APOYO DE LAS DESICIONES MEDICAS POR COMPUTADORA

29. APOYO DE LAS DESICIONES MEDICAS POR COMPUTADORA

Sistema de apoyo de decisiones clínicas (SADC) se define como sistema electrónico que ayuda al personal de salud en la toma de decisiones clínicas utilizando las características individuales de los pacientes para generar evaluaciones y recomendaciones especificas que se prese ntan a los profesionales para su cosideracion. (kawamoto et al 2005)

Ayuda al diagnostico, alertas recordatorios, planificación del tratamiento, dosis de fármacos, reconocimiento e interpretación de laboratorio clínico e imágenes, resúmenes de indicadores de calidad y recuperación de la información actualizada

.intentan sobre todo disminuir la probabilidad de errores en las etapas de proceso diagnostico que puedan llevar a intervenciones terapéuticas inadecuadas.

ESCENARIO CLINICO

Una paciente de 24 años acude a una clínica privada de urgencia por un fuerte dolor en la región hipogastrio, el dolor tan intenso la hace caer en sincope, es atendida sin mucha atención después de checados los signos vitales pasa a consulta. El médico tratante, joven en apariencia y se visualiza recién egresado comienza una exploración, de deficiente calidad, casi no interacciona con su paciente y la mayoría de aspectos los trata con el familiar que le acompaña, el medico ante desconocer que diagnosticar opta por mandarle un EGO y sugiere un embrazo ectópico, (aunque no indaga sobre vida reproductiva de la paciente) intenta explicar, aunque sin buenos resultados, incluso sugiere una infección de oído (porque la paciente refiere fuerte dolor de oído, que en apariencia se acerca más a una presión intracraneana en los límites). Después de dicha situación, los familiares deciden irse de esa clínica con una pésima opinión al respecto.

TIPOS Y USOS DE SADC

Los primeros SADC se derivaron de las investigaciones sobre sistemas expertos, los programadores se esforzaron para simular en sistemas digitales las normas que le permitan pensar como un clínico experto.

En estos nuevos SADC se incluyen recomendaciones particulares, bases de datos externas que pueden proporcionar información relevante, recordatorios para el cuidado preventivo y alertas sobre situaciones potencialmente peligrosas.

Existen distintos tipos: algoritmos clínicos, sistemas de reconocimiento de patrones, sistemas estadísticos de Bayes, sistemas de decisiones analíticas y sistemas de razonamiento simbólico (sistemas expertos).

El objetivo de los SADC es ayudar-nunca sustituir al clínico. Ofrecen sugerencias pero el clínico debe filtrar la información, revisar la información.

El mayor impacto de las SADC se haya en pacientes hospitalizados, más que en ambulatorios.

 Los diagnósticos SADC puede incluso recordar a los médicos expertos los diagnósticos potencialmente importantes que al principio no consideraron, y para que sean eficaces los médicos deben estar motivados a usarlos.

Los cambios que los SADC introducen deben incorporarse en la planificación.

Características de los SADC que se relación con la implementación exitosa.

Apoyo basado en computadora en la toma de decisiones.

Intervención de los SADC que se presentan automáticamente y encajan en el flujo de trabajo de clínicos.

SADC que recomiendan acciones para que el clínico mejores decisiones.

Ejemplos de programas para apoyo de decisiones en medicina

los generadores de diagnósticos diferenciales (GDD) son programas informáticos que ayudan al médico con los signos y síntomas de sus pacientes y otros factores a fin de sugerir una lista de posibles diagnósticos para su consideración.

DXPLAIN fácil acceso para médicos con poca experiencia en computación, acepta una lista de manifestaciones clínicas y después propone hipótesis diagnosticas de enfermedades comunes o raras con base en el sexo, la edad, y el tiempo de evolución del padecimiento.

Es un sistema de ayuda al diagnóstico que utiliza un conjunto de datos clínicos (signos síntomas, resultados de pruebas de laboratorio) para producir una lista de hipótesis diagnosticas de mayor a menor probabilidad dentro de dos categorías: enfermedades comunes y raras según su prevalencia.

  Basado en algoritmo seudo probabilístico.

ISABEL es el único programa capaz de aceptar consultas en el lenguaje natural y el único producto que permite al usuario introducir todos los hallazgos clave a la vez. Utiliza un procesamiento de lenguaje natural. Cada diagnostico tiene una descripción completa de las características clinicas con el diagnóstico diferencial clasificado en orden de importancia según la coincidencia de las características clínicas introducídas.