras que se pueden modificar fácilmente para adaptarse al amputado. Es importante aprovechar la nueva tecnología proporcionada por las impresoras 3D para que las prótesis sean asequibles para todas las personas amputadas. De lo contrario, quienes no reemplazan su extremidad faltante pueden experimentar complicaciones en sus otras extremidades, como lesiones y artritis.⁴

Conoce más sobre lo último de la tecnología aplicada a la atención médica en: La Inteligencia Artificial como asistente para salvar vidas.

Durante la pandemia de COVID-19, el monitoreo remoto de pacientes estuvo asociado a
cifras positivas en comparación con personas que no accedieron a esta ventaja:

87% menos de hospitalizaciones, 77% menos muertes y una reducción de más de 11 mil
dólares en los costos por paciente.¹

La tecnología se ha desarrollado al punto de que el paciente puede realizar sus actividades
cotidianas en el hogar mientras registra sus signos vitales esenciales, como frecuencia
cardíaca, frecuencia respiratoria, presión arterial y temperatura.

También existen dispositivos que miden otros parámetros esenciales, por ejemplo:

los niveles de glucosa en sangre y la actividad del sistema nervioso.²

El registro de datos vía remota no solo ayuda a monitorear continuamente a personas con
padecimientos graves, sino también a detectar una enfermedad de manera temprana y así
evitar empeoramiento y muertes prematuras.²

Otras ventajas son la reducción de hospitalizaciones y los costos que ello implica, lecturas
más precisas, atención médica de emergencia, servicio para pacientes con problemas de
movilidad e intervenciones médicas no invasivas,² así como disminuir la carga de trabajo
de los profesionales de la salud.¹

RETOS Y EVOLUCIÓN DEL MONITOREO REMOTO

Los sistemas tradicionales recopilan datos mediante sensores adheridos al cuerpo, lo cual
plantea dificultades en términos de movilidad para el paciente y sus actividades
cotidianas. Dado que este tipo de dispositivos influyen en la comodidad, los datos
fisiológicos se pueden ver afectados.²

Si bien hay muchas situaciones en las que son necesarias intervenciones invasivas o con
contacto, la investigación se ha orientado a buscar nuevos métodos para obtener datos
fisiológicos de la forma menos invasiva posible y sin contacto.²

Además, aunque el monitoreo remoto ha avanzado a lo largo de los años, existen algunas
carencias significativas que marcan el rumbo de las nuevas investigaciones, como los
problemas de seguridad y privacidad.²

APLICACIONES PRÁCTICAS DE MONITOREO REMOTO DE SALUD

La tecnología de monitoreo remoto de pacientes va desde sensores adheridos al cuerpo
hasta sensores ambientales en el entorno, así como nuevos avances de recopilación de
datos sin contacto, ya que solo requieren que el paciente esté presente a unos pocos
metros del sensor.²

Blumio es un sensor portátil en forma de brazalete que se puede cargar durante todo el
día y que utiliza un radar para medir directamente los movimientos de la pared arterial y
otros signos vitales. Esto se complementa con un motor de análisis predictivo que
identifica anomalías de la presión arterial y a través de este monitoreo remoto puede
atender la preeclampsia durante el embarazo.³

Otro ejemplo es Neurvesta, un dispositivo portátil no invasivo que permite a los médicos
detectar alteraciones en el sistema de equilibrio vestibular y luego aplicar
neuroestimulación correctiva para ayudar a restaurar el equilibrio interrumpido.³

Abbott está desarrollando un sensor dual para la presencia de glucosa en la sangre, así
como para ayudar a reducir la frecuencia con la que se producen episodios de cetoacidosis
diabética.⁴

Conoce la importancia del Internet de las cosas para el futuro del monitoreo remoto.