octubre 2022

Noticias

OMS lanza la versión 2.0 de Florence la trabajadora de la salud basada en Inteligencia Artificial

Durante el World Innovation Summit for Health (WISH), la Organización Mundial de la Salud (OMS), lanzó la versión 2.0 de Florence la trabajadora de Salud Digital impulsada por Inteligencia (IA). En 2020 la OMS lanzó una campaña contra el abuso del tabaco, que incluyó la presentación de una trabajadora digital de salud basada en IA llamada Florence. Esta herramienta simulaba una conversación con Florence sobre temas relacionados al consumo de tabaco y los daños del tabaquismo. La conversación podía darse por medio de una videollamada con Florence o bien responder por texto. Posteriormente, en 2021, la Organización Panamericana de la Salud (OPS), lanzó la versión de Florence en español con el mismo objetivo: orientar a los usuarios por medio de información a desarrollar técnicas y herramientas para evitar el consumo de tabaco. Este año, la OMS presentó la versión 2.0 de Florence durante la WISH que se llevó a cabo en Catar. Sin embargo, esta nueva versión no se enfoca solamente en brindar información y consejos sobre tabaquismo y técnicas para dejar de fumar, sino que también brinda consejos relacionados con salud mental, mejores hábitos de alimentación, actividad física y vacunación contra COVID-19. La OMS describe a Florence como “una trabajadora de la salud digital que puede ayudarte en tu viaje hacia una vida más saludable. A través de una serie de preguntas interactivas”. Además, Florence 2.0 ofrece información en arábico, chino, español, francés, hindi, inglés y ruso. “La trabajadora de la salud de AI, Florence, es un brillante ejemplo del potencial de aprovechar la tecnología para promover y proteger la salud física y mental de las personas. En WISH, nuestro objetivo es reunirnos con socios visionarios para continuar mejorando esta tecnología de vanguardia. La IA puede ayudar a llenar los vacíos en la información de salud que existen en muchas comunidades de todo el mundo”, explicó Andy Pattison líder del equipo de canales digitales de la OMS. Asimismo, resaltó el papel de las tecnologías digitales en la promoción de estilos de vida más saludables. La versión beta de Florence 2.0 de esta herramienta estuvo disponible durante la conferencia de WISH, en la que actores globales y tomadores de decisiones pudieron conocer su funcionamiento y planes a futuro. “La OMS está demostrando un increíble liderazgo en innovación mediante el uso de una innovadora IA empática”, dijo Nick Bradshaw, director de Asociaciones y Divulgación de WISH. Conoce a Florence en el siguiente enlace: https://who-en.digitalhero.cloud/ BIBLIOGRAFÍA OMS https://www.who.int/news/item/04-10-2022-who-and-partners-launch-world-s-most-extensive-freely-accessible-ai-health-worker https://www.who.int/campaigns/Florence https://who-en.digitalhero.cloud/

Apps móviles e Internet de las Cosas

Paraguay implementa equipo de radiografía basado en IA para la detección de tuberculosis

El Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social de Paraguay (MSPBS), recibió equipamiento para la detección de tuberculosis por medio de Inteligencia Artificial (IA). Como parte del proyecto “Atención integral de la tuberculosis en Paraguay” el MSPBS recibió del Programa Nacional de Control de Tuberculosis un novedoso equipo de radiografía digital e integrado con análisis por IA. De esta forma este nuevo equipo permitirá la evaluación de la probabilidad de que los pacientes padezcan tuberculosis pulmonar. Asimismo, se trata de un equipo portátil, lo que permitirá ampliar la atención y diagnóstico de esta enfermedad a un mayor número de personas. El dispositivo FDR XAIR, se trata de una de las tecnologías portátiles más avanzadas para imágenes de radiografías. La facilidad de su transportación permitirá un mayor alcance de este programa. De igual forma puede funcionar como una alternativa a la interpretación de radiografías de tórax digitales simples. El MSPBS utilizará esta herramienta para buscar casos de tuberculosis en Paraguay, a través de técnicas de radiografías digitales y un análisis con software basado en IA. El “Atención integral de la tuberculosis en Paraguay”, busca garantizar que más personas podrán recibir un diagnóstico de calidad, lo que impulsara los tratamientos oportunos. Gracias a este equipo se duplicarán las acciones de tamizaje de tuberculosis, facilitando el trabajo del personal médico, de enfermería y de radiología que forma parte del programa. Cabe mencionar que las actividades de tamizaje por medio de esta herramienta se realizarán en todas las regiones sanitarias de Paraguay. El equipo fue entregado gracias a la cooperación del Fondo Mundial a través de la organización sin fines de lucro ALTER VIDA. BIBLIOGRAFÍA MSPBS https://www.mspbs.gov.py/portal/26162/salud-recibe-equipo-de-radiografia-con-inteligencia-artificial-para-tuberculosis.html

