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¿Cómo puede ayudar una EMR a conocer las tendencias acerca de COVID-19?

¿En qué puede ayudarnos una herramienta EMR en relación a la pandemia del COVID-19?

Esta pandemia ha sido el comienzo de un gran impulso de innovación en la industria de la salud. No solo son necesarias las vacunas y curas eficaces a la máxima celeridad posible, sino también ajustar todos los aspectos de la atención médica para servir a los problemas que surgen de la pandemia y más allá. Algunos investigadores, como parte de un consorcio internacional, han creado una ágil herramienta analítica para una rápida comprensión de la enfermedad, trabajando con los registros médicos de pacientes con COVID-19 en cinco países. A través de esta herramienta EMR que han creado, podrán recopilar, supervisar y analizar las tendencias clínicas de COVID-19 en múltiples países.

¿Por qué necesitamos una herramienta de EMR centralizada?

Aunque se suponía que los EMR facilitarían el acceso a través de las plataformas, no resultaron ser una gran ayuda después de todo, porque los datos estaban bloqueados en las plataformas locales. Los investigadores se dieron cuenta de "la escasez de información clínica relevante para impulsar la respuesta a nivel clínico y poblacional".

Además, los investigadores argumentaron en un documento perfiles de cursos clínicos COVID-19 derivados de los registros electrónicos de salud internacionales: el consorcio 4CE en Medicina Digital Natural: "Incluso en una era dominada por la tecnología de la información, las mediciones fundamentales para guiar la toma de decisiones en materia de salud pública siguen siendo poco claras... los datos que deberían estar ampliamente disponibles en los registros electrónicos de salud (EHR) todavía no se han compartido eficazmente entre los sitios clínicos, con los organismos de salud pública o con los encargados de formular políticas".

 Para resolver este enigma básico, los investigadores que formaban parte del Consorcio para la Caracterización Clínica de COVID-19 por EHR (4CE) establecieron rápidamente una red ad hoc para armonizar los datos, producir análisis y mejores visualizaciones para "comenzar a responder algunas de las preguntas clínicas y epidemiológicas en torno a COVID-19".

¿Qué hace la herramienta?

El equipo diseñó su herramienta en código abierto y un kit de herramientas gratuitas de i2b2 (Informática para la integración de la biología y la cabecera de cama), para utilizar los datos generados a partir de los EHR, en un intento de conseguir que "hablen" entre ellos. El producto final fue un modelo, afirma el equipo, que demuestra la posibilidad de centralizar los datos contenidos en varios EHR y los utiliza con bastante rapidez para determinar las trayectorias de las enfermedades.

En un lapso de tres semanas, 96 hospitales -los Estados Unidos (45), Francia (42), Italia (5), Alemania (3) y Singapur (1)- aportaron datos al consorcio. Esto estuvo representado por 23 colaboraciones de datos en estos cinco países. Se incluyó en el conjunto de datos un total de 27.584 pacientes con diagnóstico de COVID-19, con datos que abarcan desde el 1 de enero de 2020 hasta el 11 de abril de 2020. Los investigadores recogieron la friolera de 187.802 valores de laboratorio para armonizarlos en todos los sitios.

Entre otras cosas, el equipo hizo un seguimiento del número total de pacientes con COVID-19, los ingresos y las altas en la unidad de cuidados intensivos, el número de muertes diarias, los detalles demográficos de los pacientes y las pruebas de laboratorio para evaluar diversos parámetros de salud.

En el documento de Nature, el equipo sostuvo que el informe inicial pretendía establecer que los datos de la REM para los pacientes de COVID-19 eran accesibles, conocer las trayectorias clínicas, facilitar la evaluación y la comunicación de las diversas pruebas y terapias, y contribuir con datos y aprendizajes a una red mundial, y al público.

El equipo afirmó que "las fuentes de los datos y el mecanismo establecido para compartirlos son sólidos, reproducibles y escalables". Un artículo, Retrato de un virus, en el Diario de la Ciencia de fecha 19 de agosto de 2020 cita a Isaac Kohane, autor principal de la investigación y presidente del Departamento de Informática Biomédica del Instituto Blavatnik de la Facultad de Medicina de Harvard: "La nueva plataforma que hemos creado muestra que podemos, de hecho, superar algunos de estos retos y recoger rápidamente datos críticos que nos ayuden a enfrentar la enfermedad en la cabecera y más allá... Nuestros esfuerzos establecen un marco para monitorear la trayectoria de COVID-19 a través de diferentes categorías de pacientes y nos ayudan a entender la respuesta a diferentes intervenciones clínicas".

La nueva "red diseñada para ser un sistema altamente escalable, se está implementando ahora en 23 sitios".

¿Qué hay por delante?

Si bien no se puede ignorar la sabiduría de agregar rápidamente los datos para sacar conclusiones que orienten el tratamiento, también es necesario tener cierta precaución al tratar el aprendizaje de la máquina. Los propios investigadores reconocieron que "los datos iniciales son incompletos y están sujetos a muchos sesgos y limitaciones, que limitan las conclusiones que podemos sacar actualmente".

El artículo del Science Daily cita un editorial adjunto sobre el tema: "La nueva plataforma subraya el valor de una analítica tan ágil en la rápida generación de conocimientos, particularmente durante una pandemia que hace más urgente la respuesta a las preguntas clave, pero tales herramientas también deben ser abordadas con cautela y estar sujetas al rigor científico".

Fuente: The Hindu 

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