Enlace Judío México e Israel.- Los incidentes adversos por medicamentos (ADE), o las lesiones que resultan de tomar un medicamento, son una de las tres categorías más comunes y dañinas de los errores médicos.
MAAYAN JAFFE-HOFFMAN
Los errores de medicación representan una pérdida de $ 21 mil millones en el sistema de salud estadounidense solo, sin incluir el costo de las acciones legales tomadas cuando ocurren errores de medicación, explicó el CEO y cofundador de MedAware, Dr. Gidi Stein.
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Además, los eventos adversos por medicamentos (ADE), o las lesiones que resultan de tomar un medicamento, son una de las tres categorías más comunes y dañinas de errores médicos. Cada año en los Estados Unidos, aproximadamente 2 millones de ADEs causan la asombrosa cifra de 100,000 muertes, informa la ONG Movimiento de Seguridad del Paciente.
Una nueva investigación muestra que hay una compañía israelí que puede ayudar.
MedAware y Sheba Medical Center revelaron recientemente una nueva investigación que valida el impacto clínico de la plataforma de seguridad para pacientes habilitada para el aprendizaje automático de MedAware, diseñada para minimizar los riesgos relacionados con los medicamentos.
Los hallazgos se publicaron en el Journal of American Medical Informatics Association (JAMIA) en un estudio titulado “Reducción de errores de prescripción de medicamentos y eventos adversos de medicamentos mediante la aplicación de un sistema probabilístico de apoyo a la decisión clínica basado en el aprendizaje automático en un entorno hospitalario“.
Los médicos de Sheba analizaron los resultados en una única sala médica, a partir de una implementación en vivo de MedAware en todo el hospital, que se había integrado en el sistema de registros médicos electrónicos existente del centro. La plataforma supervisó todas las recetas médicas emitidas durante 16 meses, y el personal del departamento evaluó todas las alertas para determinar su precisión, validez clínica y utilidad, registrando todas las respuestas de los médicos en tiempo real a las alertas generadas.
Los resultados del estudio demostraron una carga de alerta general baja, con advertencias generadas por MedAware para solo el 0.4% de todas las recetas.
“Los sistemas basados en reglas ampliamente utilizados hoy en día para la prevención de riesgos de medicamentos, incluidos los errores de prescripción y los eventos adversos de los medicamentos, no tienen éxito y están asociados con una carga sustancial de alerta falsa“, dijo el Dr. Gadi Segal, Jefe de Medicina Interna “T”, quien dirigió el estudio. “Estas alertas se ignoran en casi el 95% de los casos. Nuestro estudio demuestra que la plataforma de seguridad del paciente de MedAware, que aprovecha un enfoque probabilístico de aprendizaje automático basado en la detección de valores atípicos, puede minimizar significativamente dichos riesgos, con una alta aceptación por parte de los médicos de las advertencias de MedAware que resultan en un cambio en el comportamiento del médico y una mayor seguridad del paciente “.
Hallazgos adicionales incluyeron: 60% de las advertencias generadas después de que un medicamento ya fue dispensado luego de cambios en el estado del paciente; El 89% de todas las alertas se consideraron precisas; El 80% de todas las alertas se consideraron clínicamente útiles; y el 43% de las alertas causaron cambios en las órdenes médicas posteriores.
“Dado el desafío de la seguridad de los medicamentos y su impacto significativo en la atención al paciente, elegimos trabajar con MedAware cuando la compañía todavía estaba demostrando su concepto“, dijo el Dr. Eyal Zimlichman, subdirector y director médico de Sheba. “Después de años de asociación, nuestro equipo de investigación se propuso evaluar el impacto clínico de la implementación en vivo de la plataforma MedAware, y los resultados hablan por sí mismos“.
Stein fundó MedAware en 2012 después de leer sobre un error mortal de medicación en Israel, en el que un médico le recetó a un niño de 9 años un anticoagulante que lo mató una semana después. El médico tenía la intención de hacer clic en el medicamento que había recetado en el servicio de recetas electrónicas y no notó su error hasta que fue demasiado tarde.
“Fue un error tipográfico“, dijo Stein. “Pero los errores tipográficos pueden matar“.
Como informático y médico, dijo: “No podría vivir conmigo mismo si sucediera algo así. Entonces, me propuse tratar de resolver el problema”.
MedAware utiliza métodos de IA similares a los utilizados en el sector financiero para detener el fraude mediante la identificación de “valores atípicos” de una tendencia o práctica para reconocer transacciones sospechosas o erróneas. Stein dijo que cuando una persona posee y usa una tarjeta de crédito, el banco comienza a rastrear los patrones de gastos personales del individuo. Cuando se realiza una transacción no ordinaria, el banco recibe una alerta y puede contactar al propietario o retener la tarjeta de crédito.
“Estamos probando metodologías similares con datos de atención médica“, dijo Stein. “Los patrones de prescripción de miles de médicos que tratan a millones de pacientes se utilizan para determinar el espectro de tratamiento ‘normal’. Es probable que una receta que se desvía en gran medida de este espectro sea errónea”.
El sistema de MedAware es totalmente personalizado, ya que sus respuestas se basan en los datos específicos de cada paciente. El sistema también es de autoaprendizaje, sin un conjunto de reglas que limite los errores que puede capturar.
“Le dice que no sería aconsejable administrar un medicamento determinado porque no se ajusta al perfil del paciente“, explicó Segal. “Solo el software de aprendizaje automático que conoce el perfil del paciente sabría decirme: ‘Hola, doctor, esto es un error tipográfico, o el medicamento incorrecto, o ustedestá demasiado cansado; – No puede administrar insulina a un paciente que no tiene diabetes“.
Fuente: The Jerusalem Post – Reproducción autorizada con la mención: ©EnlaceJudío
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