24 de mayo de 2017 | Actualizado: Miércoles a las 19:20
Especialidades > Farmacia Hospitalaria

Inteligencia artificial para mejorar la adherencia en el cáncer

Un proyecto del Ramón y Cajal es premiado por predecir la adherencia en quimioterapia oral

Gramage, en el momento de recibir el premio.
Inteligencia artificial para mejorar la adherencia en el cáncer
Marcos Domínguez
Joana Huertas
Viernes, 03 de marzo de 2017, a las 12:00
Teresa Gramage es farmacéutica del Servicio de Farmacia del Hospital Ramón y Cajal (Madrid) y la cara visible de Adhan, un sistema de inteligencia artificial que predice el grado de adherencia al tratamiento en antineoplásicos orales. Este sistema fue Premio a la Innovación en el Ámbito Sanitario 2016, galardón convocado por la Universidad de Alcalá de Henares, en colaboración con SILO y Celgene, en la categoría ‘Proyecto de Innovación en Gestión, Gerencia y Farmacia Hospitalaria’. Redacción Médica ha hablado con Gramage sobre las implicaciones clínicas de Adhan.

¿En qué consiste el proyecto Adhan?

Adhan es un sistema de inteligencia artificial que permite predecir el riesgo de falta de adherencia al tratamiento con antineoplásicos orales (ANEO) antes de que los pacientes inicien su tratamiento. Esto ofrece a los profesionales sanitarios la posibilidad de identificar desde el principio a aquellos pacientes en los que es necesario focalizar de manera individualizada las intervenciones y los recursos para potenciar esta adherencia, sin tener que esperar a detectarlo cuando ya se han producido la falta de adherencia y las posibles consecuencias derivadas de ello.

¿Qué resultados destacaría?

La falta de adherencia a ANEO tiene consecuencias clínicas y económicas. En pacientes con cáncer, la falta de adherencia al tratamiento puede afectar negativamente a la evolución de la enfermedad, y se ha relacionado con mayores estancias hospitalarias, mayor número de visitas médicas, mayor número de reacciones adversas y de costes derivados.

¿Qué ventajas tiene este sistema? ¿Y qué aplicaciones?

Hasta ahora, las intervenciones que realizan los profesionales sanitarios de promoción de adherencia a ANEO se han realizado, o en todos los pacientes en tratamiento, o una vez ya se ha detectado la falta de adherencia. La estratificación de pacientes en función de su riesgo de falta de adherencia que realiza Adhan va a permitir identificar, antes de iniciar el tratamiento, a aquellos pacientes buenos adherentes, en los que no va a ser necesario realizar un seguimiento continuado de adherencia, y a aquellos en los que hay que realizar un seguimiento desde el inicio del tratamiento. Esto hace que se pueda focalizar desde el principio el personal y los recursos en aquellos pacientes que realmente lo necesitan.

Además, aporta a los médicos información sobre el riesgo de incumplimiento terapéutico antes de la prescripción del ANEO, lo que puede resultar de utilidad a la hora de seleccionar una determinada opción de tratamiento. Adhan incorpora machine learning para identificar patrones de datos, lo que va a permitir que las predicciones sean cada vez más precisas, incorporando nuevos factores predictivos en caso necesario.

Estamos trabajando en un diseño que permita la fácil integración de Adhan con diferentes historias clínicas electrónicas y programas de prescripción electrónica, para que pueda ser extensible a cualquier hospital, tanto público como privado, y en un futuro, también a pacientes con otras patologías.

El uso de antineoplásicos orales es muy ventajoso para la autonomía del paciente, pero ¿empeora la adherencia respecto a las presentaciones que necesitan de administración por un profesional sanitario?

No necesariamente. En los tratamientos con ANEO los pacientes asumen mayor control y responsabilidad sobre su tratamiento que con los tratamientos intravenosos, donde la adherencia se controla por administraciones en los hospitales de día. Por ello, es muy importante, en primer lugar, realizar una correcta selección de los pacientes candidatos a este tipo de tratamientos, ya que sólo los pacientes adecuadamente informados y motivados pueden ser capaces de manejarlos  correctamente. En segundo lugar, hay que identificar a aquellos pacientes en los que va a ser necesario que los profesionales sanitarios realicen un adecuado seguimiento de su adherencia desde el inicio de su tratamiento, para evitar posibles complicaciones. Y aquí es donde cobra importancia Adhan.

¿Ve que el sistema Adhan pueda llevarse pronto a la práctica clínica habitual?

Esperamos que así sea. El proyecto se inició en 2011 y actualmente estamos nos encontramos trabajando en el desarrollo del sistema de inteligencia artificial, que esperamos tener disponible para su utilización en la práctica asistencial diaria en unos cuatro meses.