Investigadores desarrollan algoritmo para encontrar posibles diagnósticos erróneos

El profesor Sren Brunak espera que el nuevo algoritmo pueda convertirse en una herramienta de apoyo para los médicos. Crédito: Peter Hove Olesen

No sucede a menudo. Pero en raras ocasiones, los médicos cometen errores y pueden hacer un diagnóstico equivocado. Los pacientes pueden tener muchas enfermedades a la vez, donde puede ser difícil distinguir los síntomas de una enfermedad de la otra, o puede haber ausencia de síntomas.

Los errores en el diagnóstico pueden conducir a un tratamiento incorrecto oa la falta de tratamiento. Por lo tanto, todos en el sistema de atención médica intentan minimizar los errores tanto como sea posible.

Ahora, investigadores de la Universidad de Copenhague han desarrollado un algoritmo que puede ayudar precisamente con eso.

» Nuestro nuevo algoritmo puede encontrar a los pacientes que tienen una trayectoria de enfermedad tan inusual que, de hecho, es posible que no padezcan la enfermedad que se les diagnosticó. Con suerte, puede terminar siendo una herramienta de apoyo para los médicos», dice Isabella Friis Jrgensen, Postdoctorado en Novo Nordisk Foundation Center for Protein Research.

El algoritmo reveló un posible cáncer de pulmón

Los investigadores han desarrollado el algoritmo basándose en las trayectorias de la enfermedad de 284 000 pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC), de 1994 a 2015. Con base en estos datos, obtuvieron aproximadamente 69 000 trayectorias típicas de enfermedades.

«En el Registro Nacional de Pacientes, hemos podido mapear lo que se podría llamar la trayectoria típica de enfermedades. Y si una el paciente aparece con un muy u trayectoria inusual de la enfermedad, entonces podría ser que el paciente simplemente padezca una enfermedad diferente. Nuestra herramienta puede ayudar a detectar esto», explica Sren Brunak, profesor del Centro de Investigación de Proteínas de la Fundación Novo Nordisk.

Por ejemplo, los investigadores encontraron un pequeño grupo de 2185 pacientes con EPOC que murieron muy poco después de ser diagnosticados con EPOC. Según los investigadores, era una señal de que algo más podría haber estado mal, tal vez algo aún más grave.

«Cuando estudiamos los valores de laboratorio de estos pacientes más de cerca, vimos que se desviaron de los valores normales para pacientes con EPOC. En cambio, los valores se parecían a algo que se ve en pacientes con cáncer de pulmón. Solo al 10 por ciento de estos pacientes se les diagnosticó cáncer de pulmón, pero estamos razonablemente convencidos de que la mayoría de estos pacientes, si no todos, realmente tenían cáncer de pulmón», explica Sren Brunak.

Datos que proporcionarán una respuesta inmediata beneficio

Aunque el algoritmo fue validado a través de datos de pacientes con EPOC, puede usarse para muchas otras enfermedades. El principio es el mismo: el algoritmo usa datos de registro para mapear las trayectorias típicas de la enfermedad y puede detectar si alguna la trayectoria de la enfermedad de los pacientes se destacan tanto que algo puede estar mal.

«Naturalmente, nuestro objetivo más importante es que los pacientes obtengan el valor de su dinero con respecto a su atención médica. Y creemos que en el futuro, este algoritmo puede terminar convirtiéndose en una herramienta de apoyo para los médicos. Una vez que el algoritmo ha mapeado las trayectorias típicas de la enfermedad, solo toma 10 segundos comparar a un solo paciente con todos los demás», dice Sren Brunak.

Él enfatiza que el algoritmo debe validarse y probarse más en ensayos clínicos. antes de que pueda implementarse en los hospitales daneses. Pero espera que sea algo que pueda comenzar pronto.

«En Dinamarca, a menudo elogiamos nuestros buenos registros de salud porque contienen datos valiosos para los investigadores. Los usamos en nuestra investigación porque puede beneficiar a otras personas en el futuro en forma de un mejor tratamiento. Pero este es en realidad un ejemplo de cómo sus propios datos de salud pueden beneficiarlo de inmediato», dice Sren Brunak.

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La nueva herramienta muestra las principales vías de desarrollo de enfermedades Más información: Isabella Friis Jrgensen et al, Las correlaciones de comorbilidad ordenadas por tiempo identifican pacientes en riesgo de diagnóstico erróneo y sobrediagnóstico, npj Digital Medicine (2021). DOI: 10.1038/s41746-021-00382-y Proporcionado por la Universidad de Copenhague Cita: Los investigadores desarrollan un algoritmo para encontrar un posible diagnóstico erróneo (2021, 16 de febrero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-02-algorithm-misdiagnosis.html Este documento está sujeto a derechos de autor. trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede ser reproducida sin el permiso por escrito El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.