Nueva herramienta de detección identifica con precisión a los pacientes con alto riesgo de fibrosis pulmonar idiopática

Una nueva herramienta de detección para registros médicos electrónicos identifica con precisión a los pacientes que corren un alto riesgo de tener o desarrollar una cicatrización progresiva de los pulmones, una afección llamada fibrosis pulmonar idiopática, según investigadores de Weill Cornell Medicine, NewYork-Presbyterian, la Universidad de Chicago, Hospital Brigham and Women’s y Clínica Mayo.

La fibrosis pulmonar idiopática (FPI) suele ser fatal, en parte porque tiende a diagnosticarse tarde en su curso, cuando los tratamientos existentes son menos efectivos. La nueva herramienta de evaluación, descrita en un artículo que aparece el 29 de septiembre en Medicina naturaltiene el potencial de hacer rutinaria la detección temprana de la FPI.

“Tener un método de detección sólido basado en parámetros fácilmente disponibles de registros médicos electrónicos es un gran avance para asegurar un diagnóstico temprano”, dijo el coautor del estudio, el Dr. Fernando Martínez, profesor de Medicina Interna Bruce Webster en Weill Cornell Medicine y jefe de la División de Medicina Pulmonar y de Cuidados Críticos en Weill Cornell Medicine y NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center.

Esta herramienta toma literalmente cero minutos adicionales [of patients’ time] y puede reconocer las características de la enfermedad antes de que se manifiesten los síntomas. Tan pronto como alguien programe una visita con su médico de atención primaria, el programa puede ejecutar la herramienta de detección y obtener los resultados incluso antes de que el paciente ingrese a la clínica”.

Dr. Ishanu Chattopadhyay, coautor del estudio, profesor asistente de medicina, Universidad de Chicago

La FPI afecta a decenas de miles de personas en los Estados Unidos ya varios millones de personas en todo el mundo. Presenta la disminución progresiva de la función pulmonar, debido a la inflamación pulmonar crónica que transforma el tejido pulmonar sano en tejido fibroso similar a una cicatriz. El desencadenante de la FPI es “idiopático” (desconocido), pero los factores de riesgo incluyen edad avanzada, sexo masculino y antecedentes de tabaquismo.

Existen tratamientos con medicamentos antifibrosis para la FPI que pueden prolongar la vida de los pacientes. Sin embargo, estos tratamientos tienden a funcionar mejor al principio del curso de la enfermedad, mientras que la FPI generalmente se diagnostica unos años después de la aparición de los síntomas. Estos síntomas, que son variables e inespecíficos pero que a menudo incluyen una dificultad para respirar que progresa lentamente con el esfuerzo, pueden no ser notados por los pacientes o pueden ignorarse como parte del envejecimiento natural. Además, las pruebas necesarias para confirmar la FPI son onerosas y costosas, lo que tiende a desanimar a los pacientes a realizarlas hasta que los síntomas se vuelven evidentes.

“Tradicionalmente, el diagnóstico de la FPI requiere un enfoque multidisciplinario con médicos pulmonares, radiólogos y especialistas de laboratorio y patología”, dijo el coautor del estudio, el Dr. Andrew Limper, profesor de medicina y presidente de la División de Medicina Pulmonar y de Cuidados Intensivos de Mayo Clinic. .

La nueva herramienta de detección de software está diseñada para agilizar y acelerar el proceso de diagnóstico mediante la detección automática de alto riesgo de FPI, en función de los registros de salud electrónicos del paciente. En principio, sería utilizado principalmente por médicos de atención primaria, quienes derivarían a los pacientes identificados por el algoritmo para las pruebas necesarias para confirmar o descartar la FPI.

“Este trabajo es novedoso porque la información ya capturada en la historia clínica se usa para identificar a los pacientes en el sistema que pueden tener un mayor riesgo”, dijo el coautor, el Dr. Gary “Matt” Hunninghake, director del Programa de enfermedad pulmonar intersticial. en el Brigham and Women’s Hospital.

El algoritmo en el corazón del software, desarrollado utilizando procesos de aprendizaje automático, calcula una puntuación de riesgo de FPI (puntuación de riesgo de comorbilidad de carga cero para FPI, o ZCoR-IPF) buscando factores de riesgo conocidos de FPI y eventos vinculados a FPI -;incluso ligado a IPF secuencias de eventos; en los registros de salud del paciente que cubran los dos años anteriores.

El equipo entrenó el algoritmo en una base de datos de reclamos de seguros disponible comercialmente que cubría a millones de pacientes en los Estados Unidos durante 2003-18, y luego lo validó utilizando tres conjuntos de datos de reclamos adicionales. En total, el desarrollo de la herramienta se basó en los registros de casi 3 millones de pacientes, incluidos más de 54 000 casos de FPI.

Las pruebas de validación indicaron que la herramienta era bastante sensible y específica en la identificación de pacientes con alto riesgo de FPI. Aquellos con puntajes de riesgo por encima del umbral de detección tenían más de 30 veces la posibilidad de recibir un diagnóstico de FPI en el año siguiente, en comparación con los pacientes no evaluados.

Los investigadores ahora esperan difundir la herramienta a los centros de atención primaria donde se puede evaluar en entornos del mundo real y ensayos clínicos formales. También esperan que el mismo enfoque, que combina algoritmos de aprendizaje automático y registros de salud electrónicos, se pueda aplicar a otros trastornos para los cuales los diagnósticos tempranos salvarían muchas vidas.

“Este enfoque es un cambio de paradigma en la detección de la FPI”, dijo el Dr. Martínez.

Fuente:

Referencia de la revista:

Onishchenko, D., et al. (2022) Detección de fibrosis pulmonar idiopática utilizando firmas de comorbilidad en registros de salud electrónicos. Medicina de la Naturaleza. doi.org/10.1038/s41591-022-02010-y.

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