Los algoritmos clínicos automatizados pueden ser tan simples como reglas basadas en la edad que desencadenan una llamada de programación para una vacunación preventiva o tan complejos como una vía que especifica una serie de pruebas y tratamientos para afecciones crónicas como la presión arterial alta. Como se ha demostrado durante la pandemia de covid-19, si se programan y operan correctamente, mejoran la eficiencia operativa y maximizan la calidad clínica y la atención sanitaria.
La atención primaria en salud tiene el enorme potencial de transformarse echando mano de la aplicación de algoritmos automatizados, pero esto requiere la creación de procesos sistematizados seguros y eficaces. En este artículo J. Hunter Young, Kyle Richardville, Bradley Staats y Brian J. Miller proponen seis principios que deben guiar este objetivo:
- Primero, no hagas daño. La seguridad debe ser un principio primario que guíe la utilización de cualquier proceso clínico automatizado.
- Elección. Los pacientes que cumplan con los criterios de inclusión para un proceso automatizado específico deben poder optar por no participar.
- Divulgación. Para facilitar las elecciones de los pacientes y los médicos, se les debe compartir la naturaleza automatizada del proceso de toma de decisiones.
- Personalización. Debería haber una oportunidad para que los pacientes “indiquen al algoritmo” sus preferencias personales de tratamiento.
- Grados de automatización. Un proceso clínico puede estar total o parcialmente automatizado.
- Un sistema de salud que aprende. La atención primaria automatizada se convertirá en un componente crítico de un sistema de atención de la salud que aprende y se adapta continuamente. A través de la medición de predictores y resultados, combinados con enfoques rigurosos para la implementación estructurada, los sistemas automatizados podrían evaluar el impacto de las nuevas terapias en los resultados clínicos, la satisfacción del paciente y los costos. Estas evaluaciones deberán diseñarse cuidadosamente para minimizar el impacto de los sesgos. Las modificaciones posteriores de los algoritmos basadas en la evidencia acumulada pueden ser manuales o automatizadas. Pero a medida que aumenta el grado de automatización, también debe aumentar el grado de fiscalización local por parte de los usuarios y los sistemas de salud.
Bien hecha, la automatización promete desempeñar un papel crucial en la próxima transformación de la atención médica.
