Cómo los médicos pueden mantenerse al día con la explosión del conocimiento en medicina
Imagine que un oncólogo con más de una década de experiencia práctica está evaluando a un paciente de cáncer de pulmón hoy en día. Durante su entrenamiento hace años, habría habido un puñado de opciones terapéuticas a considerar. Hoy en día hay docenas de opciones adicionales, además de cientos de ensayos clínicos abiertos, cada uno representa un tratamiento potencialmente más efectivo para el paciente. No sólo tiene que conocer estos nuevos medicamentos y los ensayos clínicos activos, sino que también debe estar al día sobre todos los artículos publicados en esta área para que pueda comprender la ciencia detrás de cada opción terapéutica con el fin de tomar las mejores decisiones para su paciente.
Pero es simplemente poco realista que un médico —o cualquier ser humano— se mantenga al tanto de tanta información, y mucho menos ser capaz de recordar con exactitud la información relevante a petición. Como destacó el Instituto de Medicina en un Informe 2012, esta brecha de conocimiento contribuye a la variación en la atención y resultados subóptimos. Aunque existen tecnologías básicas como Google y Pubmed que pueden ayudar a automatizar la búsqueda de información específica, no son suficientes y serán aún menos sostenibles en el futuro a medida que el avance de la ciencia médica siga acelerándose.
Simplemente tenemos que encontrar una mejor manera.
Crear «paralegales» para la medicina. Una opción es pedir prestado a la profesión jurídica, donde los abogados dependen en gran medida de asistentes jurídicos humanos y sistemas automatizados para llevar a cabo investigaciones de casos. Esto libera a los abogados para trabajar directamente con los clientes para comprender sus necesidades específicas y diseñar y ejecutar la estrategia legal general.
Necesitamos una función «para-médica» similar en medicina. Esto podría incluir personal especializado, como enfermeras y médicos jóvenes capacitados para investigar e identificar ensayos clínicos y opciones terapéuticas, así como tecnología que puede automatizar el proceso de búsqueda de la misma manera que se ha hecho con el descubrimiento legal.
Ya hemos empezado a seguir este camino. Un servicio, llamado Actualización, emplea a 6.300 médicos autores, editores y revisores pares para revisar manualmente la información médica más reciente y producir sinopsis para médicos en ejercicio. UNA Estudio de Harvard encontrado que ese servicio podría mejorar los resultados de los pacientes.
Otra estrategia consiste en traducir las pautas clínicas consensuadas a protocolos de práctica estandarizados con algoritmos de apoyo a la decisión clínica (por ejemplo, secuencias de decisiones sí/no con opciones específicas de prueba y tratamiento). Por ejemplo, Intermountain empleó a un equipo de expertos clínicos remunerados para desarrollar algoritmos de apoyo a la toma de decisiones clínicas basados en la literatura científica y en la propia experiencia de Intermountain, con el fin de estandarizar la forma en que los médicos diagnostican y tratan las condiciones médicas comunes (como la neumonía).
Sin embargo, esa dependencia de la curación manual crea no sólo un problema de escala, sino también problemas de calidad y coherencia. Con la llegada de análisis más avanzados como IBM Watson, podemos imaginar un sistema más inteligente como Asesor Experto en Oncología de MD Anderson que uno de nosotros (Lynda) desarrolló previamente. Combina la experiencia humana con el aprendizaje automático para sintetizar una amplia base de conocimientos sobre el cáncer y sugiere opciones de tratamiento adaptadas a un paciente específico en tiempo real. Esto ayudará a los médicos a tomar mejores decisiones basadas en conocimientos actualizados de manera eficiente en el tiempo.
Construir un ecosistema de información médica de aprendizaje. Para que estos sistemas inteligentes sean eficaces, es necesario conectar a la comunidad más amplia como un ecosistema de información médica en el que no solo se integren y compartan los datos de los pacientes, sino también el conocimiento de médicos, investigadores, enfermeras y otras partes interesadas, como farmacéuticos y cuidadores. Lo que es importante, eso significa que necesitamos un cambio en la cultura de la medicina de un campo altamente siloso de especialidades a uno en el que todas las partes interesadas colaborar activamente para proporcionar la mejor atención al paciente.
Proyecto Diabetes Control de Obesidad, una iniciativa en el sur de Texas patrocinada por el Sistema de la Universidad de Texas bajo el liderazgo de uno de nosotros (Lynda), muestra que la tecnología móvil y la analítica avanzada podrían catalizar tales cambios en la cultura de la medicina. El proyecto DOC pudo establecer conectividad digital a través de clínicas tradicionales de atención primaria, servicios remotos (por ejemplo, en el hogar o en sitios minoristas) para monitorear biometría como la presión arterial o la glucosa en sangre, de manera que los datos reales de los pacientes puedan compartirse e integrarse para hacer posible más frecuentes y más manejo proactivo de la diabetes.
El camino hacia adelante está despejado. Gracias a una mejor conectividad, la tecnología de la información está mejorando la práctica de la medicina como nunca antes. El Asesor Experto Oncológico de MD Anderson es un ejemplo de una tecnología que puede poner el conocimiento médico del mundo al alcance de los médicos, sintetizado y organizado por sistemas inteligentes artificiales (IA). Sin embargo, para realizar el pleno efecto de estas nuevas capacidades tecnológicas, necesitamos romper los silos y facilitar la colaboración entre los profesionales médicos y todas las demás partes interesadas para que puedan trabajar sin problemas para brindar atención coordinada en nombre de los pacientes.
— Escrito por Lynda Chin Lynda Chin Greg Satell
