APLICACIÓN DE SISTEMAS DE SOPORTE A LA DECISIÓN EN TELEMEDICINA

Autor: Ing. Edith Aída Lozano Guzmán

ESTRATEGIA Y DIRECCIÓN ESTRATÉGICA

06 / 2004

En la actualidad, la información se ha vuelto un factor importante en el desarrollo de las empresas. Muchas empresas del sector salud, así como otros muchos tipos de organizaciones, también se han ido adaptando poco a poco a los sistemas y las tecnologías de información, que les permitan crecer y sobre todo, brindar mejores y más variados servicios. Un uso muy específico de los sistemas de información que se observan con mayor incidencia en estas empresas es aquellos dedicados a apoyar la toma de decisiones.

En la actualidad, la información se ha vuelto un factor importante en el desarrollo de las empresas. Ya no es indispensable solo tener capital para invertir, sino también tener un conocimiento real e indispensable del contexto en que se desarrollan, para así, poder prever y generar las mejores estrategias de acción que permitan a la empresa crecer y mantenerse de una manera sostenible. 

Las empresas del sector salud, así como otros muchos tipos de organizaciones, también se han ido adaptando poco a poco a los sistemas y las tecnologías de información, que les permitan crecer y sobre todo, brindar mejores y más variados servicios. Es un hecho que la toma de decisiones en éste como en muchos sectores de la industria, de repente se tornan complejas, y superan muy a menudo, las capacidades cognitivas de cualquier individuo, debido a la gran cantidad de variables involucradas y a sus sutiles interdependencias.

También es conocido que el juicio intuitivo humano y su toma de decisiones no siempre es el óptimo, pues se ve afectado con la complejidad y el estrés. Disciplinas como la estadística, economía y la investigación operativa han desarrollado varios métodos para la elección racional de soluciones. En nuestros días, éstos métodos se han potenciado con la aportación de la informática, psicología e inteligencia artificial; todo esto englobado en un conjunto de herramientas de software que ahora conocemos como Sistemas de Información para la Ayuda en la Toma de Decisiones (DSS por sus siglas en inglés). Estas nuevas herramientas de la información, cada vez más integradas, requieren una cualificación específica por parte de los profesionales, cualquiera que sea su nivel de responsabilidad. La información, como elemento básico en cualquier toma de decisiones, no es patrimonio exclusivo de los directivos, al igual que la tarea de diseñar, implantar, usar y explotar los sistemas, no lo es de los informáticos. Esto último, da el verdadero valor a estos sistemas.

Un DSS es entonces un sistema informático interactivo que ayuda a los usuarios a juzgar y decidir sobre actividades, ya que provee de diferentes fuentes de información, acceso inteligente al conocimiento relevante, ayuda en el proceso de decisión o, simplemente brinda una aproximación heurística a problemas intratables formalmente. La apropiada aplicación de herramientas de ayuda a la decisión incrementa la productividad, eficiencia, efectividad y competitividad; y trae como consecuencia, el aseguramiento de la planificación, organización e inversión. Con un DSS se puede modificar una salida deseada y entonces se pueden ajustar los “factores críticos de éxito” que permitan llegar a esa meta (análisis de sensibilidad “goal seek”). De igual manera también se puede hacer el proceso inverso: modificar algunos factores y ver si la salida deseada cae dentro del rango que pueda ser asimilado por la empresa (análisis de sensibilidad “what if”).

Viéndolo así, un DSS es una importante tecnología de información para el gerente, que puede ser usada para proveerle datos y análisis oportunos que soporten sus decisiones, basándose ya no en el simple juicio o intuición, sino en información generada a través de métodos deductivos y analíticos.
 
En el ámbito del sector salud, un DSS permite conocer el movimiento de pacientes ingresados, los clasifica por diferentes variables, puede usar un codificador de enfermedades (como por ejemplo el de la OMS- organización mundial de la salud), etc. Y a partir de la información anterior, un director de hospital puede planear mejor sus recursos y establecer estrategias que mantengan a la institución “competitiva”. Pero no sólo eso, también puede alimentarse con señales biomédicas en forma directa (desde el consultorio) o en forma distante (desde otras instituciones médicas o desde los hogares de los pacientes) y, entrando a bases de datos de sistemas expertos que puedan analizar y comparar, mostrar si un paciente requiere de hospitalización, tratamiento especial o análisis complementarios.
 
