DXC Technology aplica inteligencia artificial y Big Data para mejorar la prescripción farmacéutica

En Galicia hay más de 150.000 pacientes polimedicados y de ellos, más de 30.000 tienen prescrita una combinación de medicamentos que puede ser potencialmente peligrosa si no se supervisa adecuadamente. DXC Technology ha desarrollado para el Servicio Gallego de Salud (Sergas) una solución basada en Big Data e Inteligencia Artificial (IA) que optimiza la supervisión de estos pacientes, generando alertas y priorizando las revisiones cuando se identifican prescripciones de riesgo.

Un paciente polimedicado es aquel que toma seis o más medicamentos de forma continuada o toma más fármacos de los clínicamente indicados, a menudo prescritos por diferentes profesionales, que multiplican el riego de reacciones adversas, tratamientos duplicados, etc.

Las consecuencias de la polimedicación pueden ser desde mayor riesgo de hospitalización a caídas en las personas mayores, y, según algunos estudios, podría incrementar la mortalidad.

Lo explica la subdirectora general de Farmacia, Silvia Reboredo: “la polimedicación puede tener consecuencias sobre la efectividad de los tratamientos y la seguridad del paciente. Es decir, sobre su salud”.

Los algoritmos de análisis masivos y de Big Data permiten acelerar y automatizar esta revisión periódica asociando casos de pacientes con posibles problemas similares.

Estos algoritmos ofrecen la capacidad de priorizar las revisiones generando alertas tipo “semáforo” para poder actuar con rapidez en caso de riesgo con un fuerte impacto positivo en la salud de los pacientes y reduciendo costes sanitarios en medicamentos, ingresos, etc.

“La gran dificultad del paciente polimedicado es su volumen y que está en cambio continuo, lo que complica enormemente su gestión”, comenta Paulo Bustelo, responsable del proyecto de farmacia en DXC Technology. “Esto -añade-, lo convierte en el escenario perfecto para poner en valor los beneficios de un proyecto de Big Data y una oportunidad para aprovechar las capacidades de las soluciones de nuestra Enterprise Technology Stack”.

2.000 casos menos de fallo renal

Un ejemplo: existe una combinación de fármacos que se asocia a un fallo renal conocida como Triple Whammy. Gracias a la herramienta desarrollada por DXC, solo durante el año pasado se han podido evitar más de 2.000 casos de este fallo renal al detectar el sistema que a los pacientes se les había prescrito la combinación farmacológica de riesgo.

Los algoritmos también han conseguido una reducción de costes estimada en cerca de 215.000 euros, ya que la incidencia anual del fallo renal agudo causado por la Triple Whammy es de 3,40 casos por 100.000 pacientes.

36.000 pacientes en posible riesgo

El Triple Whammy es solo un ejemplo concreto de un sistema de revisión y alerta que desde el año 2018 ha identificado en Galicia a casi 60.000 pacientes con potenciales problemas de seguridad por estar polimedicados. De ellos, más de un tercio estaban en el nivel más alto de riesgo.

A finales del año 2020 se consiguió reducir esa cifra en un 49% y en algunas áreas sanitarias incluso cayó un 60%. También se logró reducir en un 50% en algunos patrones de alto riesgo.

Esto significa no solo una mejora significativa en la salud de los pacientes, sino también el ahorro de costes sanitarios derivados de otras posibles medicaciones o ingresos que se puedan producir.