MADRID 20 Oct. (EUROPA PRESS) -
Los médicos de Atención Primaria José David Maya Viejo (centro de salud de Camas de Sevilla) y Fernando M. Navarro Ros (centro de salud Plaza Segovia y Clininav SLP de Valencia) han desarrollado y validado el modelo Seleida, el primero de carácter automático capaz de evaluar el control clínico y fenotipar la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), valiéndose exclusivamente de datos rutinarios de la historia clínica electrónica.
Ambos médicos, miembros del Grupo de Trabajo de Respiratorio de la Sociedad Española de Médicos de Atención Primaria (SEMERGEN), han subrayado que este modelo representa un "avance histórico" en la medicina respiratoria y en la digitalización de la Atención Primaria.
El estudio, publicado en la revista 'JMIR Medical Informatics', muestra que Seleida permite identificar precozmente a los pacientes inestables, optimizar tratamientos inhalados, detectar riesgo de infección por 'Pseudomonas aeruginosa' y anticipar el uso de recursos sanitarios, con la posibilidad de reducir hasta un 25 por ciento las exacerbaciones prevenibles y mejorar la eficiencia asistencial.
"Seleida demuestra que la innovación científica puede surgir desde la consulta del médico de Familia. Con solo dos variables -el uso de inhaladores de rescate y el uso de antibióticos prescritos para procesos bronquiales al año- podemos detectar de forma automática a los pacientes con mal control de la EPOC y actuar antes de que se agraven", ha explicado el doctor Maya.
Esta herramienta proporciona un marco reproducible e interpretable para la monitorización del control de la EPOC mediante datos de prescripción de alta frecuencia, integrando diversas infraestructuras digitales incluso en entornos con recursos limitados, así como facilitando la atención individualizada y la estratificación del riesgo a nivel poblacional.
Tras ello, ha subrayado que este modelo también tiene la capacidad de "cambiar" la práctica clínica y el manejo de los pacientes respiratorios tal y como se hace en la actualidad, y es que se trata de una herramienta matemática "totalmente transparente" que asigna a cada paciente un fenotipo único y una probabilidad exacta de mal control, sin recurrir a Inteligencia Artificial (IA) ni algoritmos "opacos".
La precisión de este modelo ha alcanzado el 97,8 por ciento, así como una concordancia "casi perfecta" entre sistemas de clasificación, lo que demuestra su "solidez y reproducibilidad" en la práctica clínica.
Además, puede integrarse de forma nativa en cualquier historia clínica electrónica bajo el estándar internacional HL7-FHIR, permitiendo su uso tanto en España como en otros países, y su sencillez y bajo consumo de datos permite aplicarlo en sistemas con recursos limitados.
"La Atención Primaria española está demostrando que la investigación aplicada y la medicina digital pueden ir de la mano. Seleida es un ejemplo de innovación clínica con impacto real en los pacientes", ha concluido el doctor Navarro.