La integración de las ciencias médicas con el desarrollo de las telecomunicaciones y la informática y su aplicación en las diferentes actividades del sector de la salud, hace posible conceptualizar el término de:

Telemedicina:

Como la distribución de servicios de salud, en el que la distancia es un factor crítico, donde los profesionales de la salud usan información y tecnología de comunicaciones para el intercambio de información válida para el diagnóstico, tratamiento y prevención de enfermedades o daños, investigación y evaluación; y para la educación continuada de los proveedores de salud pública, todo ello en interés del desarrollo de la salud del individuo y su comunidad.[i] OMS 1998.

En este documento, mostramos algunos ejemplos y áreas en las que se han aplicado sistemas de soporte a la decisión en la telemedicina.

Algunos casos en específico en los que se puede utilizar un DSS son presentados por Julián Maya Londoño [ii], en  uno de ellos, se tiene un sistema automatizado para el cálculo del índice de gravedad, basado en las desviaciones de variables fisiológicas claves del paciente. Este sistema es usado para pronosticar el riesgo de muerte y estratificar grupos de riesgo. Su nombre es MPM  Mortality Probability. Evalúa al paciente a las 0, 24, 48 y 72 horas o cuando se produce una Sepsis 

Otros casos

TISS: Therapeutic Intervention Scoring System  Es un sistema automatizado para la valoración del paciente en base a las intervenciones terapéuticas que se le aplican [TISS de Cullen et al], con el objetivo de valorar su estado y distribuir óptimamente los recursos humanos dedicados a su atención. 

ASMA: Tratamiento del Asma y la Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica. (EPOC). Proporciona el tratamiento completo que incluye entre otros las dosis de medicamentos, volumen de líquido a administrar y medidas terapéuticas específicas para pacientes asmáticos o con EPOC.

Los casos anteriores dan una gran idea de lo que se puede lograr en Telemedicina, teniendo un buen sistema de información tipo DSS y los transductores adecuados, tanto en la captura de información como en el reporte de resultados.

Un DSS en la colaboración entre empresas y entidades privadas
 
Existen sistemas como el implantado por “ITC”[iii](Instituto Universitario de tecnología del conocimiento), diseñado en un marco de independencia científica y tecnológica; plantea a la empresa privada una oferta de colaboración sin condicionantes previos y abierta por igual a todas las empresas interesadas en explotar comercialmente esta tecnología Interdisciplinaria. 

La Universidad Complutense posee equipos de investigación, en vanguardia en sus propias disciplinas, que en el marco del Instituto colaboran entre sí, y con investigadores de otros centros privados y públicos. Esta colaboración multidisciplinar está haciendo viables proyectos tecnológicamente punteros, que exigen un alto grado de especialización en disciplinas científicas que hasta el presente han vivido separadas y dispersas por los diferentes Departamentos universitarios. 

Es un objetivo prioritario fomentar activamente la proyección de los avances científicos y tecnológicos sobre la actividad económica; procurar el acercamiento de la estructura universitaria a las demandas de nuestra sociedad.

Entre las disciplinas de las cuales se comparte información, están:

visión artificial y humana
redes neuronales
integración de información multisensorial
procesamiento del lenguaje natural
representación del conocimiento
modelos y mecanismos de razonamiento e inferencia
enseñanza y aprendizaje
robótica
redes de conocimiento
tratamiento de imágenes
tratamiento de datos
Análisis Estadístico
Modelos aleatorios de Campo de Harkov

Observando con detalle el caso de ITC, plantea tanto sistemas de información como apoyo a las decisiones como alianzas estratégicas que permiten estar a la vanguardia y sobre todo informados. Estas son 2 situaciones primordiales en el manejo de las empresas.

En otro caso, el ministerio de salud de Cuba maneja un sistema de telemedicina con el que  pretende: 

Crear una Red Nacional de Telediagnóstico que permita el diagnóstico a distancia, mediante la transmisión de imágenes entre diferentes unidades de una misma provincia, de una provincia a otra y hacia centros de referencia del país.

Contribuir a la organización de centros de referencia y de diagnóstico como parte de la red nacional de telemedicina que puedan brindar servicios de valor agregado de telediagnóstico al exterior.

