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El papel de la IA en la detección e identificación de las IMID

Las IMID afectan a más de 2,5 millones de personas en España. Gestores de SEDISA han destacado el importante papel que cumple la IA al mejorar los procesos asistenciales y los diagnósticos.

31/05/2024

Diagnósticos más precoces, procesos asistenciales más personalizados, e identificación de modelos predictivos son algunas de las ventajas de la Inteligencia Artificial aplicada en el manejo de la Enfermedades Inflamatorias Inmunomediadas (IMID), tal y como se ha destacado durante la Jornada La era digital al servicio de las IMID. Celebrada en ...

Diagnósticos más precoces, procesos asistenciales más personalizados, e identificación de modelos predictivos son algunas de las ventajas de la Inteligencia Artificial aplicada en el manejo de la Enfermedades Inflamatorias Inmunomediadas (IMID), tal y como se ha destacado durante la Jornada La era digital al servicio de las IMID. Celebrada en Valencia en el marco de las jornadas Nacionales de SEDISA, este coloquio tuvo como objetivo explorar las nuevas tecnologías en el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de las IMID así como conocer su posible aplicación en la gestión de las mismas.

La Jornada, que contó con la colaboración de la compañía biofarmacéutica AbbVie, ha estado compuesta por tres sesiones presenciales durante las cuáles los más de 50 asistentes han podido conocer de la mano de diferentes expertos las aplicaciones de la inteligencia artificial en la gestión integral de las IMID así como diferentes experiencias innovadoras centradas en farmacia hospitalaria, enfermedad inflamatoria intestinal y dermatología.

"La inteligencia artificial es una revolución tecnológica que nos servirá de palanca para poder realizar cambios en los modelos de atención por el gran volumen de datos e información que podemos explorar. Es un reto su utilización adecuada, su contextualización en el entorno sanitario, su uso particular por los pacientes y, por tanto, la interacción posterior con los profesionales" ha señalado Sonia García San José, directora gerente del Hospital General Universitario Gregorio Marañón. A su vez, ha incidido que "estas jornadas sirven para conocer experiencias diferenciadas en la atención de este tipo de patología, conocer nuevos modelos de atención, basado en las últimas herramientas diagnósticas y terapéuticas. Además, conocer a los responsables nos permite generar lazos de trabajo para seguir creando sinergias fuera de las propias jornadas o alianzas". 

"La irrupción de las nuevas tecnologías está transformando todos los sectores a un ritmo acelerado, incluido el entorno sanitario. La transformación digital brinda ante nosotros importantes ventajas y beneficios para el sistema sanitario, pero sobre todo para las personas. En AbbVie consideramos que no podemos vivir ajenos a esa realidad y si queremos tener un impacto notable en la calidad de vida de los pacientes tenemos que ser parte del cambio; por ello, consideramos clave la puesta en marcha de mecanismos colaborativos, como es el caso de la jornada de hoy, que nos permitan conocer las últimas tendencias, así como ejemplos de éxito", ha precisado María Costi, directora de Acceso al Mercado y Relaciones Institucionales de AbbVie.

 

La IA una revolución en el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de las IMID

Las enfermedades inflamatorias inmunomediadas (IMID de las siglas en inglés, Immune-Mediated Inflammatory Diseases) hacen referencia a enfermedades inflamatorias crónicas originadas por alteraciones del sistema inmunológico. En concreto, afectan al 6,4% de la población en España, es decir, a más de 2,5 millones de personas en nuestro país. El perfil de paciente de las IMID es variable, aunque de forma general todas pueden aparecer a partir de la juventud (15-30 años), desarrollándose con mayor frecuencia a partir de los 40-60 años de edad.