Big data

Modelo de aprendizaje automático ayudaría a identificar objetivos metabólicos en cáncer de ovario

Un estudio publicado en Nature Metabolism, mostró como un modelo de aprendizaje automático podría predecir objetivos metabólicos en el tratamiento de cáncer de ovario. Una plataforma basada en aprendizaje automático podría ser la clave para el desarrollo de terapias de tratamiento personalizadas para el tratamiento de cáncer de ovario. Este acercamiento de medicina de precisión fue realizado por investigadores del Rogel Cancer Center de la Universidad de Michigan. Los autores exploraron un modelo de aprendizaje automático con el propósito de encontrar vulnerabilidades metabólicas dentro de cientos genes que pueden impactar en el crecimiento del cáncer. Las mutaciones en el cáncer son frecuentes en el cáncer de ovario, lo que provoca que las células tengan un crecimiento que contribuye a una mayor agresividad de la enfermedad. “Cuando se elimina un gen, también se eliminan los genes metabólicos que permiten el crecimiento de las células cancerosas. La teoría es que surgen vulnerabilidades en el metabolismo de las células cancerosas debido a alteraciones genéticas específicas”, explicó el Dr. Deepak Nagrath, director del estudio. En este sentido, la eliminación de genes que regulan la función metabólica, provoca la reconfiguración de las células cancerígenas. Por medio de un método de modelado metabólico complejo y aprendizaje automático, los investigadores descubrieron la función de una enzima de cáncer de ovario denominada MTHFD2. El modelo posteriormente predijo que dicha enzima invirtió su papel de acelerar el crecimiento del cáncer. “Existen varios enfoques para descubrir objetivos personalizados para el cáncer, y varias plataformas predicen objetivos basados en análisis de big data. Nuestra plataforma hace predicciones al considerar la funcionalidad y el mecanismo metabólico, lo que aumenta las posibilidades de éxito cuando se traslada a la clínica”, explicó el Dr. Abhinav Acherja, primer autor del estudio. Además, añadió que las terapias personalizadas con cada vez una posibilidad más relevante para mejorar la eficacia de tratamientos de primera línea contra el cáncer. BIBLIOGRAFÍA UNIVERSITY OF MICHIGAN HEALTH https://labblog.uofmhealth.org/lab-notes/machine-learning-creates-opportunity-for-new-personalized-therapies HEALTH IT ANALYTICS https://healthitanalytics.com/news/machine-learning-model-can-help-identify-ovarian-cancer-treatment-targets