Crear bases de datos de imágenes y de estudio de casos de interés en archivos de imágenes y diagnóstico en el centro de referencia para la consulta de especialistas y futuras investigaciones y edición de catálogos y otras publicaciones.

En este caso, como en la mayoría de los implicados en telemedicina, las imágenes y la información en general, son contrastadas con bases de datos que contienen toda una clasificación y definición de padecimientos; en un afán por la administración explícita del conocimiento y el establecimiento de sistemas expertos basados en él.

Un último caso a mencionar en éste documento es el de la “UP”, el cual  es un ordenador portátil de bolsillo [iv]diseñado para:

i)  gestionar la recogida de datos funcionando como una "cartilla de paciente electrónica ";
ii) soportar procedimientos básicos de análisis de datos de monitorización (revisión de datos, estadísticas, etc.) como herramientas de ayuda a la decisión en el ajuste diario de la terapia; y
iii) el acceso a las funciones de telemedicina, como envío de datos y mensajería con la ETM. Los procedimientos de recogida de datos se refieren a los siguientes componentes: 

a. glucemia (valor y tiempo de la medida); este dato puede registrarse vía teclado o directamente de un medidor comercial de glucosa;
b. insulina (dosis y tiempo de medida);
c. dieta (tipo de comidas, cantidad de calorías, tiempo de la ingesta);
d. actividad física (nivel y duración); y
e. otros eventos como cetonuria, medicación fiebre, etc

Lo mostrado en este caso, mencionan algo que es una tendencia generalizada en los sistemas de telemedicina, y que se refieren a equipos emisores de datos que al mismo tiempo funcionan como monitores de funciones vitales en los organismos y que al estar bien sincronizados y utilizar el software adecuado, son capaces de detectar situaciones de “riesgo” como posibles ataques al corazón, con una anticipación suficiente como para “ayudar” realmente al paciente.

Conclusión:

Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones, han venido a revolucionar la forma como las empresas pueden capturar, analizar y mostrar la información con la que ya cuentan. Por supuesto que nunca se omitirá el punto de vista humano, pues gracias a él se puede especificar los parámetros y la medida en que éstos deben ser comparados; pero esto siempre será una solución al manejo de tanta información y las diferentes formas como ésta se relaciona. En el sector médico de nuestro país se encuentra mayor incidencia del uso de sistemas de información para apoyar a áreas como[v]: el registro electrónico de salud y sistemas de información de salud, consultorio médico, sistemas de asistencia de salud del hogar y la comunidad, telemedicina, bioinformática y tele monitoreo.

Bibliografía:


[i] InfoMed; 1999-2000, “Red Telemática de Salud en Cuba”. Consultada el 8 de Junio de 2004 en el sitio:
http://www.sld.cu/telemedicina/
 
[ii] Maya Londoño, Julián; Septiembre de 2002; Sistemas de Información para la ayuda en la Toma de Decisiones (DSS); I Conferencia Iberoamericana de Telemedicina e Informática Médica, Cartagena de Indias; consultada el 8 de Junio de 2004 en el sitio:
http://dis.eafit.edu.co/labs/labgic
[iii] Jáñez Escalada Luis, Ruiz Gallego-Largo Trinidad, Serradilla Francisco, Rubio de Lemus Maria de Jesús; 2002; Instituto Universitario de Tecnología del Conocimiento. Universidad Complutense de Madrid; consultada el 8 de Junio de 2004 en el sitio: http://www.itc.ucm.es/itcv2/arch/rasgos.html
[iv] Pérez Me Hernando, Gómez Aguilera EJ, Del Pozo Guerrero F; 1977; DIABTel: Servicio de telemedicina para el seguimiento de pacientes diabéticos; consultada el 8 de Junio de 2004 en el sitio:
 http://www.servitel.es/inforsalud97/64/64.htm
[v] Notimex; 04 Febrero 2004; Sistema Nacional e-México consultada el 8 de Junio de 2004 en el sitio:
http://www.e-mexico.gob.mx/wb2/eMex/eMex_Telemedicina
 

 

Ing. Edith Aída Lozano Guzmán

Matemáticas y Sistemas Prepa TEC Campus Guadalajara.

ealozanoarrobaitesm.mx