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Por Joaquín Blaya y Tyler Brandon.

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Los errores de diagnóstico son muy comunes, pese a constituir uno de los aspectos más importantes del papel de un médico, y pueden resultar en retrasos evitables en la obtención de atención médica e incluso la muerte. En Estados Unidos, el error médico —que incluye diagnósticos equivocados y tratamientos incorrectos— es la tercera causa principal de muerte. Estudios realizados en países latinoamericanos muestran que la tasa de errores ronda el 11% en los hospitales y el 5% en atención ambulatoria.

Las razones para estas altas tasas incluyen tiempos de visita del paciente muy cortos, recursos inadecuados para pruebas y procedimientos, y falta de capacitación médica. Encontrar una solución se ha convertido en una prioridad urgente de la seguridad del paciente a nivel global.

Respuestas tecnológicas de base y a gran escala

Los programas y políticas destinados a disminuir los errores de diagnóstico a menudo se centran en los incentivos que se otorgan a los médicos y en una capacitación continua. Sin embargo, los incentivos son difíciles de determinar, de calibrar eficazmente y de implementar a su debido tiempo. Aunque hay un vasto conocimiento clínico, los médicos carecen de un “mapa” exhaustivo que los guíe, más allá del diagnóstico inicial, a través del tratamiento, el alta, el cuidado continuo y la prevención.

En consecuencia, hay una demanda creciente de respuestas más simples, más rápidas y más flexibles, como lo demuestra el rápido aumento reciente del número de trabajadores de la salud que utilizan herramientas de redes sociales como WhatsApp y SMS para capacitarse, aprender y ayudarse mutuamente en la investigación de casos clínicos. Un ejemplo son los estudios que han encontrado que más del 30% de los médicos del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido utilizan WhatsApp.

Otra opción tecnológica que está ayudando

El Human Diagnosis Project (Human Dx) también ha respondido a esta necesidad con la construcción de un sistema abierto de información que “mapea” los pasos que deben seguirse para ayudar a los pacientes. Destinado a profesionales y capacitadores médicos, el sistema refuerza la colaboración entre los actores de la comunidad médica mundial para reducir los diagnósticos equivocados y tomar decisiones clínicas más informadas.

Mediante el uso de Human Dx, un médico puede iniciar una sesión, hacer una pregunta y en cuestión de horas ver las recomendaciones de otros médicos, en términos de diagnóstico para confirmar o descartar una sospecha, próximos pasos y tratamiento, y a menudo un fundamento o una referencia para aplicarlos.

Por ejemplo, un médico lo utilizó para confirmar un caso sospechoso de artritis reumatoide antes de iniciar un fuerte suministro de medicamentos a un paciente de bajos ingresos.

Actualmente, Human Dx* cuenta con más de 8000 colaboradores de más de 80 países, que representan a 500 instituciones médicas. Para construir este sistema, se requiere de innovación en dos áreas: la colaboración clínica y la educación médica interactiva.

La colaboración y el aprendizaje digitales tienen resultados sorprendentes

Aunque la colaboración entre múltiples profesionales médicos puede mejorar la precisión del diagnóstico y los resultados del paciente, pocos sistemas permiten una colaboración a gran escala. Investigadores de la facultad de medicina de Harvard y de la universidad de San Francisco en California demostraron que los médicos que colaboran en Human Dx superan en 95% a los médicos individuales en el diagnóstico correcto. Y lo que es más significativo aún, cuando tres o más médicos o residentes de atención primaria colaboraron en un caso, llegaron al diagnóstico correcto con una frecuencia 29% mayor que un especialista en ese campo.

Estas tecnologías tienen el potencial de fortalecer la capacidad de cualquier persona con los conocimientos médicos colectivos existentes en el mundo. Pueden reducir el aislamiento de los médicos rurales, permitiéndoles prestar su colaboración para cualquier caso, pregunta o tema médico. Los capacitadores médicos y los nuevos proveedores se sienten seguros con un recurso que les permite practicar la resolución de casos y recibir una retroalimentación inmediata sobre su capacidad de razonamiento a la hora de realizar diagnósticos. Finalmente, los pacientes también podrán participar en forma directa y potencialmente tener acceso a múltiples opiniones médicas.

Combinados, estos factores pueden ayudar a disminuir los errores de diagnóstico y el número requerido de visitas al especialista, las listas de espera y los costos.

Además de la información colectiva, la educación médica interactiva, con una participación mayor y un aprendizaje cuantificable, también ayuda a mejorar el diagnóstico. Lo hace a través de plataformas de educación médica gratuita y personalizada para que cualquier profesional médico aprenda a través de simulaciones interactivas basadas en casos, que imitan más de cerca la práctica clínica y evalúan múltiples dimensiones del desempeño.

Un diagnóstico certero es el punto de entrada al tratamiento. Las tecnologías que refuerzan la colaboración y el aprendizaje son prometedoras para capacitar a los proveedores de salud —desde médicos hasta trabajadores comunitarios—, a fin de que clasifiquen, diagnostiquen y traten de mejor modo las condiciones más comunes que pueden ser abordadas en entornos de atención médica precarios en recursos. Al final, esto ayuda no solo a mejorar, sino a salvar vidas.

¿Conoces otras tecnologías prometedoras que puedan transformar el panorama de salud? ¿Cómo podría tu comunidad y país beneficiarse de iniciativas similares? Cuéntanos en la sección de comentarios o menciónalo en @BIDgente en Twitter.

Joaquín Blaya es un Ph.D graduado en Harvard-MIT que trabajó con el Programa Nacional de Tuberculosis en Perú y actualmente en el Human Diagnosis Project.

Tyler Brandon, actualmente un miembro de Human Dx, estudió salud global en Harvard y trabajó en política doméstica bajo la administración de Obama. 

*Human Dx está también disponible para su descarga como una iPhone app. ¿Preguntas? Mira este video.

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