Alba Garin-Muga, investigadora del grupo e-Salud del Instituto de Investigación Sanitaria Biogipuzkoa, ha coordinado un trabajo que ha estandarizado los datos clínicos de Asunción Klinika para su mejor explotación en investigación. Este trabajo se ha realizado junto a profesionales de Vicomtech (Naroa Mendez y Eduardo Alonso), Asunción Klinika (Moisés Espejo y Maite López) y STT Systems (Maykel Alonso-Arce y Eñaut Rojo); y sus resultados se han publicado en la revista científica internacional Studies in Health Technology and Informatics.
Los datos de la historia clínica, mediante su explotación utilizando las técnicas englobadas en la Inteligencia Artificial, tienen un enorme potencial para mejorar la toma de decisiones clínicas y crear sistemas de alerta temprana. Sin embargo, la falta de estandarización, como son la variabilidad en los formatos de los datos, en los estándares de codificación y en las terminologías médicas, obstaculiza la investigación colaborativa y limita el desarrollo de soluciones digitales. Para superar este obstáculo, existe el que se conoce como modelo Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model (OMOP CDM), un estándar de datos clínicos tanto en su estructura, como en su vocabulario, desarrollado por la Observational Health Data Sciences and Informatics (OHDSI).
El objetivo de este trabajo, con la idea de la estandarización de datos clínicos en mente, fue demostrar que el estándar OMOP CDM puede permitir la explotación de los datos de historia clínica, transformando los datos quirúrgicos de Asunción Klinika en un recurso listo para la investigación a gran escala de cara a mejorar la atención al paciente.
Para ello, se armonizaron datos extraídos de la historia clínica electrónica de Asunción Klinika al estándar OMOP CDM. En total, se estandarizaron, 28.621 datos clínicos de pacientes de Asunción Klinika. Este trabajo técnico implicó un doble mapeo: estructural, para adaptar los datos a las tablas del modelo común; y conceptual, para traducir las terminologías médicas a vocabularios globales. Se seleccionaron los datos de pacientes que fueron intervenidos quirúrgicamente, y se incluyeron datos demográficos, test de laboratorio, tratamientos y diagnósticos.
El grupo investigador señala que “El principal resultado ha sido la creación de un activo de datos de alto valor: un set de datos clínicos totalmente estandarizado e interoperable que posiciona a Asunción Klinika en el mapa de la investigación global. Esta armonización es fundamental, ya que habilita la participación en estudios multicéntricos a gran escala, sienta las bases para el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial capaces de predecir riesgos como las complicaciones quirúrgicas, y proporciona la evidencia estructurada necesaria para crear futuros sistemas de apoyo a la decisión clínica. En esencia, se ha transformado un recurso local en una fuente de conocimiento preparada para mejorar la atención al paciente a través de la ciencia de datos.”
Como principal conclusión de este trabajo puede señalarse que el proceso de transformación de los datos de Asunción Klinika al modelo OMOP fue exitoso, logrando una alta precisión en el mapeo, incluso en datos complejos como es el texto libre. Aunque la categorización de las complicaciones quirúrgicas requiere una validación clínica futura por parte de las y los cirujanos, se ha sentado una base técnica sólida y fiable para la investigación colaborativa. Además, este trabajo, al estandarizar los datos clínicos, permite desarrollar herramientas basadas en la explotación de datos a gran escala que ayuden a los y las cirujanas a predecir el riesgo de complicaciones de forma personalizada para cada paciente. Esto podría facilitar tomar decisiones más informadas, basadas en la experiencia de miles de casos y, en última instancia, conseguir mejores resultados quirúrgicos y una recuperación más segura.
“Este trabajo es un paso fundamental para implementar una medicina basada en datos en Euskadi. Creemos que este trabajo es la base para desarrollar herramientas predictivas que ayuden al personal clínico, y esperamos que inspiren a otras instituciones a unirse a este tipo de proyectos de cara a multiplicar así el impacto en la salud de todas y todos” destacan las y los investigadores.
Este trabajo se enmarca dentro del proyecto Hazitek POSTCIG (ZL-2023/00505) donde Asunción Klinika y STT Systems colaboran junto con Vicomtech en crear una plataforma integral para la gestión de las intervenciones quirúrgicas con el objetivo de reducir posibles complicaciones postquirúrgicas.
