Ibermutua aplicará inteligencia artificial a la predicción y mejora de la duración de las bajas por patologías osteomusculares

Redacción. Ibermutua, mutua colaboradora con la Seguridad Social, está desarrollando, en colaboración con el Instituto de Biomecánica (IBV) de Valencia, un software de inteligencia artificial (IA) que, con el nombre de Smartprognosis, consiste en la elaboración de un modelo predictivo sobre la duración de los procesos de incapacidad temporal (IT) basado en algoritmos de machine learning.

Smartprognosis es una herramienta que comenzó a fraguarse en junio de 2022 y que terminará de desarrollarse en los próximos meses, cuya finalidad es la aplicación de inteligencia artificial en un modelo de trabajo que guíe al profesional sanitario implicado en el curso de un proceso de incapacidad temporal, orientando al facultativo en lo que puede durar dicho proceso en función del diagnóstico, distintos parámetros y tratamiento aplicado.

Para una fase inicial, se han seleccionado dos grupos de procesos del aparato osteomuscular. Por un lado, procesos de baja por contingencia profesional afectados de patología de hombro no traumática, y, por otro, procesos de baja por contingencia común afectados de patologías de columna cervical y lumbar.

En estos procesos, Smartprognosis encuadrará la duración de cada proceso que se vea en consulta, de manera que el profesional podrá tomar decisiones con mayor solidez, basadas en la eficiencia de recursos y en la experiencia consolidada, lo que permitirá la más rápida y mejor recuperación de los pacientes y contribuirá a la reducción de la duración de la baja.

Para conseguir dicho objetivo, la herramienta se fundamentará en la utilización de datos de la Historia Clínica Electrónica (HCE), combinándose con otros datos clave para el pronóstico que no se encuentran en la HCE -datos exógenos- con el fin de ayudar a los profesionales sanitarios en la toma de decisiones clínicas para mejorar la gestión.

Así, se hace especialmente importante la recogida de determinados datos y exploraciones en la HCE que tienen repercusión en la duración del proceso, así como en la cumplimentación, por parte de los pacientes, de un cuestionario específico sobre comportamientos, actitudes, percepción del dolor en la vida diaria y en el trabajo con el fin de valorar su aportación en el acierto del modelo predictivo.

Como resultado de la aplicación y valoración de todos los datos recogidos, el algoritmo utilizado por Smartprognosis ayudará a los profesionales durante el proceso asistencial de los pacientes con patologías osteomusculares mediante la interpretación de la información disponible en cada momento y el mejor escenario de gestión en cuanto a duración de IT en función de una serie de potenciales actuaciones.

En lo que respecta a la implantación de Smartprognosis, Rosa Servián, médica responsable de Salud Digital de Ibermutua y desarrolladora del proyecto, señala que “está previsto contar con la definición del modelo y con el sistema informático preparados en estos próximos meses para empezar con su aplicación en el segundo semestre de este año”.

Así mismo, según Servián, “está previsto que, si se obtienen los resultados esperados, en un futuro no lejano se puedan desarrollar también nuevos modelos para otras patologías osteomusculares o, incluso, extenderlo, por ejemplo, a las patologías de salud mental, por su repercusión tanto asistencial como en la prestación de incapacidad temporal, y como una muestra de todas las posibilidades que ofrece la aplicación de la inteligencia artificial en el campo de la medicina del trabajo”.

Por su parte Ignacio Bermejo, director de Innovación en IBV, ha añadido que “una de las principales novedades del proyecto Smartprognosis es que se ha centrado en adquirir los datos que permiten conseguir la mejor predicción para evitar los sesgos de utilizar exclusivamente la información comprendida en la historia clínica. Uno de los grandes beneficios de la IA y la digitalización de la salud es que nos acercan hacia la medicina personalizada en la que cada paciente requiere un manejo único”.

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