Una “app” para monitorizar al paciente con fractura de cadera tras el alta

Tres médicos del Hospital San Juan de Dios de León, que forman parte del grupo de investigación IdiHealth (innovación, diseño e impacto en salud) de la Fundación San Juan de Dios que coordina Elena García, trabajan en el desarrollo de una aplicación móvil que permitirá monitorizar al paciente con fractura de cadera una vez dado de alta.

En colaboración con un equipo de investigadores de ICAI-Universidad Pontificia de Comillas, los traumatólogos Andrés Saldaña y Luis Gervás, y la especialista en Geriatría Encarna Martín, está implicados en un proyecto de base tecnológica que recogerá la experiencia del paciente y del familiar más allá de los parámetros puramente clínicos.

Para ello, la investigación no solo busca mejorar la asistencia recibida a lo largo del proceso, con el objetivo de recuperar la calidad de vida y minimizar las complicaciones, sino que da un paso adelante pasando de medir resultados basados en estancias medias, infecciones de heridas y tasas de éxito a medir resultados de impacto en la vida de las personas.

“El seguimiento que se hace actualmente, en base a las pautas marcadas por el Registro Nacional de Fractura de Cadera, es de un mes. Sin embargo, la evidencia científica establece marcadores de riesgo y pronóstico a las seis semanas y los cuatro meses claves para la evolución y la supervivencia de estos pacientes al año de vida”, explica Elena García, que este miércoles ha visitado el Hospital San Juan de Dios de León en compañía de los profesores Pedro Chana y José Ríos Díaz, investigadores del Centro de Ciencias de la Salud San Rafael-Nebrija.

Pedro Chana, experto en proceso diagnóstico, razonamiento clínico y analítica predictiva, lidera como investigador principal junto al traumatólogo Andrés Saldaña. En su visita señaló que la medición de la fuerza de agarre a través de un dinamómetro de mano “es uno de los predictores más emergentes para detectar resultados funcionales deficientes y un aumento del riesgo de mortalidad en pacientes con fractura de cadera”.

La nueva herramienta digital monitorizará una serie de variables objetivas en el tiempo con el propósito de reducir las tasas de reingresos, complicaciones quirúrgicas y mortalidad asociados a la cirugía. “La app recogerá datos al mes y a las seis semanas, así como a los cuatro, a los seis y a los doce meses, y permitirá enviarle al paciente un programa de ejercicios de rehabilitación a seguir desde su casa, elaborado por un fisioterapeuta experto en ejercicio terapéutico”, señala Elena García.

Además, si alguno de los valores recogidos se encontrara fuera del rango de seguridad establecido por los expertos, la app generará una alerta que avisará directamente al traumatólogo, permitiendo intervenir a tiempo reduciendo así las complicaciones en la evolución de la cirugía.

Amiloidosis cardíaca

Pero, además, la Fundación San Juan de Dios y el Servicio de Geriatría del Hospital San Juan de Dios de León están desarrollando en colaboración con el departamento de I+D de Sopra Steria otra investigación que tiene como objetivo predecir casos de amiloidosis cardíaca (AC) senil o síndrome del corazón rígido a través de la inteligencia artificial.

Esta enfermedad rara de mal pronóstico, que se produce por el depósito progresivo de fibras insolubles de amiloide en el corazón dando lugar a una cardiomiopatía obstructiva degenerativa, está infradiagnosticada al cursar con manifestaciones clínicas heterogéneas y síntomas inespecíficos que pueden llevar a confusión.

Frente a ello, el desarrollo de modelos predictivos mediante “big data” permite detectar los casos infradiagnosticados, adecuar el tratamiento y mejorar el impacto tanto para el paciente como para el sistema.

Fragilidad y polimedicación

Finalmente, una tercera línea de investigación del grupo IdiHealth, liderada por las doctoras Encarna Martín y Elena García en colaboración con Sopra Steria y un equipo de investigadores de ICAI-Universidad Pontificia Comillas, tiene que ver con la fragilidad y polimedicación.

Para ello, trabajan en el diseño y desarrollo de una herramienta de soporte a la toma de decisiones que permita, a través del procesamiento de lenguaje natural, establecer un algoritmo que clasifique al paciente pre-frágil y frágil con mayor exactitud que en la actualidad.