Tendencias en eSalud: los sistemas de apoyo a la decisión clínica

Nuestro mundo ha sufrido un cambio radical desde la llegada de la tecnología digital. Smartphones, tabletas, wearables… numerosos dispositivos que pueden conectarse a Internet y que han transformado nuestra vida diaria, principalmente, la manera en la que compartimos la información.

En el ámbito de la medicina, en el que se maneja una gran cantidad de datos, resultaba  inevitable la aparición de una infraestructura digital que ayudase en el manejo de tal volumen de información. Éste es el caso del registro electrónico del paciente o EHR (Electronic Health Record por sus siglas en inglés), un sistema que ofrece a los profesionales sanitarios la posibilidad de acceder a la información cuándo y dónde sea necesaria (1). Esta simple capacidad lo ha llevado a ser ampliamente adoptado por la comunidad médica (2); sin embargo, parece obvio que la tecnología actual debería ser capaz de ofrecer más funcionalidades que la de un mero almacén de datos. Capacidades como alertas ante valores críticos en los resultados de un laboratorio, detección de potenciales errores en la medicación prescrita, protocolos de actuación guiados… son el siguiente paso en la evolución de los sistemas sanitarios de esta nueva era digital.

¿Qué es un CDS?

Un sistema de apoyo a la decisión o CDS (Clinical Decision Support por su siglas en inglés) se pueden definir de forma genérica como todo software diseñado para ayudar en la toma de decisiones clínicas.

Ante esta definición muchos usuarios pueden caer en el error de asociar los CDS con simples alertas en forma de pop-ups. No obstante, las alertas no son la única ni, necesariamente, la mejor manera de realizar una labor de apoyo a la decisión. Un pop-up tan sólo puede realizar su función después de que haya ocurrido el evento, por ejemplo tras prescribir una dosis de medicación incorrecta; pero en muchas ocasiones resultaría beneficioso que la asistencia se produjese antes del evento, como  una sugerencia durante la prescripción.

Por ello, los CDS no se tratan de simples alertas, notificaciones o sugerencias explícitas, sino que en la práctica se agrupan una gran variedad de herramientas que incluyen:

• Alertas programadas y recordatorios para profesionales y pacientes
• Guías clínicas
• Protocolos de actuación para una dolencia específica
• Resúmenes e informes centrados en la información del paciente
• Plantillas de documentación
• Ayuda al diagnóstico
• Información de relevancia para el instante actual

A su vez, esta gran diversidad de funcionalidades puede ser desplegada en diferentes plataformas, como dispositivos móviles, la nube, red local, etc. De esta forma se pretende acercar a los equipos médicos una información oportuna y cualificada que, en ningún momento, sustituirá el juicio clínico, sino que asistirá al personal sanitario a la hora de tomar unas decisiones de mayor calidad.

Cinco propiedades de un buen CDS

Son muchos los que han planteado argumentos en contra de los CDS, basados en las implementaciones iniciales de dichos sistemas (3). Para subsanar estas debilidades, en la guía de implementación de un CDS (4) se desarrolla el conjunto de buenas prácticas que se han de seguir para la obtención de un sistema útil para el entorno sanitario, con cinco puntos esenciales que todo CDS debería proveer:

1. Información adecuada. La información debe estar basada en conocimiento clínicos contrastados y responder a una necesidad real.
2. Persona adecuada. El destinatario de dicha información puede ser cualquier miembro del equipo médico, incluido el propio paciente, a quien en muchos casos se descuida como participante activo de los procesos de atención sanitarios.
3. Canales adecuados. Los medios a través del cuales se proporciona la asistencia deberán ajustarse a las necesidades del usuario. P.ej. dispositivos móviles, portal del paciente, EHR, etc.
4. Formato de intervención adecuada. La ayuda se presentará en el formato más útil y comprensible posible. P.ej. protocolos de actuación, hojas asistenciales, cuadros de mando, listas de pacientes, etc.
5. Punto de flujo de trabajo adecuado. Se aportará la información en el momento de adecuado del flujo de trabajo, es decir, cuando sea necesario tomar una decisión o acometer una acción.

CDS escalables y fácilmente integrables

Conscientes de la necesidad de proveer de las interesantes capacidades de los CDS, en Gradiant hemos abordado esta problemática desde un punto de vista global, que permita la integración de estos CDS por parte del mayor número de sistemas posibles, sean estos EHR, dispositivos móviles, webs médicas, etc.

De forma conceptual, la idea sería habilitar bloques de SW que amplíen las capacidades de los sistemas ya existentes, de la misma manera que las aplicaciones de los app stores incrementan las funcionalidades incluidas de serie en los Smartphone.

