CÓMO LOS ALGORITMOS PODRIAN MEJORAR

 LA ATENCION PRIMARIA

 

 

Los algoritmos clínicos automatizados pueden ser tan simples como reglas basadas en la edad que desencadenan una llamada de programación para una vacunación preventiva o tan complejos como una vía que especifica una serie de pruebas y tratamientos para afecciones crónicas como la presión arterial alta.

Como se ha demostrado durante la pandemia de covid-19, si se programan y operan correctamente, mejoran la eficiencia operativa y maximizan la calidad clínica y la atención sanitaria.

La atención primaria en salud tiene el enorme potencial de transformarse echando mano de la aplicación de algoritmos automatizados, pero esto requiere la creación de procesos sistematizados seguros y eficaces.

En este artículo J. Hunter Young, Kyle Richardville, Bradley Staats y Brian J. Miller proponen seis principios que deben guiar este objetivo:

    Primero, no hagas daño: La seguridad debe ser un principio primario que guíe la utilización de cualquier proceso clínico automatizado.

    Elección: Los pacientes que cumplan con los criterios de inclusión para un proceso automatizado específico deben poder optar por no participar.

    Divulgación: Para facilitar las elecciones de los pacientes y los médicos, se les debe compartir la naturaleza automatizada del proceso de toma de decisiones.

    Personalización: Debería haber una oportunidad para que los pacientes “indiquen al algoritmo” sus preferencias personales de tratamiento.

    Grados de automatización: Un proceso clínico puede estar total o parcialmente automatizado.

    Sistema de salud que aprende: La atención primaria automatizada se convertirá en un componente crítico de un sistema de atención de la salud que aprende y se adapta continuamente.

A través de la medición de predictores y resultados, combinados con enfoques rigurosos para la implementación estructurada, los sistemas automatizados podrían evaluar el impacto de las nuevas terapias en los resultados clínicos, la satisfacción del paciente y los costos.

Estas evaluaciones deberán diseñarse cuidadosamente para minimizar el impacto de los sesgos. Las modificaciones posteriores de los algoritmos basadas en la evidencia acumulada pueden ser manuales o automatizadas.

Pero a medida que aumenta el grado de automatización, también debe aumentar el grado de fiscalización local por parte de los usuarios y los sistemas de salud.

Bien hecha, la automatización promete desempeñar un papel crucial en la próxima transformación de la atención médica.