Medicina computacional: pasar de la incertidumbre a la precisión
Radek Bukowski, MD, PhD, profesor y presidente asociado de Investigación y Descubrimiento en el Departamento de Salud de la Mujer en la Escuela de Medicina Dell en UT Austin. Crédito: Universidad de Texas en Austin
Las elecciones individuales en medicina conllevan cierta incertidumbre.
Una asociación innovadora en la Universidad de Texas en Austin apunta a la medicina hasta el nivel individual mediante la aplicación de computación de última generación a la atención médica.
«La medicina en su esencia es decisión -tomar decisiones sobre pruebas y tratamientos bajo incertidumbre», dijo Radek Bukowski, MD, Ph.D., profesor y presidente asociado de Investigación y Descubrimiento en el Departamento de Salud de la Mujer en la Escuela de Medicina Dell en UT Austin.
«El cuerpo humano y el sistema de salud son sistemas complejos hechos de una gran cantidad de elementos que interactúan intensamente», dijo. «En sistemas tan complejos, hay muchos caminos diferentes a lo largo de los cuales puede ocurrir un resultado. Nuestros cuerpos son robustos, pero esto también nos hace muy individualizados y la práctica de la medicina es un desafío. Todos están hechos de diferentes combinaciones de factores de riesgo y características protectoras. . Es por eso que la medicina de precisión es primordial en el futuro».
En ese sentido, en la edición de enero de 2021 del American Journal of Obstetrics Gynecology, expertos de Dell Med, Oden Institute for Computational and Engineering Sciences (Oden Institute) y Texas Advanced Computing Center (TACC), junto con las partes interesadas de la atención médica, la industria y el gobierno, afirmaron que el surgimiento de la medicina computacional revolucionará el futuro de la medicina y la atención médica. Craig Cordola de Ascension y Christopher Zarins de HeartFlow fueron coautores de esta revisión editorial con Bukowski y otros.
Según Bukowski, este grupo interdisciplinario brinda una combinación única de recursos que están preparados para hacer de Texas un líder en brindar soluciones computacionales para los problemas de atención médica de hoy y del mañana.
«En UT Austin somos afortunados de habernos encontrado en un momento muy oportuno para la investigación médica computacional», dijo Bukowski. «El Instituto Oden tiene experiencia de clase mundial en modelado matemático, matemáticas aplicadas y medicina computacional; TACC alberga la supercomputadora más grande del mundo para ciencia abierta y también se compromete a mejorar la atención médica, incluidos los resultados para mujeres y bebés».
Impulsada por tales colaboraciones, la disciplina emergente de la medicina computacional se enfoca en desarrollar enfoques cuantitativos para comprender los mecanismos, el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades humanas a través de aplicaciones, que se encuentran más comúnmente en las matemáticas, la ingeniería y la ciencia computacional. Estos enfoques computacionales son muy adecuados para modelar sistemas complejos como el cuerpo humano.
Un área de estudio puntual para la obstetricia.
Si bien la computación es fundamental para todos los dominios de la medicina, es especialmente prometedor en obstetricia porque se trata de al menos dos pacientes, madre y bebé, que con frecuencia tienen intereses en conflicto, lo que hace que la toma de decisiones médicas sea particularmente difícil y los riesgos sean excepcionalmente altos.
Según la representante estatal Donna Howard, D-Austin, coautor de la revisión editorial, los legisladores de Texas deberían estar preocupados por la tasa inaceptablemente alta de morbilidad y mortalidad materna en el estado.
«Cuando me di cuenta de los esfuerzos para traer enfoques médicos para abordar la morbilidad y mortalidad maternas, me intrigó de inmediato», dijo Howard. «Y cuando me enteré de la experiencia interdisciplinaria que se ha encontrado convenientemente posicionada para crear esta nueva frontera de la medicina, me convenció».
La medicina individualizada está sucediendo ahora debido a los avances en el poder informático y el modelado matemático que puede resolver los problemas que hasta ahora no tenían solución.
Caso en cuestión: en 2018, la Fundación Nacional de Ciencias otorgó a UT Austin una subvención de $1.2 millones para apoyar la investigación usando medicina computacional y teléfonos inteligentes para monitorear la actividad y el comportamiento de 1,000 mujeres embarazadas en el área de Austin.
En particular, la creciente variedad de fuentes de datos que incluyen registros de salud, bases de datos administrativas, ensayos controlados aleatorios y sensores conectados a Internet brindan una gran cantidad de información en múltiples escalas de tiempo para la cual desarrollar modelos sofisticados basados en datos e informar formulaciones teóricas.
«Cuando se combina con plataformas de análisis mediante computación de alto rendimiento, ahora tenemos la capacidad proporcionar a los pacientes y proveedores médicos un análisis de los resultados y la evaluación de riesgos de forma individual para mejorar el proceso de toma de decisiones compartida», concluyó Bukowski.
El estudio, «Medicina computacional, presente y futuro: obstetricia y perspectiva ginecológica», se publicó en el American Journal of Obstetrics and Gynecology.
Explore más
Viviendo con sistemas autónomos ‘en los que podemos confiar’ Más información: Radek Bukowski et al. Medicina computacional, presente y futuro: perspectiva de obstetricia y ginecología, American Journal of Obstetrics and Gynecology (2020). DOI: 10.1016/j.ajog.2020.08.057 Información de la revista: American Journal of Obstetrics & Gynecology , American Journal of Obstetrics and Gynecology
Proporcionado por la Universidad de Texas en Austin Cita: Medicina computacionalmoviéndose de la incertidumbre a la precisión (10 de febrero de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-02-medicinemoving-uncertainty-precision.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.