Se publicó una nueva investigación esta semana que analiza cómo la IA puede ser utilizada para gestionar mejor los medicamentos de pacientes mayores con polifarmacia, lo que significa que utilizan múltiples medicamentos simultáneamente para tratar diversas condiciones.
Se encontró que la tecnología tiene el potencial de mejorar los resultados de los pacientes en este grupo. Esto es una buena noticia, dado que los protocolos de gestión de medicamentos defectuosos del sistema de salud de EE. UU. resultan en 275,000 muertes y más de $528 mil millones en costos evitables cada año.
Investigadores del Hospital Brigham and Women’s en Boston publicaron un artículo en la Revista Americana de Atención Administrada evaluando la eficacia de la plataforma de IA vendida por FeelBetter. El motor de IA de la startup identifica a pacientes con alto riesgo de deterioro y hospitalización prevenible debido a una gestión subóptima de medicamentos.
Los investigadores encontraron que la plataforma de FeelBetter entregaba advertencias de medicación correctas en el 89.2% de los casos.
El estudio también encontró que las advertencias serían útiles para los médicos para tomar decisiones para optimizar la terapia de medicación de sus pacientes en el 97.3% de los casos. Dos revisores farmacéuticos y un revisor médico evaluaron de forma independiente la adecuación de las advertencias y recomendaciones de la plataforma.
Estos hallazgos del estudio demuestran que el algoritmo de FeelBetter puede incorporar con éxito una amplia variedad de datos del EHR para estratificar con precisión el riesgo entre pacientes con polifarmacia, declaró la Dra. Adva Tzuk Onn, directora médica de la startup.
FeelBetter, con sede en Tel Aviv y Boston, fue fundada en 2018. La startup está diseñada para abordar una creciente preocupación de salud pública entre pacientes mayores, el hecho de que muchos de ellos han sido recetados múltiples medicamentos para uso simultáneo. Esto abre paso a malos resultados de salud, un mayor uso de servicios de salud y costos crecientes de atención, dijo la CEO de FeelBetter, Liat Primor, a MedCity News en abril.
Además de identificar a pacientes con alto riesgo de deterioro y hospitalización prevenible, la plataforma de IA de FeelBetter también ayuda a los médicos a monitorear el progreso de los pacientes y medir el impacto de las intervenciones clínicas.
Las advertencias y recomendaciones producidas por el motor de IA de FeelBetter a menudo llevan a que los médicos cambien los planes de cuidado de sus pacientes, señaló el Dr. Tzuk Onn.
“Nuestro sistema, por ejemplo, puede detectar a un paciente que tuvo un sangrado reciente mientras estaba bajo terapia antiagregante plaquetaria-anticoagulante dual o puede identificar a un paciente como que no tiene indicación en este momento para terapia dual, lo que lleva al médico a suspender uno de los medicamentos”, explicó.
Hoy en día, la mayoría de las organizaciones de proveedores carecen de los recursos necesarios para revisar regímenes de medicación complejos de pacientes con polifarmacia de manera oportuna, agregó el Dr. Tzuk Onn.
Con la plataforma de FeelBetter, los proveedores pueden identificar qué pacientes con polifarmacia están en riesgo a corto plazo de deterioro y luego asignar recursos clínicos a intervenciones que prevendrán hospitalizaciones y visitas al departamento de emergencias, declaró.
El Hospital Brigham and Women’s está trabajando en integrar completamente la plataforma de FeelBetter en su EHR de Epic. Otros clientes de FeelBetter incluyen al Sistema de Salud Atlántico y a Americare Senior Living.
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