FutureMed ofreció sesiones consecutivas del Dr. Paul Grundy, y del gurú de Watson, el Dr. Marty Kohn. Aqui le daremos un resumen de sus presentaciones:
 
El Dr. Pablo Grundy, director global de la transformación de la salud para IBM, es un defensor del modelo de atención primaria llamado “hogar médico centrado en el paciente.” El Dr. Grundy explicó que desarrolló el modelo buscando el dolor y el sufrimiento en el sistema de entrega de salud actual y trabajando para cambiarlo en “formas profundamente diferentes”.
 
Antes, al mirar el sistema de salud de los EE.UU., el Dr. Grundy llegó a la conclusión de que “estábamos de últimos en los Estados Unidos y nos quedamos de últimos por el doble del precio de cualquier nación civilizada en la faz de la tierra. Y ha empeorado desde entonces. ”
 
Pero se dio cuenta de que había sitios en los Estados Unidos, donde uno era significativamente más propenso a obtener el nivel de atención que uno podría tener, digamos, en Suiza o Australia. Dubuque, Iowa, es un ejemplo de eso, dijo. Dubuque es uno de los mercados de la salud menos costosos del país.
 
Grundy explicó que había recibido preguntas del director de finanzas de IBM sobre el costo regional de la atención en los Estados Unidos, dato que la compañía tomaba en cuenta a la hora de decidir dónde ubicar los puestos de trabajo. Como resultado, la IBM decidió instalar un centro de llamadas en Dubuque, Iowa, en parte como consecuencia del bajo costo de la salud allí.
 
Y al mirar los costos de los diversos mercados de la salud, Grundy observó un “desperdicio tremendo”. Dependiendo del economista, los gastos administrativos y fijos conforman del 19 al 30% de los costos de atención médica, dijo.
 
Arreglando un sistema de entrega roto : Cuando les preguntaron qué tipo de atención médica deseaban, los empleados de IBM destacaron la importancia de la relación con los médicos. “Decidimos que realmente era hora de cambiar radicalmente el pacto entre el comprador y el proveedor de servicios”, dijo Grundy. “Y eso está sucediendo hoy.”
 
Si bien Estados Unidos tiene uno de los mejores cuidados parciales en el mundo, la coordinación de la atención es deficiente. “No sabemos jugar en equipo”, dijo Grundy.
 
Como solución, Grundy propuso el concepto del hogar médico centrado en el paciente, que hace hincapié en la colaboración. El sistema ha sido respaldado por Anthem, Wellpoint, y agencias gubernamentales como el Departamento de Defensa.
 
Grundy explicó que, en un estudio reciente con los empleados de IBM, el nuevo modelo del sistema de entrega dio lugar a aumentos en la eficiencia, que él atribuye a la “sólida prevención en la atención primaria:”

                 
  • Disminución del 36% en días de hospitalización
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  • Disminución del 32% en el uso de la sala de emergencias
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  • Disminución del 9,6% en el costo total

Otro estudio realizado por CareMore que probó el modelo del hogar médico centrado en el paciente, encontró lo siguiente:

                 
  • Una tasa de hospitalización 24% inferior a la media
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  • Estancias hospitalarias un 38% más cortas
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  • Una tasa de amputación entre diabéticos de un 60% menos que el promedio
                 
  • Esta mejora en los resultados se logró sin un costo total mayor

A continuación, el Dr. Marty Kohn, jefe médico científico de los sistemas de atención de entrega en IBM Research, le ofreció a la audiencia de FutureMed un análisis profundo de las aplicaciones médicas de Watson, famoso por superar la competencia humana en Jeopardy! hace aproximadamente un año. “Nuestro objetivo, con el liderazgo del [Dr. Paul Grundy, ] es entender lo que se necesita para apoyar la transformación de la asistencia sanitaria en un sistema centrado en el paciente y basado en la evidencia y los resultados, que verdaderamente cure a las personas y reduzca los costos.”,dijo Kohn.
 
Kohn explicó que en la salud, Watson podría ofrecer los siguientes beneficios:

                 
  • mejorar la calidad de la atención
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  • reducir los errores
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  • involucrar a los pacientes
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  • mejorar las pistas de auditoría
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  • mejorar la eficiencia
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  • utilizar mejor las habilidades

Watson fue desarrollado para Jeopardy! y, en el programa, sólo podía acceder a los datos internos. En el futuro, el sistema podría ser utilizado para buscar activamente nuevos datos procedentes de múltiples fuentes, incluyendo la Internet. Mientras que Watson ahora sólo entiende Inglés, en el futuro podría entender varios idiomas, lo cual se puede aprovechar para procesar más datos.
 
En Jeopardy!, Watson sólo fue capaz de responder a las preguntas con una sola respuesta, pero el sistema puede proporcionar respuestas múltiples a una pregunta, asignándole a cada una un nivel de confianza.
 
Esta capacidad podría utilizarse para mejorar la capacidad de los médicos para practicar el cuidado basado en la evidencia. También podría emplearse para ayudar a los médicos a navegar por un mar de datos cada vez mas grande y mas argumentado. Con solo mirar los artículos de las revistas médicas, hay 800.000 artículos publicados cada año, dijo el Dr. Kohn.
 
Lo que es único acerca de Watson, explicó el Dr. Kohn, es que es interactivo y pide más información cuando es necesario para mejorar la toma de decisiones. Si un paciente entra en un hospital quejándose de sentirse “mareado”, Watson podría sugerir preguntas de seguimiento que el médico le haría al paciente para mejorar la posibilidad de hacer el diagnóstico correcto. “Sabemos que los pacientes utilizan una terminología que es muy diferente a la forma en que lo hacen los profesionales de la salud. Por lo tanto, un paciente dice “estoy mareado”, y, como profesional de la salud, puedo pensar que quieren decir “vértigo”, pero puede significar algo completamente diferente. Hay algo así como 150 cosas diferentes a las que un paciente podría estarse refiriéndo cuando se queja de mareos “, dijo. “Entonces, Watson lo entendería, gracias a su capacidad para parafrasear”.
 
Cuando debutaron los RME, fueron inicialmente aclamados como una panacea para la salud. “Pero ellos no ayudan a priorizar la información”, dijo el Dr. Kohn. Watson podría ayudar a los médicos a revisar los datos clínicos de los RME para averiguar qué es lo más relevante para mejorar la atención al paciente.
 
Watson también puede ayudar a los médicos a superar los problemas mediante auto-refuerzo del prejuicio de percepción, que es normal, pero es una fuente de errores, dijo el Dr. Kohn. Un ejemplo de este prejuicio surge cuando un paciente llega y el médico “escucha sistemáticamente buscando cosas que apoyen una hipótesis original y sistemáticamente suprime la información que es contraria a ella”, dijo. Y, como resultado de esto, usted sale con diagnósticos erróneos o limitados.
 
Por el contrario, Watson busca primero las respuestas posibles. Luego busca fuentes de evidencias para evaluar la probabilidad de que las respuestas posibles sean relevantes y en qué medida. Esto podría funcionar en la asistencia sanitaria donde Watson podría ordenar una larga lista de diagnósticos posibles y utilizar las fuentes de evidencias para hacer sugerencias.
 
Enlace: Patient Centered Medical Home

Enlace: IBM Watson…

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