Redacción Farmacosalud.com

El Servicio de Nefrología del Hospital del Mar (Barcelona) ha probado una herramienta basada en la novedosa folksonomía (contracción del término inglés folk (popular) y taxonomía), un sistema automático de gestión en tiempo real de grandes cantidades de documentos. Una de las posibles utilidades de esta técnica avanzada sería la creación de alarmas en el preciso momento en que el sistema detectara alguna circunstancia anómala en el alta hospitalaria de un paciente. “Un ejemplo podría ser la creación de una alarma para aquellos pacientes que al ingreso llevaran un fármaco inhibidor del sistema renina-angiotensina y que no lo tuvieran recetado entre la medicación en el momento del alta”, señala la Dra. Laia Sans, médica adjunta del Servicio de Nefrología del hospital barcelonés.

“Sabemos que son fármacos (los inhibidores del sistema renina-angiotensina) que proporcionan beneficios cardiovasculares a los pacientes renales, por lo que su reintroducción una vez resuelto el episodio agudo que llevó a la descompensación es importante. La alarma permitiría la identificación rápida y en tiempo real de los pacientes a los que no se les reintroduce el fármaco, y la revaloración médica de si este hecho es adecuado o no”, argumenta la experta en declaraciones a www.farmacosalud.com.

Así las cosas, el Servicio de Nefrología del Hospital del Mar ha probado, en el marco de una experiencia piloto en colaboración con la compañía Ferrer, la herramienta Bismart Folksonomy, basada en los servicios cognitivos de Microsoft Azure. Esta iniciativa, pionera en España, ha permitido a dicho Servicio utilizar el Big Data y las metodologías de minería de datos para mejorar la gestión asistencial de los pacientes hospitalizados, así como para la búsqueda de datos utilizados en la investigación en el campo de la nefrología.

Minimización de errores en caso de una posible clasificación deficiente
El proyecto, coordinado por la Dra. Sans, ha consistido en analizar, de forma conjunta con la Dirección de Innovación del centro y la Dirección de Informática, los más de 1.600 informes de alta (1.631) de los pacientes hospitalizados durante los años 2016, 2017 y 2018. Una vez digitalizados y anonimizados, se procedió a realizar diversas consultas para comprobar la capacidad del sistema a la hora de localizar los términos y extraer datos de interés de forma automática. La herramienta usada para ello, Bismart Folksonomy, se basa en la folksonomía, una forma de clasificar los términos en función de cómo se reproducen en los documentos, sin necesidad de generar de forma previa una clave maestra para ello. Se trata de un sistema automático de gestión en tiempo real de grandes cantidades de documentos, basado en las etiquetas y en su frecuencia de aparición.

De acuerdo con la Dra. Sans, la alta fiabilidad de la nueva herramienta minimiza la posibilidad de que el sistema cometa errores de interpretación debido a la falta de una clave maestra: “El sistema permite crear sinónimos de términos en distintos idiomas, de siglas, de dislexias de teclado... lo que, de hecho, hace que se detecten con más facilidad los términos de interés en cada búsqueda. Además permite, en caso de dudas, la revisión del contexto en el que se encuentra la etiqueta, con lo que se minimizan los errores en cuanto a una posible clasificación deficiente”.

“La aplicación de la folksonomía y de técnicas de inteligencia artificial para el análisis de datos de los informes de alta ha permitido reducir de forma notable el tiempo empleado para la extracción de información, extracción que, sin esta herramienta, se habría tenido que hacer de forma manual”, remarca. Por lo tanto -agrega Sans mediante un comunicado-, la aplicación de la nueva metodología “puede permitir un ahorro de tiempo sin afectar la calidad y veracidad de la información obtenida con finalidades de investigación y de gestión de la calidad de la actividad asistencial realizada”.

