Respuesta rápida acelerada ante alertas de salud pública
Al aprovechar CogStack impulsado por Elastic, King's College Hospital realizó el seguimiento con éxito de los pacientes de Covid-19 y sus síntomas, lo cual permitió la provisión de información esencial a las organizaciones de atención médica, que facilitó su preparación para la pandemia y otras alertas de salud pública.
Protege a los pacientes en riesgo de ciertos fármacos
En situaciones de seguridad médica críticas, CogStack y Elastic empoderan al personal de atención médica para identificar y recuperar con rapidez registros médicos pertinentes, lo que disminuye en gran medida el tiempo de búsqueda a tan solo cuatro horas, algo que podría haber llevado meses o incluso años.
Prioriza a los pacientes en riesgo
Aprovechando el poder de CogStack y Elastic, los médicos clínicos pueden identificar con rapidez a los pacientes con afecciones urgentes o resultados inusuales que requieran atención urgente, lo cual genera el riesgo del surgimiento de daño clínico.
Hospitales líderes del Reino Unido usan la plataforma CogStack, impulsada por Elastic y AI del lenguaje, que mejora la atención al paciente, el reclutamiento para ensayos clínicos, la planificación de servicios y la investigación clínica.
En marzo de 2020, el King's College Hospital, de Londres, se enfrentaba a una ola de internaciones desencadenada por el virus Covid-19. Sin embargo, en los comienzos de la pandemia, todavía había mucha incertidumbre en cuanto a la enfermedad. Los médicos clínicos ni siquiera sabían cómo llamarla. Algunas historias clínicas de pacientes hacían referencia a Coronavirus, otras a Covid y otras a variantes del mismo nombre, lo cual hacía difícil (si no imposible) correlacionar el vínculo.
El profesor James Teo, director clínico de AI y datos, profesor de neurología, de King's College Hospital, afirma: "Con tantas formas de expresarse en las historias clínicas de los pacientes, existía el riesgo de no poder mantener un registro de información básica, como la cantidad de personas infectadas con el virus, el grado de la enfermedad y los tratamientos que estaban recibiendo".
En el Reino Unido, el problema se complica por la poca estructura de los registros de atención médica electrónicos, que comprenden varios formatos de datos almacenados en diversos sistemas de atención médica. Pero el profesor Teo y su equipo estaban preparados. En 2016, desarrollaron y lanzaron una solución de almacenamiento y análisis de datos revolucionaria llamada CogStack. En pocas palabras, CogStack consolida la información de los pacientes de varias fuentes en un solo almacén de datos. Una capa de búsqueda avanzada, impulsada por Elasticsearch, combinada con procesamiento de lenguaje natural (NLP) e inteligencia artificial (AI), permite a los médicos clínicos extraer información significativa de datos no estructurados.
Al inicio de la pandemia, esto le permitió al hospital buscar rápidamente en las historias clínicas de los pacientes para poder hacer un seguimiento de los diagnósticos confirmados y los pacientes con síntomas. Los resultados se compartieron con otros hospitales y proveedores de atención médica para que pudieran prepararse mejor ante la propagación del virus y brindar información precisa al público.
Uso de la inteligencia artificial para transformar el futuro de la atención médica
La pandemia de Covid-19 es el único ejemplo de cómo CogStack transformó la atención médica en el Reino Unido. En los últimos años, ha ayudado a los médicos clínicos y a las organizaciones de atención médica a mejorar el reclutamiento para ensayos clínicos, la gestión de la salud de la población, las auditorías clínicas, la planificación de servicios y la investigación clínica.
El éxito de la plataforma ha llevado a su despliegue en otros hospitales, que incluyen Guy's and St Thomas’ Hospital, University College London Hospitals, South London Hospital y Maudsley Hospital. Estos sitios centrales se han ocupado de más de 200 millones de documentos clínicos.
Elasticsearch es un componente fundamental de la solución CogStack, proporciona a los médicos clínicos una interfaz que es tan fácil de usar como los motores de búsqueda populares. "En un principio comenzamos con la versión open source de Elastic para realizar algunas pruebas de concepto tempranas", cuenta el profesor Teo. "Pronto fue evidente que Elastic era la solución ideal para buscar en CogStack". En estrecha colaboración con el equipo de Elastic, el profesor Teo luego desplegó la versión comercial que permitió al hospital escalar su plataforma para cumplir con las necesidades de una audiencia médica más grande.
Con Elastic podemos obtener información en tiempo real que reduce el tiempo de acción, escalar la plataforma para cumplir con la demanda de los usuarios y buscar datos relevantes que permitan a los médicos clínicos tomar decisiones importantes respecto a los pacientes de forma rápida.
Un equipo de consultores de Elastic se encontraba en el sitio para brindar soporte al equipo de King's Health Partners durante el lanzamiento de la solución. "Su presencia fue esencial, dado que nos ayudaron a agregar características y personalizar la tecnología de Elastic para obtener el máximo provecho de la plataforma CogStack", recuerda el profesor Teo. "También nos ayudaron con la configuración de nuestros dashboards de Kibana que permiten visualizar los daos y brindan soporte para la toma de decisiones”.
Lo fundamental es que Elasticsearch brinda soporte para el procesamiento de lenguaje natural, una rama de la inteligencia artificial que da a las computadoras la capacidad de comprender texto y palabras habladas de manera muy similar a los seres humanos. "Los médicos clínicos realmente disfrutan usar CogStack impulsado por Elastic. Pueden buscar de la forma que escriben y hablan, en lugar de tener que usar códigos o habilidades de datos de especialistas", dice el profesor Teo.
