Herramientas digitales de apoyo al diagnóstico diferencial

12 diciembre, 2022

Se estima que los errores de diagnóstico de un profesional sanitario alcanzan entre el 5 % y el 15 %. Las herramientas digitales de apoyo al diagnóstico diferencial sirven de apoyo al médico para disminuir los errores.

 

Llegar a un diagnóstico acertado es determinante para tomar decisiones sobre el tratamiento, pero no siempre es fácil. Las herramientas de apoyo al diagnóstico diferencial sirven para hacerlo más sencillo.

 

¿Qué son las herramientas digitales de apoyo al diagnóstico diferencial?

Las herramientas de ayuda al diagnóstico diferencial para páractica clínica, son softwares que sugieren diagnósticos diferenciales basados en la información clínica que el médico introduce. Es decir, sirven para asistir al médico a la hora de emitir un diagnóstico. Para ello, se basan en diferentes algoritmos y métodos informáticos ―como la probabilidad bayesiana, las técnicas de análisis de textos o la inteligencia artificial― para relacionar el cuadro clínico con los diagnósticos.

Algunas de estas herramientas son capaces de explorar bases de datos enormes y emitir los diagnósticos diferenciales más probables con rapidez y en cualquier momento del proceso diagnóstico. Y, por supuesto, evolucionan para incorporar la evidencia científica más reciente.

Un metanálisis del 2016 mostró que estos sistemas emitían el diagnóstico correcto en el 70 % de los casos en el análisis agrupado; el que mejor cumplió el cometido fue Isabel (89 %). Sin embargo, estos aciertos eran similares a los de los médicos, por lo que no parecían tener muchas ventajas.

Desde entonces, los sistemas han mejorado y nuevos estudios muestran que mejoran la precisión diagnóstica un 7 %-8 % en términos absolutos, lo cual no es nada desdeñable.

 

Ejemplos de herramientas digitales de ayuda al diagnóstico diferencial

Algunos de los softwares para ayudar a los médicos al diagnóstico diferencial son los siguientes:

  • Isabel
    Esta herramienta de diagnóstico diferencial lleva 15 años en el mercado. En su web se explica que, en general, en el 95 % de los casos el programa incluirá el diagnóstico final correcto en la lista que genera basándose solo en las características clínicas iniciales, y aporta estudios que avalan dicha afirmación. Abarca 6000 enfermedades y 4000 fármacos potencialmente causantes del cuadro clínico. Es rápido y fácil de usar y permite incluir los datos clínicos en texto libre.
  • DXplain
    Funciona de dos formas. Por una parte, introduces los datos clínicos y el sistema te devuelve una lista de diagnósticos posibles, el razonamiento que le ha llevado a incluirlos y qué habría que hacer después. Por otra, puedes usarlo como un libro de texto que explica más de 2600 enfermedades.
  • VisualDx
    Combina imágenes y datos clínicos para proponer los diagnósticos diferenciales durante el mismo acto clínico, es decir, mientras atiendes al paciente. Se integra en la historia clínica del paciente y es muy rápido.

También hay herramientas dirigidas al triaje y prediagnóstico. Son aplicaciones (como Mediktor, Symptomate o PreMed Sapiens) en las cuales el paciente introduce sus síntomas y el programa le ofrece los posibles diagnósticos, a qué especialista acudir y con qué urgencia. Siempre hay que explicar al paciente que estos programas no sustituyen la valoración de un médico.

 

A pesar del potencial que tienen para el médico las herramientas de apoyo al diagnóstico diferencial y de que cada vez son más flexibles y fáciles de usar, todavía no están tan extendidas como sería deseable. ¿A ti qué te parecen?

 

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Referencias

  • Scott IA. Using information technology to reduce diagnostic error: still a bridge too far? Internal Medicine Journal [Internet]. 2022 [citado 14 nov 2022];52:908-911. Disponible en: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/imj.15804
  • Riches N, Panagioti M, Alam R, et al. The Effectiveness of Electronic Differential Diagnoses (DDX) Generators: A Systematic Review and Meta-Analysis. PLoS One [internet]. 2016 [citado 14 nov 2022];11(3):e0148991. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26954234/
  • Sibbald M, Monteiro S, Sherbino J, et al. Should electronic differential diagnosis support be used early or late in the diagnostic process? A multicentre experimental study of Isabel. BMJ Quality & Safety [internet]. 2022 [citado 14 nov 2022];31:426-433. Disponible en: https://qualitysafety.bmj.com/content/31/6/426

 

RES.0507.112022

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