Todo su viaje médico vive en registros de salud digitales, pero ¿cómo sabe si esos registros están incorrectos, incompletos o falta información importante? Ese es el enfoque de la investigación realizada por Varadraj Gurupur, profesor asociado en la Escuela de Informática y Gestión de la Salud Global de la UCF.
Su último proyecto ha creado un algoritmo que puede predecir y medir la incompletitud de los registros de salud electrónicos, en todo, desde los resultados de laboratorio hasta el diagnóstico de enfermedades, el historial médico y los registros de recetas.
La falta de información en los registros de salud electrónicos (EHR, por sus siglas en inglés) que mantienen los hospitales y los consultorios médicos es como una tubería con fugas, dice. Si no sabe dónde está la fuga, no puede arreglarla y pronto la casa se puede inundar. Los mismos peligros pueden ocurrir en el cuidado de la salud. Un estudio reciente de Gurupur reveló que un porcentaje crítico de los registros de salud digitales contenían información faltante.
Su algoritmo utiliza las matemáticas y la informática para responder: «¿Dónde se está filtrando el agua?» él dice. El análisis realizado por Gurupur y su equipo encontró que el nivel de datos incompletos por año varía y no existe un patrón de dónde ocurren los datos faltantes. Su algoritmo ayuda a identificar los atributos que tienen una mayor tendencia a estar incompletos: las áreas de la tubería de agua que son más vulnerables y pueden romperse con más frecuencia.
Sus estudios anteriores han documentado que las principales razones por las que falta información sobre salud son la comunicación y la educación. La comunicación entre los pacientes y sus proveedores no siempre es clara, especialmente si el paciente está interactuando con un profesional de la salud que no habla su idioma nativo. Las barreras culturales pueden impedir que los pacientes compartan información importante con sus proveedores. La tecnología digital también crea sus propios desafíos. Es posible que los proveedores no completen los registros electrónicos hasta el final del día y olviden lo que dijo el paciente o no lo tengan en sus notas con precisión. Los hospitales y las clínicas cambian los sistemas de registros de salud electrónicos, lo que requiere una nueva y extensa capacitación que resulta en una curva de aprendizaje para los proveedores. Algunos trabajadores de la salud, especialmente aquellos que no crecieron con la tecnología, pueden no ser expertos en el uso de EHR.
«La falta de información de salud a veces puede ser tan simple como una persona que no está segura de qué botón presionar en el nuevo sistema», dice Gurupur.
Ayan Nasir está terminando su residencia en medicina interna en Mayo Clinic en Jacksonville, Florida. Como estudiante de pregrado y medicina de la UCF, Nasir investigó con Gurupur sobre informática de la salud. Antes de ingresar al campo de la medicina, Nasir trabajó en finanzas y dice que estaba sorprendido por las diferencias en el control de calidad y la precisión de los datos entre los registros bancarios y de salud. Esas discrepancias lo inspiraron a hacer de la mejora de la informática de la salud el tema de su proyecto de Investigación y experiencia de investigación enfocada (FIRE) de dos años en la facultad de medicina, donde Gurupur fue su mentor de investigación.
Su residencia ha reforzado su pasión por mejorar la informática de la salud.
«Cuando veo a un paciente, lo que pongo en el registro de salud electrónico refleja un episodio de su atención», dice. «Pero esa información guiará cada decisión médica futura. Es por eso que los registros electrónicos deben estar completos».
Gurupur dio este ejemplo para resaltar el impacto de los datos de salud incompletos. Un paciente con habilidades limitadas en inglés visita a un nuevo proveedor que no habla el idioma nativo del paciente. Con sus desafíos de comunicación y la prisa de una práctica clínica, el paciente se olvida de mencionar que está tomando un medicamento en particular para la diabetes tipo 2. No hay nada sobre el tratamiento previo de la diabetes en el registro de salud electrónico, por lo que el proveedor receta un medicamento estándar en una dosis estándar para esa afección. Ahora el paciente podría estar recibiendo el doble de la cantidad recomendada.
La medicina está buscando formas de utilizar más grandes datos (inteligencia artificial) para diagnosticar y proporcionar más tratamientos basados en evidencia. Pero ese análisis por computadora se basa en datos completos del paciente, señala Nasir.
«Cuando se trata de medicina, solo eres tan bueno como tus datos», dice.
Gurupur dice que desarrollar algoritmos confiables para los datos faltantes también es importante para los sistemas de salud. Estudios recientes han demostrado que los hospitales pueden perder un promedio de $ 5 a $ 8 millones al año debido a la falta de datos que afecta las tasas de reembolso de sus seguros. Con el algoritmo, los líderes de los hospitales pueden saber exactamente de dónde proviene la información faltante (un piso, departamento o servicio en particular) y abordarla.
Tanto Gurupur como Nasir creen que la informática de la salud se encuentra en un punto de inflexión crítico. Los sistemas de salud se basan en registros electrónicos, pero deben desarrollar formas de garantizar que toda la información que recopilan sea completa y precisa. Nasir está trabajando para obtener su maestría en informática de la salud en la Universidad Northwestern y señala que dichos programas de capacitación médica para graduados muestran la creciente importancia del uso de datos para una mejor atención a los pacientes. Él cree que la tecnología de salud del futuro mejorará aún más la atención: las computadoras traducirán las conversaciones entre los proveedores y los pacientes directamente al registro electrónico, lo que reducirá la necesidad de que los proveedores ingresen datos manualmente después de cada visita, por ejemplo.
«Estamos apenas al comienzo de esta transformación», dice. «Es emocionante ser parte de este trabajo».
Varadraj P. Gurupur et al, Análisis de la integridad de los datos de los registros de pacientes mediante un enfoque de variable aleatoria para predecir la incompletitud de los registros de salud electrónicos, Ciencias Aplicadas (2022). DOI: 10.3390/aplicación122110746
Citación: ¿Qué sucede si sus registros médicos están incompletos? (2022, 17 de noviembre) recuperado el 17 de noviembre de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-11-medical-incomplete.html
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