Noticias

Implementan en Estados Unidos una UCI virtual basada en Inteligencia Artificial

El sistema de salud Penn State Health, implementó una unidad de cuidados (UCI) intensivos basada en Inteligencia Artificial (IA), para reducir el agotamiento de médicos y atender la escasez de proveedores. El sistema de salud privado Penn State Health, anunció el comienzo de la implementación de unidades virtuales de cuidado intensivo o vICU. Para ello utilizaron tecnologías y plataformas basadas en la nube, de CLEW Medical. Este modelo de UCI virtual cubre 174 camas de cuidados intermedios y UCI para adultos en dos hospitales del sistema de Penn State Health. El objetivo del proyecto es atender la demanda de médicos y de camas que ha incrementado desde el comienzo de la pandemia y que además ha provocado el agotamiento y/o abandono de personal médico. ¿Cómo funciona? Este modelo utiliza tecnología basada en IA, para identificar pacientes con mayores o menores posibilidades de ver un deterioro en su salud en un futuro inmediato. Esto logra agilizar el flujo de trabajo en los hospitales y mejorar la comunicación entre profesionales para una mejor y más oportuna toma de decisiones. Además, este modelo es el primero en recibir una autorización 510(f) de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA), una regulación federal para dispositivos médicos que marca su efectividad y seguridad. De igual forma vICU, logra reducir costos y mejorar los resultados clínicos de los pacientes, además de cumplir uno de sus objetivos de reducir la carga de trabajo de los profesionales y por ende generarles menor agotamiento. Por otra parte, cabe mencionar que la tecnología utilizada puede conectarse a las plataformas de monitoreo más utilizadas, así como a servicios de historia clínica electrónica, lo que favorece a la expansión a más hospitales de este sistema de salud. “El nuevo servicio de vICU ampliará la gama de servicios de atención virtual que ofrecemos, incluido el primer programa de atención de recuperación en el hogar de la región”, dijo Chris LaCoe, vicepresidente de salud virtual de Penn State Health. BIBLIOGRAFÍA PR NEWS WIRE https://www.prnewswire.com/news-releases/penn-state-health-to-pioneer-next-generation-virtual-icus-with-clew-medicals-ai-powered-cloud-based-platform-301637069.html HEALTH IT ANALYTICS https://healthitanalytics.com/news/penn-state-health-implements-ai-driven-virtual-icu-to-lessen-physician-burnout

Comunidades conectadas

Ministerio de Salud de Uruguay emite decreto para registrar digitalmente los intentos de suicidio

El Ministerio de Salud Pública (MSP) de Uruguay, emitió un decreto que ordena a los prestadores de servicios a registrar los intentos de suicidio en una base de datos digital, para darles seguimiento en tiempo real. En Uruguay, se ha registrado un incremento en la cantidad de suicidios, pues los primeros cinco meses del año tuvieron un incremento del 25% en comparación al mismo periodo del año anterior. Si la tendencia permanece igual, para final de diciembre podrían registrarse más de 800 suicidios en todo el año. Por lo tanto, es necesaria una estrategia para atender esta problemática de salud pública. El 10 de octubre se celebra el Día Mundial de la Salud Mental, y por ello el MSP emitió un decreto que entra en vigor en esa fecha, el cual ordena a los prestadores de servicios a registrar los intentos de suicido en una base de datos digital. El decreto indica que la información de los pacientes debe ser registrada con un máximo de 24 horas luego de su ingreso al hospital. “Las personas que hacen intentos de suicidios tienen que tener un seguimiento. Además, se intenta generar acompañamiento desde el Mides en el punto de vista social”, explicó el subsecretario del MSP, José Luis Satdjian a un medio uruguayo. Asimismo, el subsecretario menciono que se mantiene el registro de las personas que realizan intentos de suicidio, sin embargo, es necesario conocer cuántos se previenen. De esta forma, el nuevo decreto reemplaza a una ordenanza ministerial aprobada hace casi diez años, en diciembre de 2012. La cual establecía una notificación de intento de suicidio por medio de una Ficha de Registro Obligatoria, que tenía que llenarse en papel. Por lo tanto, la nueva regla permite que el MSP y los servicios de salud continúen su camino hacia la digitalización. Esta nueva modalidad permitirá mantener un registro de los pacientes y darles seguimiento y acompañamiento. Asimismo, Satdjian explicó que el MSP trabaja en conjunto con la Administración de los Servicios de Salud del Estado (ASSE) para promover la línea de vida 0800 0767, que atiende llamas gratuitas las 24 de horas y su objetivo es la prevención del suicidio por lo que cuenta con personal capacitado. De igual forma el ministerio ha llevado a cabo acciones para promover la adopción de telemedicina en localidades donde no hay psiquiatrías. Entre estas acciones se encuentra la creación de grupos departamentales de salud mental. BIBLIOGRAFÍA EL OBSERVADOR https://www.elobservador.com.uy/nota/ministerio-de-salud-publica-emitio-decreto-que-obliga-a-prestadores-a-registrar-intentos-de-suicidio-en-una-base-digital-para-seguirlos-en-tiempo-real–2022930171429

Big data

¿Qué es el marco CODE-EHR de expedientes clínicos electrónicos?

