UCHILE A nivel mundial, se estima que al menos uno de cada 10 pacientes sufre complicaciones durante la atención médica y los errores de medicación son una de las principales causas. En Chile, en tanto, esta cifra sería cercana a uno de cada tres pacientes (según un estudio de 2018 de Ann-Loren Smith, Inés Ruiz y Marcela Jirón, de la Universidad de Chile). Este problema es el que aborda el proyecto Fondef “Advanced Data Science Methods for Medication Error Prevention”, una iniciativa liderada por el académico del Departamento de Ingeniería Industria de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile, Sebastián Ríos, que desarrolló una promisoria plataforma capaz de prevenir errores de prescripción y administración de medicamentos.
A través de métodos avanzados de Data Science, como los algoritmos de aprendizaje automatizado, la innovadora herramienta permite mejorar la detección de errores de medicación y, de esta forma, proteger la salud de los pacientes y reducir los costos asociados a eventos adversos, entre otros beneficios. “Este avance tecnológico representa un gran paso hacia la mejora de la calidad de la atención médica en tiempo real”, destaca orgulloso el profesor Sebastián Ríos.
Razones tiene para estarlo, además, porque se trata de una iniciativa que comenzó en plena pandemia, el 1 de marzo de 2021, a días de que nuestro país entrara por segunda vez a cuarentena. “Este es el proyecto más desafiante que he dirigido. Con los contagios al alza, sin poder ir al hospital y con los doctores, los químico farmacéuticos y los profesionales TI colapsados”, recuerda el investigador, quien programó todo el procesamiento del texto de las recetas, así como los diversos tipos de redes neuronales, word embbedings y transformers, entre otros.
La plataforma
Pese a la adversidad, a los pocos meses de iniciado el proyecto, el equipo de investigación logró generar la base de datos inicial y con eso lograron avanzar “en lo que hoy nos llena de orgullo, que es una plataforma que funciona y que permite reducir los errores de medicación en diversos entornos de atención médica”, afirma el académico.
Para ello, el equipo detrás de este trabajo elaboró una base de datos de riesgo fármaco-fármaco y fármaco-diagnóstico, y, posteriormente, un software que permite conectarse a las recetas médicas electrónicas que calcula un índice de riesgos asociados a la emisión de cada una de ellas. Adicionalmente, el equipo también desarrolló varios modelos de inteligencia artificial que detectan riesgos en el ingreso de las recetas y que, en conjunto, permiten mejorar la seguridad de la atención de los pacientes.
“Este proyecto es un buen ejemplo del rol que deben tener las TI en salud. En un entorno dinámico, donde se deben tomar decisiones complejas en poco tiempo, las TI pueden contribuir a una atención de mayor calidad y seguridad para los pacientes, incorporando herramientas que combinan el conocimiento experto con ciencia de datos”, explica Cristián Amdan, profesor de Ingeniería Industrial de la U. de Chile y uno de los integrantes de este proyecto.
La idea es que el sistema alerte a los equipos de salud sobre posibles riesgos (interacciones entre distintos medicamentos, principios activos en las prescripciones médicas y cantidades y formas de administración de los medicamentos, por ejemplo), en especial ante pacientes con condiciones de base que los vuelve más vulnerables. “Este es un tema que no se ve. Los eventos adversos por medicamentos no solo son subnotificados, sino que también son subconsiderados”, advierte Begoña Yarza, exministra de Salud y parte del equipo de investigación de esta iniciativa.
El futuro
El proyecto contó con el apoyo del Servicio de Salud Metropolitano Sur Oriente, que fue socio de esta iniciativa. Por otra parte, todos los algoritmos se desarrollaron y probaron en el Hospital de la Florida. De acuerdo a los investigadores, lo que viene ahora es escalar esta herramienta en hospitales, clínicas, farmacias, entornos de atención médica domiciliaria e incluso en telemedicina (apoyando las consultas remotas y mejorando así la seguridad del paciente).
“También tiene un significativo potencial en la educación médica, la investigación y el análisis de datos”, sostiene el profesor Sebastián Ríos. Por lo mismo, adelanta que “las oportunidades futuras son muy interesantes y ya tenemos varios interesados que quieren probar nuestro sistema”.
