Cómo se utiliza el análisis para la dosificación médica de la diálisis

Cómo se utiliza la analítica para la dosificación médica de la diálisis

Priya Dialani

Cómo se utiliza el análisis para la dosificación médica de la diálisis

La ciencia médica contemporánea depende en gran medida de la utilización de la tecnología. Una parte de esta innovación trata de mejorar el examen y la medición del cuerpo humano, y los avances técnicos más sorprendentes se encuentran en el avance de la metodología no intrusiva. Otra parte se centra en el desarrollo de aparatos que ayudan a los tratamientos de patologías explícitas. Un excelente ejemplo de ello es el riñón artificial, que se ha convertido en el objetivo de intensas investigaciones desde numerosas direcciones y produce increíbles deseos para los pacientes de diálisis. Sin embargo, la investigación sobre el riñón artificial es aún incipiente, y hay numerosos desafíos que deben ser resueltos antes de que termine siendo una realidad y parte de la práctica clínica en nefrología. Una de estas dificultades no importantes se refiere al bienestar de los clientes de estos nuevos aparatos de diálisis. Los riesgos de seguridad hacen que los marcos de vigilancia efectivos sean obligatorios.

La enfermedad renal influye en unos 30 millones de estadounidenses. Alrededor de 650.000 de estas personas, incluyendo casi 15.000 virginianos, experimentan los efectos nocivos de la enfermedad renal en etapa final, que requiere diálisis prolongada, la purga mecánica de la sangre. La Universidad de Virginia piensa en más de 900 de estos pacientes en sus 11 clínicas de diálisis en todo el estado.

Según el Dr. Brendan Bowman, nefrólogo y director del marco de diálisis de la UVA, los pacientes de diálisis sufren altas tasas de hospitalización, altos costos de los servicios de salud y una mayor mortalidad que numerosos pacientes con enfermedades interminables. «Podríamos querer mejorar los resultados del tratamiento y al mismo tiempo reducir los gastos de este tratamiento», dijo el Dr. Brendan Bowman.

Para ello, Bowman y diferentes doctores están trabajando con científicos e ingenieros de datos de marcos UVA en la creación de sistemas de predicción para mejorar las convenciones de dosificación de drogas. La investigación está subvencionada por el programa de Ingeniería en Medicina de la UVA, que une a médicos e ingenieros para obtener mejores resultados, también por el Centro de Tecnología Innovadora de Virginia.

Un resultado de la abundancia de aparatos tecnológicos que abarcan al paciente en el punto de atención es la generación persistente de información en un arreglo electrónico, lo que, por lo tanto, crea la necesidad de técnicas analíticas equipadas para convertir esos datos en conocimientos que sean finalmente valiosos para el tratamiento de los pacientes. El campo de la inteligencia artificial (IA) es el que actualmente está dando probablemente los resultados más alentadores como instrumentos analíticos.

La enfermedad renal puede ocurrir por numerosas razones, pero en general es la consecuencia de la tensión ejercida sobre el órgano por otras dolencias crónicas, por ejemplo, la diabetes y la hipertensión arterial. Después de algún tiempo, la capacidad del riñón para expulsar las impurezas de la sangre puede disminuir hasta el punto de que un paciente requiere diálisis tres veces por semana. Esto normalmente incluye visitar una clínica, estar asociado con una máquina de diálisis y hacer que la sangre, hasta la última gota, pase por un canal, se limpie de toxinas y contaminantes y vuelva al cuerpo. Los pacientes con enfermedades renales en fase terminal frecuentemente deberían hacer esto para siempre, o, si tienen suerte, hasta que experimenten un transplante de riñón.

Los pacientes con enfermedades renales en fase terminal suelen experimentar los efectos nocivos de la anemia, que puede causar falta de aliento, agotamiento, inquietud y mareos, entre otros sufrimientos. Los clínicos tratan la anemia con costosos medicamentos inyectables, entre los que se encuentra la eritropoyetina, para animar la generación de plaquetas rojas, una tarea que regularmente realiza un riñón sano.

Los descubrimientos iniciales del estudio, un proyecto piloto de nueve meses, recomiendan que el marco de la diálisis UVA podría mejorar el tratamiento de los glóbulos rojos bajos, y al mismo tiempo disminuir en un 25% la utilización inútil de un costoso medicamento para el tratamiento de la anemia. Esto podría dar lugar a una mejor calidad de vida para los pacientes de diálisis y a un ahorro potencial para el sistema de salud de la radiación UVA de 750.000 a 1 millón de dólares cada año.

Sin embargo, la cantidad de recetas que se debe utilizar no es la misma para todos, sino que se trata de un trabajo tan elaborado como la ciencia. Cada paciente es único, algunos requieren más droga que otros, y los médicos deben ajustar su dosis a lo largo de los meses, cambiando continuamente de acuerdo con la localización de ese «punto dulce» en el ciclo en el que el paciente obtiene simplemente suficiente receta para devolver los controles de plaquetas rojas a un nivel casi normal, sin embargo menos de lo que el paciente encuentra síntomas destructivos, o para ser ineficiente de medicamentos costosos.

Según Brown, esto es fundamentalmente un problema de control, que es una ingeniería al viejo estilo. Podemos utilizar los datos históricos para educar cómo nos establecemos en las decisiones actuales para influir en las condiciones futuras. El objetivo es construir un marco que pueda ayudar a los médicos a controlar y prever con mayor precisión el recuento de glóbulos rojos de sus pacientes, dependiendo de lo que recojamos de las enormes muestras de datos de un tiempo anterior.

Bowman, resulta que tiene montones de información, registros de dosis para algún lugar en el rango de 3.000 pacientes en una década. Filtrar a través de esos registros de tratamiento para descubrir los niveles de dosificación perfectos bajo un amplio rango de condiciones es una tarea imponente, que requiere sistemas refinados de análisis de información.

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