Investigación publicada en The Lancet Digital Health, realizó una revisión del marco de estándares de expedientes clínicos electrónicos CODE-EHR, y su utilidad para la investigación clínica. El marco CODE-EHR (Electronic Health Record) tiene como objetivo desarrollar el uso sólido y eficaz de los datos de la atención médica con fines de investigación. La creación y desarrollo de este marco involucró a organismos reguladores como la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA, en inglés) y la Agencia Europea de Medicamentos; organismos gubernamentales como el Instituto Nacional para la Excelencia en Salud y Atención del Reino Unido (NICE), la Comisión Europea, entre otros; y revistas médicas como The BMJ, The Lancet y European Health Journal. “Los avances tecnológicos han llevado al uso regular de registros de atención médica electrónicos estructurados con el potencial de abordar déficits clave en la evidencia clínica que podrían mejorar la atención al paciente”, explica la publicación. De esta forma el CODE-EHR, busca ser utilizado por investigadores médicos, para mejorar el diseño de estudios y además aumentar la transparencia de los métodos utilizados. CODE EHR, se desarrolló inicialmente durante dos reuniones en junio y octubre de 2020, en la que especialistas en el campo médico y/o tecnológico realizaron presentaciones y sesiones entre grupos más pequeños. Finalmente, en marzo de 2022, se realizó una nueva reunión tras lograr un consenso. Las reuniones de las partes interesadas y los debates concluyeron en la importancia de cuatro temas principales o consensos y avisos clave: (1) proceso técnico y administración de datos; (2) seguridad y privacidad de datos; (3) publicaciones que utilizan datos estructurados de atención de la salud; y (4) las necesidades de los reguladores, las autoridades de reembolso y las guías de práctica clínica. El consenso y aviso clave 1, se refiere a la investigación que utiliza datos estructuradas en la prestación de servicios de salud, de acuerdo a principios de datos FAIR (Encontrables, Accesibles, Interoperables y Reutilizables, en inglés). Asimismo, exige una validación a nivel local, regional y global, por medio de evidencia sobre los algoritmos y evaluaciones de calidad sobre investigación. De igual forma requiere un propósito claro para la recopilación de datos para el informe del marco de gobernanza. Es decir, una descripción sobre cómo pueden o no pueden utilizarse los datos. Lo anterior conecta con el punto número 2, relacionado con seguridad y privacidad. Esto también depende de la construcción de la confianza de los pacientes y el público en general con las instituciones de investigación. “Ganar esta confianza se beneficiaría al comprender lo que la sociedad y las partes interesadas esperan de los científicos que realizan investigaciones de datos de salud, con la participación de las partes interesadas desde la etapa de concepto”, explica el reporte. Esto también depende de la construcción de la confianza de los pacientes y el público en general con las instituciones de investigación. Asimismo, el concepto de seguridad también se establece a través de valores como la transparencia, reciprocidad, inclusión y el servicio al bien común. Para ellos es necesario construir una narrativa en la que los investigadores y consorcios de salud/investigación rindan cuentas a los pacientes y público en general. Esto generaría más confianza en los proyectos de investigación en salud. El punto número 3, relacionado con las publicaciones que utilizan los datos obtenidos por medio de expedientes electrónicos, menciona que es necesario dar a conocer cómo se han recopilado los datos, es decir la trazabilidad; compartir códigos, datos y algoritmos utilizados; demostrar la validez de los datos por medio de organismos reguladores; entre otros puntos. Este punto busca identificar y atender los puntos que favorecen la ampliación de la brecha entre el conocimiento de los médicos y las metodologías avanzadas utilizadas en big data. Para reducir las brechas será necesario construir una fuerza laboral con mayores capacidades y habilidades digitales. Desde estudiantes, médicos en ejercicio, gerentes, líderes de hospitales, entre otros actores importantes. El cuarto y último punto, relacionado con las necesidades de los organismos involucrados. Este apartado destaca que los ensayos basados en EHR tienen el potencial de generar resultados fiables y rentables y además producir evidencia valiosa para investigaciones posteriores y promover un mejor uso de los datos de salud. El documento destaca la importancia de la participación de los pacientes y el público en el desarrollo de CODE-EHR. “Los métodos para involucrar al público en futuras investigaciones pueden beneficiar constructivamente la investigación que utiliza big data”. Puedes leer el artículo completo publicado en The Lancet Digital Health en el siguiente enlace: https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(22)00151-0/fulltext BIBLIOGRAFÍA THE LANCET https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(22)00151-0/fulltext

