Osakidetza, con la aportación tecnológica de Ibermática, ha logrado un nuevo avance en la optimización del tratamiento del dolor en sus pacientes. Ambas entidades han trabajado en un proyecto que, mediante técnicas de Inteligencia Artificial, ayuda a los médicos a determinar cuál es la mejor estrategia para optimizar la adherencia al tratamiento de cada paciente por separado, de manera personalizada, minimizando el riesgo a que lo abandone. El proyecto Attend se acaba de presentar en la ‘IV Jornada sobre el Abordaje del Dolor’ organizada por Osakidetza en el Palacio de Congresos Europa de Vitoria, ante más de 400 profesionales de la salud.

Presentación de Attend en la ‘IV Jornada sobre el Abordaje del Dolor’ organizada por Osakidetza.

El objetivo de la jornada era identificar los retos a la hora de abordar el dolor, y compartir experiencias de pacientes y respuestas a esas situaciones a través del debate entre expertos. Además, se dio a conocer la herramienta tecnológica de ayuda a los profesionales del sector para determinar los factores que inciden en la adherencia al tratamiento del dolor. Aitor Moreno, doctor en Inteligencia Artificial de Ibermática, presentó el proyecto Attend, desarrollado desde el Instituto Ibermática de Innovación, i3B, en colaboración con la Unidad del Dolor de Osakidetza.

La falta de adherencia (cumplimiento) al tratamiento farmacológico o incumplimiento terapéutico es un problema prevalente y relevante en la práctica clínica. Múltiples estudios determinan que un porcentaje significativo de las personas que salen de la consulta del médico con una prescripción no tomarán el fármaco según las indicaciones recibidas. No existe una certeza sobre la adherencia real de un paciente concreto.

En los últimos años, y con la implantación de la receta electrónica, se han comenzado a usar mecanismos indirectos, como el RPM (ratio de posesión de medicamentos) que expresa el porcentaje de tiempo que un paciente tiene acceso a su medicamento, considerando el número de días de suministro de medicamentos recibidos por un paciente dado y el intervalo de reposición. Estos mecanismos permiten una comprobación de la adherencia al tratamiento, pero no entran en las causas del mismo, y mucho menos proponen escenarios de mejora.

Proyecto Attend
El objetivo de Attend es ofrecer una herramienta TIC de ayuda a la decisión médica, de cara a identificar fácilmente cuáles son los factores que determinan la adherencia a un tratamiento farmacológico para un determinado paciente. El sistema permite ofrecer de manera personalizada a cada uno cuál es la mejor estrategia para optimizar la adherencia al tratamiento.

Para ello se plantea desarrollar un modelo digital del paciente vinculado a la adherencia, que permita simular, de forma teórica y en base a la generación de modelos automáticos, las distintas reacciones de los pacientes ante distintos tratamientos. Todo gracias a la aplicación de algoritmos prescriptivos basados en técnicas de Inteligencia Artificial, en entornos paralelizados y distribuidos.

Proyecto PainMed
No es la primera ocasión en la que i3B desarrolla un sistema para abordar el ámbito del dolor. También con técnicas de Inteligencia Artificial trabajó en el proyecto PainMed, para identificar de manera automática escalas de dolor mediante tecnología de identificación facial. El reto, cuantificar y valorar de forma objetiva, y no subjetiva, el nivel de dolor en pacientes con dificultad de comunicación mediante algoritmos obtenidos de miles de reconocimientos faciales.

Tanto Attend como PainMed han sido seleccionados desde el equipo de Organización Central en Osakidetza como proyectos relevantes de cara a presentarlos en la ‘European Connected Health Alliance’, como ejemplos de buenas prácticas de proyectos con tecnología avanzada en el contexto de la Analítica Avanzada.