Su principal peculiaridad es la heterogeneidad ya que se han descrito más de 100 patologías que pertenecen a este grupo (artritis reumatoide, artritis psoriásica, enfermedad inflamatoria intestinal, la psoriasis, entre otras). También se definen por su carácter crónico y variable. En las IMID, los síntomas son diversos y pueden diferir de un paciente a otro, intercalándose periodos de actividad de los síntomas con otros de inactividad. Como resultado, todo ello explica el alto impacto que tiene en la calidad de vida de los pacientes y la necesidad de alcanzar los objetivos clínicos óptimos para controlar la inflamación y mejorar así la calidad de vida de los pacientes. Otro de los puntos destacados durante la jornada fue la posible aportación a la eficiencia y gestión de los recursos de lograr dichos objetivos. 

En esta línea, Paco Estella, responsable de Microsoft Healhcare para España, ha señalado que "la aplicación de la IA puede aportar ventajas en cuatro grandes bloques, principalmente: en el tratamiento de las IMID, la identificación de los síntomas, el seguimiento y la medicina proactiva. De esta forma, ya se está aplicando en la predicción de respuestas de tratamiento, o incluso en el desarrollo de nuevas terapias y medicamentos. A nivel diagnóstico, se centra en dos grandes aspectos: la valoración remota de los síntomas y herramientas que se apoyen en biomarcadores, permitiendo detectar y diagnosticar enfermedades de forma más rápida y precisa. En el ámbito de la medicina proactiva, es indiscutible el impulso que la IA propicia en la medicina personalizada". 

Por otro lado, el responsable de Microsoft Healhcare para España también ha destacado "la identificación de potenciales riesgos asociados a las IMIDs o comorbilidades derivadas", entre otras de las principales ventajas. Un aspecto crucial es el manejo de estas enfermedades, dado que cerca del 10% de estos pacientes es diagnosticado de dos o más IMID que coexisten, mientras que un tercio de los pacientes tienen comorbilidades de naturaleza diversa, riesgo cardiovascular, síndrome metabólico, diabetes, depresión, hígado graso o enfermedad renal, lo que claramente complica su manejo. Finalmente, Paco ha querido puntualizar en su intervención que "la IA generativa acabará siendo un compañero más del trabajo en los centros sanitarios."

 

Experiencias innovadoras de IA aplicada a farmacia hospitalaria, enfermedad inflamatoria intestinal y psoriasis

La jornada destacó tres experiencias innovadoras cada uno de ellas centradas en farmacia hospitalaria, enfermedad inflamatoria intestinal y en psoriasis. El Dr. Salvador Herrera Pérez, Neurociencia y Psicología Clínica de la Universidad Internacional de Valencia, fue el encargado de explicar el proyecto multicéntrico en España ALGOPROMIA. Esta iniciativa permite predecir con precisión las puntuaciones de cuestionarios específicos sobre los índices de calidad administrados a los pacientes (conocidos como cuestionarios PRO/PRE), pronosticar la evolución clínica de los pacientes y clasificarlos según patrones de conducta.

Por su parte, Carlos Míguez Sánchez, Jefe de Servicio de Oncología Radioterápica y Médico Adjunto a la Gerencia del Hospital Universitario Virgen Macarena (Sevilla), ha presentado un proyecto; impulsado desde las áreas de farmacia, digestivo y big data; favorece la predicción de respuesta a tratamientos biológicos en pacientes con EII gracias a la aplicación de Sistemas informáticos de soporte a la Decisión Clínica (conocidos por sus siglas SSDC). De esta forma, a través de la IA, es posible identificar en cada paciente su perfil clínico característico, así como tratamiento que tenga mayor probabilidad de ser eficaz a largo plazo.

El tercer caso, de la mano del Dr. José María Ortiz Salvador, especialista en dermatología del Hospital General Universitario de Valencia, ha abordado la necesidad de los procesos de clasificación en diversos ámbitos de la medicina clínica, centrándose especialmente en cómo la inteligencia artificial y las redes neuronales pueden influir en la toma de decisiones. En esta línea presentó una propuesta de algoritmo terapéutico para la psoriasis grave en el que, entrenado con datos clínicos de pacientes tratados en diversos hospitales de España, es capaz de predecir la posibilidad de respuesta de un paciente concreto a diversas terapias biológicas.

 

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