CCSS probará este año un sistema que detecta la diabetes antes de su aparición
La herramienta ya está lista y, si todo sale bien, la CCSS podría desarrollar modelos similares para detectar pacientes con riesgo de desarrollar otras enfermedades crónicas.
Imagine que al acudir al Ebáis por un resfriado, incluso antes de que el médico lo examine, su expediente muestre una alerta de riesgo de desarrollar diabetes o sufrir un paro cardiaco en los próximos meses. En ese momento, se le ofrece un plan de tratamiento personalizado para prevenir estas enfermedades antes de que se manifiesten y evitarle así complicaciones en el futuro.
Algo como esto es lo que busca desarrollar la Caja Costarricense de Seguro Social (CCSS) gracias a la incorporación de la inteligencia artificial en el Expediente Digital Único en Salud (EDUS).
La primera de estas herramientas, que predice el riesgo de desarrollar diabetes tipo 2, ya está lista y será probada en los próximos meses como parte de un plan piloto, según confirmó a este medio Rosa Matarrita, ingeniera a cargo del sistema.
“El primer paso será realizar un plan piloto para probar la herramienta con pacientes. Además, implementaremos un programa de formación para el personal clínico y actualizaremos las guías para manejar estas alertas. Esperamos concluir esta etapa en 2024”, explicó Matarrita.
En la fase de prueba lo que se busca es llamar a una muestra de los pacientes analizados, tanto quienes tengan alerta de riesgo como quienes no, de acuerdo con la clasificación del sistema, para que la información sea validada por los especialistas y se verifiquen los resultados.
“Actualmente, estamos en la fase de pruebas y queremos asegurarnos de que funcione correctamente. Estimamos que estará operativo para 2025”, concluyó Matarrita.
El modelo predictivo de diabetes tipo 2 se basa en datos de aproximadamente 60 millones de consultas médicas realizadas en el país entre 2018 y 2023. Para esto, se analizaron 67 variables utilizando ciencia de datos para identificar 10 factores de riesgo con un 95% de precisión, entre los que se incluyen presencia familiar de la enfermedad, colesterol alto o la cantidad de medicamentos que toma la persona, entre otras.
"La herramienta busca identificar el riesgo de personas no diagnosticadas con diabetes tipo 2 para intervenir y tratar antes de que desarrollen la enfermedad", detalló el doctor Eduardo Rodríguez, jefe del Componente Clínico del EDUS.
Sin embargo, el vocero asegura que la herramienta no realiza diagnósticos, solo alerta sobre el riesgo y el médico confirma o descarta el diagnóstico.
“Durante la consulta, el médico recibirá una alerta en su pantalla para revisar la información. En caso de que sea positivo, el mismo sistema podría recomendar un plan de tratamiento y un plan farmacológico para el paciente. En el futuro, incluso esta información podría llegarle al paciente por el EDUS”, señaló Rodríguez.
El modelo tiene una efectividad del 81%, lo que significa que predice correctamente el riesgo en el 81% de los casos. Además, solo detectaría a personas que hayan asistido a una consulta en la CCSS, ya que es la información que utiliza para la predicción.
El desarrollo de esta herramienta tomó un año y requirió una inversión de 142 millones de colones; sin embargo, es el primero de una serie de modelos que se están trabajando.
Otras enfermedades
Paralelamente, la CCSS está desarrollando herramientas similares para predecir el riesgo de la enfermedad renal crónica, la hipertensión y problemas cardíacos, así como sistemas de detección de lesiones de retinopatía y cáncer de mama a través del análisis de imágenes clínicas.
"Con la lectura prioritaria de mamografías, por ejemplo, se priorizarán las lecturas basadas en sospechas de riesgo. Esto no significa que se omitan las otras lecturas, pero las lesiones de mayor riesgo se atenderán primero, cambiando así el paradigma de atención de la CCSS", subrayó Matarrita.
Según el doctor Rodríguez, el objetivo es tratar enfermedades crónicas que afectan significativamente la calidad de vida de los pacientes. Además, esperan mejorar las listas de espera.
“Nuestro objetivo es gestionar estas intervenciones de manera que no aumenten las listas de espera, especialmente para complicaciones como problemas renales o retinopatías que afectan las listas de especialidades”, finalizó.
