Un nuevo estudio realizado por investigadores del Instituto Regenstrief, la Universidad de Indiana y la Universidad Purdue presenta su método escalable y de bajo costo para la detección temprana de personas con riesgo de demencia. Aunque la afección sigue siendo incurable, existen varios factores de riesgo comunes que, si se identifican y abordan, pueden reducir potencialmente la probabilidad de desarrollar demencia o deterioro cognitivo lento.
“Identificar el riesgo de demencia es fundamental para una gestión y planificación adecuadas de la atención”, afirmó el autor principal del estudio, Malaz Bostani, MD, MPH, del Instituto Riegenstrife y la Facultad de Medicina de IU. “Inicialmente queríamos resolver el problema de identificar a las personas que podrían desarrollar demencia con una solución que fuera escalable y rentable para el sistema sanitario.
“Para hacer esto, utilizamos información existente (datos pasivos) que ya está en las notas médicas del paciente en lo que llamamos una evaluación de minuto cero. Predecir o demostrar evidencia de deterioro cognitivo leve”.
Esta técnica utiliza el aprendizaje automático para seleccionar frases o un subconjunto de frases de notas médicas en el registro médico electrónico (EHR) de un paciente escritas por un médico, una enfermera, un trabajador social u otro proveedor que sean relevantes para un resultado definido. Periodo de observación. Las notas médicas son descripciones de un EHR que describen la salud de un paciente en formato de texto libre.
La información seleccionada para extraerse de las notas médicas para predecir el riesgo de demencia puede incluir comentarios del médico, comentarios del paciente, valores de presión arterial o colesterol a lo largo del tiempo, observaciones del estado mental de un miembro de la familia o historial de medicación, incluidos los recetados y los de venta libre. Medicamentos, así como remedios y suplementos “naturales”.
Predecir el riesgo de demencia ayuda a los pacientes, las familias y los proveedores de atención médica a acceder a recursos como grupos de apoyo y el programa Modelo Guía de los Centros de Medicare y Medicaid, que ayuda a mantener a las personas en sus hogares por más tiempo. Esto puede alentar al médico a ignorar los medicamentos que toman comúnmente los adultos mayores pero que afectan negativamente al cerebro, así como a conversar con el paciente sobre medicamentos de venta libre con propiedades similares. Conocer el riesgo de demencia puede llevar a los médicos a considerar terapias reductoras de amiloide recientemente aprobadas por la FDA que alteran el curso de la enfermedad de Alzheimer.
“Nuestro método combina el aprendizaje automático supervisado y no supervisado para extraer frases relevantes para la demencia de una gran cantidad de notas médicas disponibles para cada paciente”, dijo la coautora del estudio Gina Ben Milled, PhD, MS, del Instituto Regenstrief. Científico afiliado y ex miembro del cuerpo docente de la Universidad Purdue en Indianápolis. “Además de mejorar la precisión predictiva, esto permite a los proveedores de atención médica confirmar rápidamente el deterioro cognitivo al revisar el texto específico utilizado por nuestro modelo de lenguaje para impulsar la evaluación de riesgos”.
“Los investigadores del Instituto Regenstrief y la Universidad de Indiana han sido pioneros en demostrar la utilidad de los registros médicos electrónicos desde principios de la década de 1970. Dado el enorme esfuerzo que tanto los médicos como los pacientes ponen en capturar datos de HCE, el objetivo debe ser encontrar el máximo valor clínico. Estos datos incluso resaltan su papel central en la atención médica externa”, dijo el coautor del estudio Paul Dexter, MD, de Regenstrief y la Facultad de Medicina de IU. “Al aplicar métodos de aprendizaje automático para identificar pacientes con alto riesgo de demencia en el futuro, este estudio proporciona un ejemplo excelente e innovador de la calidad clínica que se puede lograr con los EHR. La detección temprana de la demencia será cada vez más importante, especialmente a medida que mejoren los nuevos tratamientos. “
Aunque los beneficiarios finales del uso de nuevas tecnologías son los pacientes y los cuidadores, proporcionar una evaluación de cero minutos por menos de un dólar tiene una clara ventaja para los médicos de atención primaria que están sobrecargados y a menudo carecen del tiempo y la capacitación necesarios para el manejo cognitivo especializado. prueba
Los autores del estudio se encuentran en el último año de un ensayo clínico de cinco años de duración de su herramienta de predicción de riesgos, que se lleva a cabo en Indianápolis y Miami. Las lecciones aprendidas de este ensayo permitirán avanzar en la utilidad de los marcos de predicción del riesgo de demencia en la práctica de atención primaria. Los investigadores planean trabajos futuros combinando notas médicas con otra información contenida en registros médicos electrónicos, así como datos ambientales.