Comunidades conectadas

OPS realiza capacitaciones en Honduras para fortalecer telecomunicaciones en el sistema de salud

La Organización Panamericana de la Salud (OPS), organizó un taller dirigido a personal informático de la Secretaría de Salud de Honduras. Representantes de la OPS/OMS Honduras impartieron un taller dirigido al personal informático que se desempeña en la Secretaría de Salud. El taller se especializó en la certificación oficial de redes LAN/WLAN, con el objetivo de fortalecer las acciones para la mejora de infraestructura en las oficinas regionales de salud y hospitales. El taller tuvo una duración de cuatro días y contó con la participación de personal de 11 hospitales, de siete regiones sanitarias y de representantes de la Unidad de Gestión de la Información y de la OPS/OMS en Honduras. El taller abordó contenido sobre la creación de ecosistemas de conectividad en hospitales y regiones sanitarias, así como la mejora de las redes y la capacidad de vigilancia epidemiológica. De esta forma, a través de talleres como este el Ministerio de Salud y la OPS Honduras, esperan expandir la capacidad de conectividad de los usuarios; garantizar la continuidad de las operaciones y la escalabilidad del sistema de acuerdo con las necesidades específicas de cada población. Cabe mencionar que este proyecto contó con financiamiento del American Rescue Plan del Gobierno de Estados Unidos, implementado a través de la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID, en inglés). Y además forma parte de una serie de acciones realizadas por la OPS/OMS en Honduras durante los últimos meses. BIBLIOGRAFÍA OPS https://www.paho.org/es/noticias/29-9-2022-con-apoyo-ops-honduras-fortalece-su-infraestructura-redes-telecomunicaciones

Big data

Aprendizaje automático desarrollado por el MIT encontró nuevos patrones de enfermedades neurodegenerativas

