Un sistema de apoyo a la decisión clínica (CDSS) es una aplicación que analiza los datos para ayudar a los proveedores de atención médica a tomar decisiones y mejorar la atención al paciente. Es una variación del sistema de apoyo a las decisiones (DSS) que se utiliza habitualmente para apoyar la gestión empresarial. Un CDSS se centra en el uso de la gestión del conocimiento para obtener asesoramiento clínico basado en múltiples factores de datos relacionados con el paciente. Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas permiten flujos de trabajo integrados, proporcionan asistencia en el momento de la atención y ofrecen recomendaciones sobre el plan de cuidados.
Cuando se utilizan sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, se puede llevar a cabo una extracción de datos para examinar el historial médico de un paciente junto con la investigación clínica pertinente. Este análisis puede ayudar a predecir posibles acontecimientos, como interacciones entre medicamentos, o señalar síntomas de enfermedades.
Propósito de los CDSS
El propósito de un sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas es ayudar a los profesionales sanitarios, permitiendo un análisis de los datos del paciente y utilizando esa información para ayudar a formular un diagnóstico. Un CDSS ofrece información a los médicos y a los proveedores de atención primaria para mejorar la calidad de la atención que reciben sus pacientes.
Las herramientas de CDSS pueden, por ejemplo, ofrecer recordatorios para la atención preventiva, dar alertas sobre interacciones farmacológicas potencialmente peligrosas y alertar a los médicos sobre posibles pruebas redundantes a las que se ha sometido su paciente. De este modo, el uso de un CDSS puede reducir los costes y aumentar la eficiencia.
Algunos proveedores despliegan un CDSS para señalar a los pacientes a los que se les ha diagnosticado incorrectamente o a los que se les ha pasado por alto o se les ha administrado una dosis incorrecta de medicación. Estos errores se añaden a las listas de problemas y se incluyen en los informes de gestión de la salud de la población (PHM) que pueden servir de base para las iniciativas de mejora.
Por qué los profesionales sanitarios utilizan un CDSS
Los médicos utilizan un CDSS para diagnosticar y mejorar la atención eliminando pruebas innecesarias, mejorando la seguridad del paciente y evitando complicaciones potencialmente peligrosas y costosas.
El uso de los sistemas de apoyo a las decisiones clínicas aumentó tras la aprobación de la Ley HITECH (Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act), que estipulaba que los proveedores tenían que demostrar el uso significativo de las TI sanitarias para 2015 o enfrentarse a una reducción de los reembolsos de Medicare al año siguiente.
La plataforma de coordinación de cuidados de Twine Health ayuda a la toma de decisiones clínicas
En virtud del uso significativo, los proveedores deben implementar una regla de apoyo a la decisión clínica, que incluya la ordenación de pruebas diagnósticas y la capacidad de seguimiento del cumplimiento de esa regla. Esa regla, además, debe aplicarse a una especialidad o a una condición de alta prioridad.
Algunos médicos pueden preferir evitar la consulta excesiva de su CDSS – en su lugar, confiar en su experiencia profesional para determinar el mejor curso de atención.
Basado en el conocimiento vs. no basado en el conocimiento
Hay dos tipos principales de sistemas de apoyo a la decisión clínica. Un tipo de CDSS, que utiliza una base de conocimientos, aplica reglas a los datos del paciente utilizando un motor de inferencia y luego muestra los resultados. La mayoría de los CDSS basados en el conocimiento constan de un repositorio de datos, un motor de inferencia y un mecanismo de comunicación, y suelen operar bajo reglas if-then.
Por ejemplo, si el CDSS basado en el conocimiento trata de evaluar las posibles interacciones entre medicamentos, una regla podría ser que si se toma el medicamento A y se prescribe el medicamento B, se debe emitir una alerta.
Un CDSS sin base de conocimiento, por otro lado, se basa en el aprendizaje automático para analizar los datos clínicos. Un ejemplo de CDSS sin base de conocimiento es una red neuronal artificial, que aprende a realizar ciertas tareas teniendo en cuenta ejemplos específicos, normalmente sin estar programada con reglas if-then u otras reglas específicas de la tarea. En su lugar, la red neuronal artificial analiza los patrones encontrados en los datos del paciente para determinar las relaciones entre los síntomas y un diagnóstico.
CPOE con sistemas de apoyo a la decisión clínica
La entrada de órdenes médicas computarizadas (CPOE) se refiere a una variedad de sistemas para automatizar el proceso de pedido de medicamentos. Los CPOE garantizan que las órdenes sean legibles y completas, ya que sólo las aceptan en un formato estandarizado, y los sistemas CPOE pueden interactuar con los CDSS, lo que mejora aún más la eficacia y la seguridad de la atención al paciente.
Por medio del análisis de la información de un paciente, los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas pueden hacer sugerencias sobre las dosis y las frecuencias de los medicamentos y realizar comprobaciones de alergias a los mismos, a la vez que proporcionan directrices y recordatorios con respecto a las órdenes de prescripción corolarias, por ejemplo, Los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas y las historias clínicas electrónicas (HCE) suelen integrarse para agilizar los flujos de trabajo y utilizar los conjuntos de datos existentes. Hay un número creciente de funciones de CDSS que se incorporan a los sistemas de HCE. Antes de comprar un CDSS independiente, los proveedores deben planificar y eliminar cualquier alerta de solapamiento que pueda crear mientras trabaja junto a sus sistemas de HCE.
Beneficios e inconvenientes de un CDSS
A pesar de los beneficios, también hay contras en la implementación de sistemas de apoyo a la decisión clínica. El primer reto es que un CDSS debe integrarse con el flujo de trabajo clínico de una organización sanitaria, que a menudo ya es complejo. Algunos sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas son productos independientes que carecen de interoperabilidad con el software de informes y de HCE. Además, el número de investigaciones clínicas y ensayos médicos que se publican continuamente dificulta la incorporación de los datos resultantes a los CDSS de manera oportuna. Además, la incorporación de grandes cantidades de datos en los sistemas existentes supone una carga importante para el mantenimiento de las aplicaciones y la infraestructura.
Otro problema potencial de un CDSS es la fatiga de las alertas para los clínicos. Las alertas activadas por un CDSS pueden abrumar a los cuidadores que también reciben avisos de otros sistemas tecnológicos. Un estudio sobre la eficacia de un CDSS, encargado por la Agencia para la Investigación y la Calidad de la Asistencia Sanitaria (AHRQ), llegó a la conclusión de que el uso inadecuado de un CDSS puede ser más perjudicial que no desplegarlo.