A nivel de la población, los hospitales usan CogStack impulsado por Elastic para identificar tendencias en la atención a los pacientes y mejorar la calidad de los resultados de la atención médica, como en el South London and Maudsley Hospital donde usan el sistema para ayudar a hacer un seguimiento de los pacientes con afecciones de salud mental a fin de brindar atención de mejor calidad. Las alertas también ayudaron a reducir el riesgo para los pacientes, "si alguna prueba muestra algo fuera de lo normal, CogStack usa Elastic para alertar al médico de los resultados para que respondan de forma proactiva a las necesidades del paciente", explica el profesor Teo.
El departamento de emergencias (ED) de King’s College Hospital es un centro de emergencias graves para el sureste de Inglaterra que, en promedio, trata a más de 122 000 pacientes al año.
Mejorar los resultados de los pacientes y reducir el riesgo clínico
Otro punto fuerte de la solución es su versatilidad. La Dra. Kate Bramham, profesora titular, nefróloga asesora honoraria, de King’s College Hospital, usa CogStack con Elastic para reunir evidencia sobre enfermedades renales y tratamientos. "Contamos con una población muy diversa en nuestra zona y décadas de datos para interrogar. En el pasado, se hubiera necesitado demasiado tiempo y hubiera sido muy costoso realizar esta investigación. Poder hacerla con CogStack cambió las reglas del juego para nosotros".
Ahora, la Dra. Bramham y su equipo pueden extraer datos sobre la función renal y las prescripciones, y comparar los tratamientos recomendados en los distintos grupos étnicos. "Significa que podemos prescribir medicamentos adecuados según los orígenes del paciente y minimizar el riesgo de efectos secundarios. Espero que los resultados de nuestro trabajo sirvan para informar las directrices clínicas y ayuden a cambiar las prácticas en todo el Reino Unido y el mundo también".
Otro defensor entusiasta de CogStack y Elastic es el Dr. Stam Kapetanakis, cardiólogo asesor, Guy’s and St. Thomas’ NHS Foundation Trust. Sus responsabilidades incluyen monitorear a los pacientes que se someten a tratamientos para el cáncer y están en gran riesgo de insuficiencia cardíaca y otras complicaciones. "Nos preocupaba que solo estuviéramos viendo la mitad de los pacientes referidos desde el departamento de oncología. Si bien sabíamos que había un problema, no contábamos con los datos precisos para solicitar más equipos y personal".
Antes del despliegue de CogStack y Elastic, examinar los datos de miles de pacientes simplemente no era factible. "Pero ahora tenemos las herramientas para extraer la información relevante y argumentar con firmeza la necesidad de recursos adicionales para monitorear a cada paciente con cáncer", agrega.
El hospital también se encuentra en una mejor posición para reaccionar ante alertas médicas. En 2018, la Agencia Reguladora de Medicamentos y Productos Sanitarios (MHRA) del Reino Unido emitió un mensaje en el que se informaba que el medicamento valproato sódico podría ser un riesgo para las mujeres en edad reproductiva. Quería identificar a todas las mujeres que estaban tomando el fármaco o que previamente estuvieron expuestas a este. Esta tarea hubiera sido abrumadora para muchos hospitales, dado que el valproato sódico se usa para tratar diversas afecciones, como la epilepsia, migrañas y depresión.
En solo cuestión de horas, Cogstack y Elastic se usaban para identificar pacientes en riesgo por un fármaco específico, algo que antes hubiera demorado meses o incluso años.
Pero el profesor Teo pudo identificar a miles de mujeres buscando en las historias clínicas de los pacientes, cartas clínicas y antecedentes médicos. "Identificamos todas las distintas formas en que podía figurar el fármaco en la historia clínica de los pacientes", explica el profesor Teo. "Esto nos permitió encontrar a todas las mujeres que estaban tomando valproato sódico".
En caso de un problema de seguridad médico importante, CogStack y Elastic nos permitieron encontrar los registros médicos relevantes en solo una tarde, cuando antes hubiera tomado meses o incluso años. Como resultado de nuestros esfuerzos, miles de mujeres pudieron evitar tomar un medicamento que habría podido dañar a sus bebés en gestación.
Con la mirada puesta en el futuro, el profesor Teo puede ver aplicaciones más amplias de CogStack y Elastic en el Servicio Nacional de Salud (NHS) del Reino Unido. Dado el aumento de pacientes, y el envejecimiento de la población, la plataforma tiene un rol que cumplir en mejorar la eficiencia de las vías de cuidado y los resultados de la atención médica.
El profesor Teo comenta: "Estoy muy emocionado por la integración del Elastic Stack en otras áreas nuevas, como incrustaciones de palabras, para posibilitar la búsqueda por similitud y el rol de la AI del lenguaje y la AI generativa. Esto aumentará a medida que comencemos a explorar las relaciones no solo entre las palabras, sino también enfermedades y riesgos para los pacientes".
También ve la oportunidad de reproducir y escalar CogStack con Elastic en muchos más hospitales y el NHS en toda su extensión. "En una época en la que los recursos de atención médica en el Reino Unido están bajo más presión que nunca, creamos que CogStack y Elastic pueden tener un rol importante para ayudar a mejorar el diagnóstico y tratamiento, y reducir los tiempos de espera".
Al liberar y aprovechar datos de atención médica valiosos usando AI del lenguaje, CogStack y Elastic abren camino para mejoras sustanciales en los resultados de los pacientes y una reducción del riesgo clínico. Mediante el uso de tecnologías avanzadas, como analíticas de datos, machine learning y modelado predictivo, CogStack y Elastic permiten a los proveedores de atención médica obtener información procesable, identificar tendencias y tomar decisiones informadas que impactan de forma directa en la atención al paciente. Este enfoque impulsado por los datos empodera a los profesionales médicos para brindar tratamientos personalizados, mejorar la seguridad de los pacientes y mitigar de manera proactiva los riesgos clínicos.
