Estos sistemas de apoyo también han cambiado, ya que se han vuelto mucho más rápidos y suelen vincularse directamente a los estudios.

La idea de utilizar computadoras para ayudar en la formulación de diagnósticos médicos no es nueva. Los primeros esfuerzos informáticos comenzaron en los años setenta. El enfoque parecía prometedor entonces, pero en realidad no despegó en parte porque los registros de los pacientes seguían siendo escritos a mano, y el proceso de transcribir dicha información en un software primitivo supuso un paso incómodo para los médicos.

El tiempo ha transcurrido y la tecnología informática se ha desarrollado de forma asombrosa. Los ordenadores son ahora parte integral de la medicina estándar, asumiendo el control de los registros e impulsando la calidad, la seguridad y la eficiencia en los sistemas de atención de la salud en la mayoría de clínicas y hospitales.

Los sistemas de apoyo al diagnóstico también han cambiado, ya que se han vuelto mucho más rápidos y suelen vincularse directamente a los estudios, permitiendo a los clínicos evaluar rápidamente las pruebas y aprender más sobre diagnósticos potenciales.

Interfaz muy visual

DXplain, por ejemplo, se basa en los mismos libros de texto y estudios que emplean los médicos para hacer sus propias evaluaciones, pero lo hace en cuestión de segundos. En cambio, VisualDx es el sistema de diagnósticos más popular, ya que tiene licencia en más de 1.600 hospitales y clínicas de todo Estados Unidos. Este programa destaca por su interfaz “visual” con diagramas de qué partes del cuerpo pueden verse afectadas, e imágenes de enfermedades para facilitar la comparación a la hora de observar la evolución de un paciente.

Cada uno de estos programas emplea algoritmos para vincular los síntomas con los diagnósticos. Algunos incluso son capaces de extraer automáticamente información de los registros electrónicos actuales del paciente, reduciendo así la necesidad de que los médicos vuelvan a ingresar dicha información.

Errores y soluciones que deciden vidas

El error humano siempre está ahí. Los investigadores han identificado una serie de trampas cognitivas en las que los médicos pueden caer al hacer un diagnóstico. Los estudios sugieren que los médicos se pueden quedar con el primer diagnóstico y dan mayor peso a cualquier información que lo refuerce, descartando la búsqueda de otras informaciones y datos.

Entre las soluciones, las Academias Nacionales de EE.UU. recomendaron que hospitales y médicos deberían emplear más herramientas como sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas. En su nivel más básico, figura una lista de verificación para evitar saltar pasos clave en rutinas importantes. En este escenario, escuelas de medicina, hospitales de enseñanza y otros centros de atención también están pagando por este tipo de asistencia informática, tal es el caso de DXplain o de sus competidores VisualDx e Isabel.

En principio, estos asistentes al diagnóstico supondrán una gran ayuda para evitar esos errores. De hecho, los datos preliminares fueron prometedores. Un estudio de DXplain, publicado en 2010, encontró́ que cuando los residentes en la Clínica Mayo emplearon el asistente en casos de diagnóstico complejos, el programa redujo drásticamente los costes médicos porque llevó a estancias hospitalarias más cortas y eficaces. Otro estudio, esta vez del programa Isabel en 2014, concluyó que el servicio mejoró la capacidad de 40 estudiantes de medicina para hacer diagnósticos más precisos hasta en un 30% de los casos.

Dificultades en la adaptación

Los cambios beneficiosos son a menudo lentos en su consolidación. Las Academias Nacionales de EE.UU. celebraron una reunión para verificar los avances en la reducción de los errores de diagnóstico. John Ball, el médico que presidió el Informe de las Academias de 2015 , calificó de “decepcionantes” los resultados de dicho informe, y señaló como parte del problema el hecho de que en los diversos hospitales trabajan con diferentes sistemas y protocolos electrónicos, lo que hace imposible estandarizar tales cambios. Ball también puntualizó que los médicos pueden ser reacios a emplear tiempo aprendiendo el sistema hasta que estén seguros de que valga la pena.