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El Hospital Universitario General de Villalba elabora un mapa de riesgo cardiovascular de su área de referencia gracias al Big Data y la inteligencia artificial

Un proyecto que refuerza la apuesta del centro por la aplicación de las nuevas tecnologías y la digitalización al servicio de la promoción de la salud

2022 03 28 Mapa de riesgo cardiovascular del área de referencia del HUGV2022 03 28 Mapa de riesgo cardiovascular del área de referencia del HUGV

  • El modelo predictivo recoge datos clínicos y demográficos de los pacientes para elaborar un mapa de riesgos cardiovasculares e informar sobre la probabilidad de desarrollar una enfermedad de este tipo en el futuro
  • El dato detectado por el sistema se remite a los profesionales de Atención Primaria y se comparte con los pacientes de riesgo a través del Portal del Paciente, aplicación mediante la cual acceden a recomendaciones sobre hábitos de vida saludables para mejorar su salud
  • El hospital villalbino ha implementado programas preventivos en las patologías más prevalentes y que producen más mortalidad, como las cardiovasculares, los cánceres más comunes y la enfermedad crónica renal

Los motivos más frecuentes de mortalidad en Occidente son las enfermedades cardiovasculares y, a excepción de los últimos dos años de pandemia por la Covid-19, han sido las patologías más tratadas en las consultas de Atención Primaria. Por ello, y con el objetivo de brindar a los pacientes recomendaciones que contribuyan a reducir a largo plazo las probabilidades de sufrir una enfermedad asociada al corazón o a los vasos sanguíneos, así como de informar y alertar precozmente a sus médicos de Atención Primaria en caso de anomalías o signos de alerta, el Hospital Universitario General de VillalbaEste enlace se abrirá en una ventana nueva, integrado en la red pública madrileña, ha elaborado un mapa de riesgo cardiovascular que utiliza las nuevas tecnologías como el Big Data y la inteligencia artificial para la detección temprana de dicho riesgo en los pacientes de su zona de referencia.

El Dr. Jesús Fernández-Tabera, director de Continuidad Asistencial del hospital, explica que la tecnología permite desarrollar un modelo predictivo que aprovecha todos los datos que constan en las historias clínicas de los pacientes para, a través de diferentes algoritmos, obtener un valor que indica la probabilidad de que un paciente sufra un evento cardiovascular como un infarto, una angina de pecho o una muerte súbita en los próximos años.

"El dato que arroja el sistema determina automáticamente si hay una posibilidad baja, media o alta de que la persona tenga una enfermedad cardiovascular. A los pacientes a quienes se ha calculado un valor muy elevado se les envía una hoja de recomendaciones sobre hábitos saludables. De esta manera, el proyecto no solo permite detectar el riesgo, sino que insta a tomar medidas que mejoren la salud del individuo de forma personaliza", apunta.

Mapa de riesgos a partir del Big Data

Los datos de los pacientes permiten diseñar un mapa que va por localidades, centros de salud, médicos de familia y pacientes. De manera que, como explica el Dr. Fernández-Tabera, "con una escala de colores -los de menor riesgo en verde y los de mayor riesgo en rojo- se van identificando zonas y pacientes concretos que tendrían mayor probabilidad de sufrir un evento cardiovascular en 5 o 10 años, según las escalas utilizadas".

Una vez realizado el análisis, se informa de los resultados al médico de Atención Primaria, ya que es quien mejor conoce cómo manejar los riesgos cardiovasculares de cada paciente concreto. También se emplea, en este caso para informar al individuo, el Portal del Paciente, aplicación de desarrollo propio que constituye la principal herramienta facilitadora de comunicación y relación de este con el hospital.

A través de ella, los interesados en conocer sus probabilidades de desarrollar una enfermedad podrán ingresar sus variables para obtener el nivel de riesgo. "Cualquier paciente que tenga descargada nuestra aplicación, puede acceder a ella para calcular y conocer su riesgo cardiovascular ingresando datos como su edad, género, valores de tensión y colesterol y si es diabético o no", continua el Dr. Fernández-Tabera.

La prevención como línea estratégica

Además de la eficiencia y la experiencia del paciente, la promoción de la salud poblacional es una línea estratégica del Hospital Universitario General de Villalba. Ejemplo de ello son las diferentes actividades de promoción de la salud y prevención de enfermedades.

Entre ellas, destacan el Programa de Diagnóstico Precoz de Cáncer de Mama (Deprecam), que permite identificar las posibilidades de padecer un cáncer de mama gracias a un screening; el Programa de Diagnóstico Precoz de Cáncer de Pulmón (Deprecap) que, en palabras del director de Continuidad Asistencial del hospital, "se creó porque es el cáncer que más muertes produce: hasta el 25% de los fallecimientos por causa oncológica"; el de Diagnóstico Precoz de Cáncer de Colon (Prevecolon), que recoge los resultados del análisis de sangre oculta en heces y, si son positivos, cita automáticamente al paciente para evaluar el riesgo que tiene y hacerle una colonoscopia; y el Programa de Prevención de Enfermedad Renal Crónica, que busca dar a conocer una patología que a menudo pasa desapercibida por el escaso conocimiento de la misma entre la población general.

Además, el hospital cuenta con C-Salud y la Escuela de Salud, iniciativas que buscan mejorar la salud de las personas y que, como indica el Dr. Fernández-Tabera, "van dirigidas a las patologías más prevalentes con el objetivo de actuar en etapas tempranas de forma preventiva, predictiva y personalizada Así, se fomenta en la población el autocuidado y el conocimiento de su propia enfermedad". A su vez, proyectos como este también van dedicados a cuidadores de pacientes o personas que van a tener una intervención quirúrgica próximamente.

El hospital aspira a continuar implementando programas de prevención que mejoren la experiencia y la salud del paciente. "Estamos aprovechando las nuevas tecnologías y la revolución que aporta el Big Data para estandarizar los procesos de derivación más frecuentes y ofrecer una medicina precoz, personalizada y del mayor nivel de excelencia".