Un modelo de aprendizaje automático ha encontrado patrones relacionadas con el deterioro de la salud en enfermedades como esclerosis lateral amiotrófica (ELA), Alzheimer y Parkinson. La ELA, el Parkinson y el Alzheimer, son enfermedades neurodegenerativas que se presentan con diversos síntomas y a diferentes ritmos. Estas enfermedades se desarrollan debido a causas genéticas y ambientales, de las cuales aún hay desconocimiento en la comunidad médica y científica. La ELA es una enfermedad con una incidencia de una persona en cada 50 mil a nivel mundial, por lo que es considerada una condición muy poco frecuente, con menos de 7 mil casos anualmente. Esta enfermedad afecta el movimiento de los músculos y no es curable. En la mayoría de los casos los pacientes viven algunos años después del diagnóstico, mientras que en otros casos pacientes han vivido con la enfermedad por años. Por ello es importante conocer más sobre la progresión y las causas de este tipo de enfermedades, por medio de ensayos clínicos y análisis de posibles intervenciones. Un modelo de aprendizaje automático, desarrollado por investigadores del MIT e IBM Research, tiene como objetivo caracterizar mejor los patrones de progresión de ELA para mejorar el diseño de los ensayos clínicos. “Hay grupos de individuos que comparten patrones de progresión. Por ejemplo, algunos parecen tener ELA de progreso realmente rápido y otros que tienen ELA de progreso lento que varía con el tiempo”, dice Divya Ramamoorthy, especialista del MIT. Ramamoorthy, también es la autora principal de un artículo publicado en Nature Computational Science titulado “Enfoque de aprendizaje automático encuentra patrones no lineales de progresión de enfermedades neurodegenerativas”. El modelo identificó de manera consistente y precisa patrones dominantes de progresión de ELA, Alzheimer, y Parkinson. Asimismo, identificó trayectorias de progresión no lineales en ELA, un avance muy importante en el área de investigación clínica y para el diseño de ensayos. Además, por medio del enfoque de aprendizaje automático, fue posible identificar subtipos de la progresión de la enfermedad, los cuales fueron consistentes entre las poblaciones de pacientes y las métricas de la enfermedad. El MIT destaca que este modelo se trata de una nueva herramienta para distinguir enfermedades como la ELA, Alzheimer y Parkinson desde una perspectiva de biología de sistemas. “Tenemos una gran cantidad de datos moleculares de los mismos pacientes, por lo que nuestro objetivo a largo plazo es ver si hay subtipos de la enfermedad”, explica Ernest Fraenkel, profesor en el Departamento de Ingeniería Biológica del MIT. También añadió que posteriormente podrán realizar pruebas de nuevos enfoques y conocer si las personas con distintos matrones de progresión de su enfermedad, también son diferentes a nivel molecular. Esto tendría el potencial de generar datos que deriven en la creación de terapias o descubrir más información sobre enfermedades neurodegenerativas. BIBLIOGRAFÍA MIT https://news.mit.edu/2022/neurodegenerative-disease-can-progress-newly-identified-patterns-0927

Noticias

Aprueban Plan de Implementación de la Agenda Digital del Sector Salud en Perú

El Poder Ejecutivo de Perú aprobó el documento técnico que promueve la implementación de la Agenda Digital del Sector Salud. El documento señala la aprobación del Decreto Legislativo No. 1412, que a su vez aprueba la Ley de Gobierno Digital y establece el marco de gobernanza para la gestión de servicios digitales, interoperabilidad, identidad digital, arquitectura digital y seguridad digital. El plan de implementación también da lugar a la creación del Sistema Nacional de Transformación Digital, cuyo objetivo es fomentar e impulsar la transformación digital en entidades públicas y privadas; fortalecer el uso de tecnologías y servicios digitales a favor de los ciudadanos; e impulsar la innovación digital, entre otros aspectos. De igual forma, el documento aborda la importancia de la seguridad, transparencia, protección de datos personales y gestión ética de las tecnologías. Por otra parte, a través de la Resolución Ministerial No. 816-2020/ MINSA, se retoma la aprobación del documento técnico: Agenda del Digital del Sector Salud 2020-2025 aprobado en noviembre de 2020, con el fin de establecer objetivos, estrategias y acciones en Salud Digital, alineados al Minsa, y con el fin de mejorar la calidad de los servicios de salud. La Agenda Digital del Sector Salud se concibe como un instrumento que permite: la articulación y conducción del sector, promoviendo la transformación digital con el uso intensivo de las Tecnologías de la Información y de la Comunicación, contribuyendo con la mejora en la calidad de la atención de salud de la población, maximizando los beneficios de la economía digital en la sociedad de la información y el conocimiento”, según explica el documento. Asimismo, la agenda cuenta con las acciones necesarias para lograr una visión hacia el año 2030. Mientras tanto la agenda digital se divide en tres fases. Fase 1: Fundacional. Fase 2: Construcción y expansión nacional; y, Fase 3: Consolidación y sostenibilidad. Actualmente la agenda se encuentra en la fase fundacional, que consiste en planear y liberar productos, así como generar las condiciones y estructura para desplegar acciones concretas de transformación digital. En 2023 está contemplado iniciar con la fase 2, la cual corresponde al desarrollo y fortalecimiento de acciones realizadas en la primera fase, relacionadas con la digitalización de procesos, creación de sistemas de información integrales y la interoperabilidad de herramientas como la historia clínica electrónica. La fase 3, describe acciones a gran escala para promover y consolidar finalmente la transformación digital. Esta fase está contemplada para iniciar en 2025. Para esa fecha el Sistema Nacional de Salud debe contar con: cobertura universal, 60% de la población con historia clínica electrónica, una plataforma única para la prestación de servicios de telemedicina, entre otros objetivos. Consulta la agenda digital del sector salud en el siguiente enlace: http://bvs.minsa.gob.pe/local/MINSA/5165.pdf BIBLIOGRAFÍA MINSA http://bvs.minsa.gob.pe/local/MINSA/5165.pdf EL PERUANO https://busquedas.elperuano.pe/normaslegales/aprueban-documento-tecnico-plan-de-implementacion-de-la-ag-resolucion-ministerial-n-758-2022minsa-2109216-1/