Tres preguntas

El análisis de la utilidad de la herramienta se realizó planteando tres preguntas. En primer lugar, el porcentaje de pacientes diabéticos que ingresaron en el Servicio de Nefrología y que recibían tratamiento con metformina, el hipoglicemiante oral (medicamento que ayuda a controlar la cantidad de glucosa en sangre) más utilizado pero que, sin embargo, está contraindicado en situación de enfermedad renal crónica moderada y avanzada. La segunda pregunta hacía referencia a la actitud de los nefrólogos en relación a la suspensión o mantenimiento al alta de los inhibidores del sistema renina-angiotensina (utilizados en el tratamiento de la hipertensión y de la insuficiencia cardíaca congestiva y que tienen cualidades de protección del riñón) tras un ingreso en el servicio. Y, por último, el porcentaje de pacientes que, al ingreso, recibían tratamiento con algún fármaco hipnótico, ansiolítico o antidepresivo, reflejo de la relevancia del bienestar psicológico de los enfermos renales. A pesar de la redacción poco estructurada o confusa de los informes, el sistema lograba localizar los datos.

Para localizar la información se realizaron ajustes en Bismart Folksonomy con el fin de agrupar los términos más relevantes y relacionados y permitir así refinar los resultados. Uno de los hechos más destacados de las búsquedas realizadas es, según el jefe del Servicio de Nefrología y director del Área Asistencial y Médica del Hospital, el Dr. Julio Pascual, que “la redacción clara de la información médica relevante en al ámbito de la nefrología, como es la clasificación de la enfermedad renal en grados, hubiera facilitado y acelerado la obtención de datos”. Ante ello, “el trabajo realizado en la prueba piloto se puede aplicar de forma automática a las altas hospitalarias, permitiendo, por lo tanto, un análisis en tiempo real de cualquier cuestión que se quiera explotar, así como la creación de alarmas que permitan detectar y/o seleccionar pacientes con determinadas características de interés”, añade.

Definir patrones, características, asociaciones…
“La herramienta permite definir patrones, características, asociaciones... en base a lo que dejamos reflejado en los documentos médicos. Podría permitir definir determinados perfiles de pacientes o de situaciones clínicas”, subraya la Dra. Sans, quien a renglón seguido puntualiza que la nueva metodología tendría ciertos límites a la hora de contribuir a lograr avances terapéuticos, puesto que “el descubrimiento de nuevos tratamientos para patologías concretas va ligado a la realización de ensayos clínicos, en todo caso”.

Con el uso de Bismart Folksonomy, el Hospital del Mar ha conseguido la extracción de conocimiento de información no estructurada, aceleración de la generación de conocimiento médico y una reducción de variabilidad. Específicamente, gracias a la herramienta, el Servicio de Nefrología pudo elaborar un informe respecto a las tres preguntas que se querían responder y conseguir un enorme ahorro de tiempo en el análisis de las altas médicas, además de una base de conocimiento sólida para tomar mejores decisiones.

Según Jaume Santacana, CEO de Bismart, “en Bismart desarrollamos soluciones de inteligencia artificial con tecnología de Microsoft con el doble compromiso de ayudar a las empresas y organizaciones a ser más eficientes mediante la automatización de procesos complejos y, a la vez, dotarlas de un mejor conocimiento que les ayudará a tomar mejores decisiones en el ámbito de su actividad. En este proyecto hemos colaborado con el Hospital del Mar y con el laboratorio Ferrer para encontrar respuestas reduciendo los tiempos de análisis a partir de datos no estructurados mediante Folksonomy, lo cual permitirá una mejor atención y servicio a los pacientes”.

El aumento del bienestar de las personas en el campo de la salud pasa indudablemente por la correcta aplicación de las nuevas tecnologías, apuntan desde Ferrer. Según Ricardo Castrillo, director general del laboratorio en España, “en Ferrer estamos comprometidos con mejorar la calidad de vida de las personas y aportar el máximo apoyo a los profesionales de la salud para implementar soluciones innovadoras que les ayuden tanto a ellos como a los pacientes que atienden. En este contexto, el uso de herramientas como el Big Data y la inteligencia artificial son hoy ya una realidad”.

El Dr. Jordi Martínez, director de Innovación y Transformación Digital del Hospital del Mar, considera que “este proyecto se enmarca dentro de la estrategia de transformación digital del Hospital. Nuestro objetivo estratégico es conseguir una atención más personalizada, proactiva, preventiva y predictiva, a partir del conocimiento adquirido que nos ofrece el análisis de los datos desde diferentes fuentes”. De este modo -prosigue-, “la obtención de datos estructurados a partir de texto libre de manera sistemática, es clave para tener una visión completa de los pacientes que atendemos”.