Análisis predictivo, la nueva herramienta que brinda a los médicos más datos de calidad

Un reciente ensayo de análisis predictivo centrado en la esclerosis múltiple, que incluyó un estudio de cuatro mil millones de puntos de datos, identificó pacientes que fueron diagnosticados de forma correcta e incorrecta, logrando predecir la enfermedad al menos ocho meses antes de que se diagnosticara a través de métodos tradicionales, con altos niveles de precisión.

El poder de este enfoque se demostró en una serie de estudios piloto realizados por IQuity, una compañí­a americana de análisis de datos, señala el portal MD Magazine.

Investigaciones recientes en el campo de la analí­tica predictiva y prescriptiva sugieren que, si se ingresan grandes conjuntos de datos extraí­dos de reclamaciones de atención médica o registros médicos electrónicos, los algoritmos sofisticados pueden identificar patrones que brindan información diagnóstica significativa para pacientes con una amplia gama de condiciones.

Estas tecnologí­as se pueden usar para descubrir riesgos ocultos en una población mediante la detección de enfermedades, la corrección de diagnósticos erróneos y el monitoreo de la progresión de la enfermedad, destaca MD Magazine.

Si bien estos estudios piloto hasta la fecha se han centrado en el análisis de reclamos y datos de determinantes sociales, el análisis predictivo puede nutrirse con varios recursos. La información del paciente en tiempo real puede integrarse a las predicciones incluidas, las cifras de Fitbits y las aplicaciones móviles que controlan el peso, la presión arterial y los patrones de sueño.

Cuando este nivel de exploración se acumula sobre los reclamos de atención médica, los registros médicos electrónicos u otros representativos de distintos factores pueden ofrecer a los médicos una visión más completa del panorama de salud, señala la nota.

La investigación sugiere que el diagnóstico temprano conduce a mejores resultados y ofrece ahorros sustanciales en los costos. Las plataformas predictivas analizan múltiples conjuntos de datos longitudinales de cientos o miles de pacientes para desarrollar herramientas que encuentren patrones y faciliten así­ el diagnóstico temprano o la anticipación de resultados negativos.

El uso de estos enfoques también ayuda a monitorear a los pacientes diagnosticados y a evaluar cómo progresa el estado de la enfermedad en tiempo real y la respuesta de la persona a un tratamiento en particular.

A pesar de que muchos de los conjuntos de datos que se utilizan se presentan en forma agregada o desidentificada, aún existe un llamado creciente a una mayor transparencia para comprender cómo se recopilan, comparten y con qué propósito se utilizan, indica MD Magazine.