DIAGNOSTICO

Estudio evalúa la concordancia en diagnósticos clínicos realizados por telemedicina

Un estudio publicado en JAMA Network, evaluó la concordancia del diagnóstico clínico con telemedicina en la práctica integrada de múltiples especialidades. Los primeros meses de la pandemia de COVID-19 y el riesgo de exposición viral para pacientes y médicos, impulsó el avance de herramientas tecnológicas como la telemedicina. En Estados Unidos, tan solo en abril de 2020, las consultas por telemedicina se multiplicaron por 20. En este sentido, el sistema de salud Mayo Clinic logró aumentar hasta 10, 880% sus consultas remotas. La alta demanda de este tipo de servicios provocó preocupaciones sobre las limitaciones de la telemedicina, como la capacidad de los médicos para diagnosticar enfermedades o condiciones mediante esta modalidad. No obstante, el aumento del volumen de las consultas por telemedicina durante la pandemia, permitió que instituciones como Mayo Clinic recopilaran información y datos a gran escala sobre esta modalidad. De esta forma, el estudio publicado en JAMA Network, realiza la pregunta: “¿Qué tan concordantes con un diagnóstico en persona se establecen diagnósticos provisionales en una visita de video telemedicina para pacientes que presentan un nuevo problema clínico?” El estudio tomó información de 2,393 pacientes que recibieron una consulta de telemedicina por video, seguida de una visita ambulatoria en persona, por el mismo problema clínico en la misma especialidad y dentro de un periodo de 90 días. Los resultados mostraron que el diagnóstico provisional establecido por telemedicina, coincidió con el diagnóstico estándar realizado en persona en el 86,9% de los casos. De esta forma, los autores precisaron que las atenciones de telemedicina por video cuentan con un alto grado de concordancia de diagnóstico en relación con las visitas presenciales, al menos para la mayoría de las inquietudes clínicas nuevas. En cambio, los casos de pacientes nuevos que se presentaron en atención primaria a través de telemedicina tuvieron una concordancia de diagnóstico significativamente menor entre la telemedicina y las visitas en persona que los casos de pacientes que se presentaron primero por telemedicina en clínicas especializadas. Asimismo, en diagnósticos confirmados por medio de opinión del médico, como enfermedades o trastornos psiquiátricos, hubo una concordancia significativamente mayor entre el diagnóstico de telemedicina y el diagnóstico en persona. De igual forma, aquellos diagnósticos que requerían confirmación a través de exámenes físicos, pruebas neurológicas, entre otros, como diagnósticos otológicos y dermatológicos, tuvieron una concordancia significativamente menor entre telemedicina y diagnósticos presenciales. “Estos hallazgos sugieren que las visitas domiciliarias de telemedicina por video pueden ser un buen complemento de la atención en persona. Los programas de telemedicina por video de atención primaria diseñados para acomodar nuevos pacientes o nuevos problemas clínicos que se presentan pueden beneficiarse de un umbral más bajo para el seguimiento directo en persona oportuno en pacientes que se sospecha que tienen enfermedades generalmente confirmadas por examen físico, pruebas neurológicas o patología”, concluyen los autores. Consulta el artículo completo en el siguiente enlace: https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2795871 BIBLIOGRAFÍA JAMA NETWORK https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2795871

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