Una nueva herramienta de diagnóstico desarrollada por investigadores médicos en Estados Unidos, podría identificar con precisión los pacientes que tienen alto riesgo de desarrollar fibrosis pulmonar.
Investigadores de Weill Cornell Medicine, NewYork-Presbyterian, la Universidad de Chicago, Brigham and Women’s Hospital y Mayo Clinic, desarrollaron esta herramienta que identifica patrones en la historia clínica electrónica, para determinar el riesgo de tener o desarrollar lesiones en los pulmones que derivan en fibrosis pulmonar.
La fibrosis pulmonar idiopática es una enfermedad grave que es fatal debido a su diagnóstico tardío, ya que los tratamientos son menos efectivos. Esta enfermedad crónica y progresiva se caracteriza por la acumulación de tejido cicatricial en los pulmones que puede provocar otras enfermedades graves como cáncer de pulmón, embolia pulmonar, neumonía, entre otras.
Investigadores médicos de las instituciones mencionadas anteriormente, publicaron un artículo titulado “Cribado de la fibrosis pulmonar idiopática mediante firmas de comorbilidad en las historias clínicas electrónicas”, en el cual detallan su herramienta de cribado basada en aprendizaje automático.
La herramienta de aprendizaje automático, acelera y agiliza el proceso de diagnóstico a través de la detección automática del riesgo de fibrosis pulmonar, por medio de datos de la historia clínica electrónica. De esta forma los médicos pueden identificar a los pacientes que fueron identificados con riesgo de padecer esta condición y realizarles pruebas para descartar o confirmar la enfermedad.
El Dr. Fernando Martínez, coautor del estudio explicó que: “Disponer de un método de cribado robusto basado en parámetros fácilmente disponibles en las historias clínicas electrónicas es un gran avance para asegurar el diagnóstico temprano”.
Por otra parte, el Dr. Ishanu Chattopadhyay, explica que este método no toma ningún tiempo adicional para los pacientes. Simplemente, al realizar una visita médica en salud primaria, el médico puede ejecutar la herramienta de cribado y obtener los resultados incluso antes de que el paciente entre en la clínica.
El equipo de la investigación entrenó el algoritmo con una base de datos de una compañía comercial de seguros que cubre a millones de pacientes en Estados Unidos. Los datos utilizados corresponden al periodo 2003-2018. Las pruebas de validación utilizaron tres datasets adicionales. De esta manera entre cerca de 3 millones de pacientes, se detectaron 54 mil casos de fibrosis pulmonar idiopática.
Por otra parte, el estudio detalla que la detección temprana también permite aprovechar de mejor manera los recursos en los sistemas de salud. En este sentido, el diagnóstico temprano puede evitar tratamientos dolorosos y permitir una derivación más rápida para el trasplante de pulmón, que actualmente es la única cura para esta enfermedad.
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