El ritmo vertiginoso del descubrimiento biomédico está superando la capacidad de los médicos para incorporar este nuevo conocimiento en la práctica.
Charles Friedman, Ph.D. y sus colegas escribieron recientemente un artículo en Revista de Medicina Interna General sobre una posible forma de abordar este problema, una que acelerará el movimiento de la evidencia recién generada sobre el manejo de la salud y la enfermedad a la práctica que mejore la salud de los pacientes.
Tradicionalmente, ha sido necesario muchos años, e incluso décadas, para que el conocimiento producido a partir de los estudios cambie la práctica médica. Por ejemplo, los autores señalan en el artículo, el uso de fármacos anticoagulantes para el tratamiento de los ataques cardíacos se retrasóhasta por 20 años debido a esta incapacidad para incorporar rápidamente nueva evidencia.
"Hay muchas razones por las que los nuevos conocimientos no se están incorporando rápidamente a la práctica", dice Friedman. "Si tiene que leerlo en un diario, entiéndalo, averigüe qué hacer basándose en él y ajústeloen su día ajetreado y flujo de trabajo complicado, para muchos profesionales, simplemente no hay suficiente espacio para esto ".
Informar la práctica médica
Gran parte de la generación de nueva evidencia la realizan grupos como la Agencia federal para la investigación y la calidad de la atención médica y la Colaboración Cochrane, un grupo sin fines de lucro con sede en el Reino Unido diseñado para organizar la investigación médica en revisiones sistemáticas y metanálisis. Estas revisiones sintetizantoda la investigación médica disponible sobre un tema dado con la esperanza de informar la práctica médica. Sin embargo, ese movimiento de este conocimiento acumulado a la práctica médica puede ocurrir increíblemente lento, si es que ocurre.
El nuevo artículo se centra en la necesidad de aprovechar el poder de la tecnología para permitir que los sistemas de salud analicen los datos que generan durante el proceso de atención a los pacientes para generar nueva evidencia "local" y utilizarla en combinación con la evidencia revisada publicada paramejorar los resultados de salud.
La clave para usar ambos tipos de evidencia, argumentan, es transformar el conocimiento legible por humanos las palabras, tablas y figuras en un artículo de revista típico en formas computables de ese mismo conocimiento.
"Muchos estudios científicos dan como resultado algún tipo de modelo: una ecuación, una guía, una relación estadística o un algoritmo. Todos estos tipos de modelos se pueden expresar como código de computadora que puede generar automáticamente consejos sobre un paciente específico", Explica Friedman. Cuando tanto los modelos" locales "como los modelos publicados están disponibles en formas computables, de repente es posible generar consejos que reflejen ambos tipos de fuentes.
Las formas computables son clave
Señala que mientras Michigan Medicine, junto con la mayoría de los otros sistemas de salud que utilizan registros médicos electrónicos, está utilizando sus datos para mejorar continuamente la calidad de la atención, poner este conocimiento en formas computables crea muchas formas nuevas de aplicar ese conocimiento para mejorar la atención.
El Departamento de Ciencias de la Salud del Aprendizaje de la Facultad de Medicina de la Universidad de Michigan está tomando la iniciativa en la transformación del conocimiento biomédico en formas computables abiertas y accesibles para cualquier persona. Han creado una plataforma informática llamada Knowledge Grid, que almacena conocimiento computable en formato digitalbibliotecas y luego utiliza ese conocimiento para generar consejos específicos para el paciente.
"El valor de Big Data es generar Big Knowledge", dice Friedman. "El poder de Big Data es proporcionar mejores modelos. Si todo lo que hacen esos modelos es aparecer en artículos de revistas, nadie va a ser más saludable".
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