Para alcanzar este grado de universalidad deseado, los bloques CDS aportados por Gradiant deberían estar basados en:

• Servicios. Una arquitectura orientada a servicios o SOA (Service Oriented Architecture por sus siglas en inglés) se basa en ofrecer una determinada funcionalidad a través de una interfaz invocable. Es decir, empleando este tipo de arquitectura ofreceremos distintas funcionalidades de CDS, además de facilitar la forma en la que otros sistemas deben invocarlas.
• Estándares. Los estándares aseguran la compatibilidad con el mayor número posible de sistemas. Empleando normas consolidadas y apoyadas por organizaciones de autoridad reconocida, facilitamos el uso de nuestros bloques CDS por parte de terceros. Algunos ejemplos son HL7 DSS, InfoButton, FHIR, IEEE 11073, CDS Hooks, etc.
• Conocimiento. Es necesario que el apoyo a la decisión esté sustentado por la mayor cantidad posible de información confiable. No sólo desde el punto de vista de conocimiento médico contrastado, sino también desde la perspectiva de la información del paciente, es conveniente reunir tantos datos como sea posible, empezando por los albergados por el EHR y terminando por los generados en dispositivos de uso personal.

Como punto de partida de esta arquitectura, Gradiant ha tomado como base dos implementaciones de código abierto orquestadas desde la Universidad de Utah:

1. OpenCDS es un framework software open-source cuya interfaz está disponible como servicio web, recibiendo en su entrada la información relativa a un paciente y devolviendo unas conclusiones específicas para dicho paciente. Qué información se solicita y qué conclusiones serán devueltas dependerá del módulo de conocimiento invocado de entre todos los que albergue un determinado OpenCDS.

Es en la creación de estos módulos, dónde Gradiant, junto con profesionales médicos de reconocido prestigio, está realizando un esfuerzo especial. Algunos ejemplos de funcionalidades implementadas hasta el momento son el cálculo de riesgo coronario, la determinación de la frecuencia de la realización de una colonoscopia, o el cálculo de riesgo de padecer cáncer colorrectal, entre otros.

La forma de mostrar la respuesta la elije el propio cliente OpenCDS. Cualquier herramienta es posible (alertas, resúmenes, sugerencias…); sin embargo para su elección se recomienda tener siempre presentes las cinco propiedades de un buen CDS.

2. OpenInfobutton es un framework software open-source cuya interfaz está disponible como servicio web. Su objetivo es reducir el esfuerzo requerido para la integración de recursos online en los sistemas clínicos electrónicos. Como datos de entrada recibe el contexto de la petición que comprende información de paciente (género, edad…) y tipo (interno, externo, cuidados intensivos…); sistema clínico del usuario; tarea ejecutada; localización del servicio, interés clínico, etc.

Como respuesta se obtiene un conjunto de recursos online (artículos científicos, páginas web,…) de relevancia para la petición realizada.

Las fuentes a las qué consultar para obtener dichos recursos pueden ser configuradas en la base de conocimiento del propio OpenInfobutton. Así, será posible que para un mismo tema (como puede ser la presión arterial baja), se recuperen páginas comprensibles para el público común, si la consulta la realiza el paciente; o una página de terminología médica, si la consulta la realiza el facultativo que lo atiende.

De nuevo, la creación de esta base de conocimiento es el centro de interés de Gradiant. Hasta el momento han sido creados, con la asistencia de expertos médicos, módulos acerca de la presión arterial y hábitos de vida saludable (para pacientes) y módulos acerca del cáncer colorrectal (para especialistas de digestivo).

¿Por qué elegir un CDS?

Los sistemas de apoyo a la decisión han llegado para quedarse. Tal y como hemos expuesto, un sistema EHR de la nueva era digital no puede entenderse sin las funcionalidades de los CDS. Sin embargo, este hecho no supone una limitación, ya que siguiendo las guías marcadas por las cinco propiedades de todo buen CDS, queda patente que los sistemas de apoyo a la decisión deben extenderse a otros canales: sistemas de farmacia, portales de paciente, etc.

Como investigadores, debemos contribuir en la transferencia de esta tecnología a las empresas del sector sanitario, puesto que se los sistemas de apoyo a la decisión clínica se perfilan como la evolución lógica de las plataformas actuales. Por ello, Gradiant se centra en el desarrollo de componentes propios y en su integración con bloques de código abierto de tal forma que los CDS que lleguen al mercado sean útiles, fácilmente manejables y eficaces, permitiendo a los profesionales médicos mejorar la calidad del cuidado de pacientes.

Autora: Victoria M. Cal González, investigadora – desarrolladora Senior del área de eSalud de Gradiant

Referencias

[[1]] Levingston, S. A. (2012). Opportunities in physician electronic health records: a road map for vendors. Bloomberg Government, New York.

[2] Furukawa, M. F., King, J., Patel, V., Hsiao, C. J., Adler-Milstein, J., & Jha, A. K. (2014). Despite substantial progress in EHR adoption, health information exchange and patient engagement remain low in office settings. Health Affairs, 10-1377.

[3] Arnott, D., Pervan, G., O’Donnell, P., & Dodson, G. (2004). An analysis of decision support systems research: Preliminary results. In Proceedings of the 2004 IFIP International Conference on Decision Support Systems (pp. 25-37).

[4] Osheroff, J. A. (2012). Improving outcomes with clinical decision support: an implementer’s guide. Himss.