Marc Sureda
El volumen creciente de información sanitaria y la cada vez mayor complejidad de los sistemas de registro médico obligan a buscar nuevas vías para organizar los historiales de los pacientes. En este contexto, un reciente estudio internacional ha evaluado el impacto de las nuevas tecnologías en la codificación clínica, el proceso técnico mediante el cual las descripciones textuales de los diagnósticos y procedimientos médicos se traducen a códigos alfanuméricos estandarizados para su archivo y análisis.
La investigación concluye que los modelos de IA logran una mayor precisión en la asignación automática de diagnósticos si se entrenan combinando datos de diferentes versiones de la Clasificación Internacional de Enfermedades, conocida habitualmente en el sector sanitario por sus siglas CIE o ICD. En concreto, el uso conjunto de registros procedentes de las iteraciones novena y décima de este estándar ofrece resultados de acierto superiores a los que se obtienen cuando el programa informático aprende de una única versión de la norma. Una ventaja que se hace especialmente evidente al tratar los historiales médicos más complejos o aquellos que presentan patologías poco frecuentes.
La capacidad de estos algoritmos para nutrirse de sistemas de clasificación de distintas épocas representa un avance significativo para la estandarización de la información de los pacientes. Al dotar al sistema informático de la habilidad para adaptar y cruzar referencias médicas antiguas y modernas de manera autónoma, se facilita la transición futura hacia nuevos catálogos de enfermedades y se favorece una gestión integral de los historiales clínicos. Esta evolución tecnológica permite convertir los textos redactados por los facultativos en bases de datos estructuradas e interoperables entre diferentes centros e instituciones.
Disponer de esta información unificada y veraz resulta de gran utilidad operativa para los responsables de tecnología y compras del sector, ya que permite a las plataformas informáticas medir con exactitud la presión asistencial de los hospitales, evaluar la eficacia estadística de los tratamientos e identificar patrones de salud para optimizar la atención a los enfermos.
Desde la dirección de la empresa ASHO, entidad centrada en la gestión documental hospitalaria, apuntan que la obtención de una mayor exactitud en la codificación impacta de forma directa en la planificación de los recursos de la salud. Sus responsables argumentan que la calidad del dato clínico ha pasado a ser un activo estratégico para la viabilidad económica y operativa de los centros, y señalan que el uso de la IA supone una herramienta fundamental para cimentar un sistema sanitario más eficiente, lo que facilitará la toma de decisiones informadas por parte de los gestores y potenciará los futuros desarrollos en el ámbito de la investigación biomédica.
