Solo el 7% de los pacientes con diabetes alcanzan sus objetivos terapéuticos; mientras, “toman unas 50 decisiones terapéuticas diarias y apenas pasan unas cinco horas anuales con un profesional sanitario”, ha afirmado Marcel Gmuender, responsable de Roche Diabetes Care, durante un evento organizado por esta compañía en Berlín como preámbulo al congreso Avances en Tecnologías y Tratamientos de la Diabetes (ATTD), que concluye mañana.
Ante este panorama, la solución depende de “un manejo integrado de la patología que permita al paciente pasar más tiempo dentro del rango correcto de glucemia”.
Monitor de glucosa ‘Eversense’, de Roche Diabetes Care.
Este manejo integrado tiene ahora un gran aliado: la información. El creciente uso de la tecnología en el abordaje de la diabetes, con glucómetros con conectividad, bombas inteligentes y, sobre todo, los sistemas flash de monitorización continua de la glucosa, ofrece una gran cantidad de datos que aportan a los profesionales “sistemas de control y soporte a la toma de decisiones basadas en la información individualizada”.
Y no solo a los profesionales: “Los gestores cuentan también con una monitorización mejorada de los resultados, soporte a las decisiones y mejores opciones de gestión de los servicios para la población”.
El desarrollo de estos sistemas depende, desde luego, de los datos, “que debemos tener claro que pertenecen a los pacientes, pero que seguro que los compartirán si ven que obtienen un beneficio de ello”.
Tecnología
La diabetes es una de las patologías con mayor crecimiento tecnológico;el apoyo de las tecnologías a los tratamientos derivará incluso en ‘terapias digitales’
Seguimiento
El objetivo de combinar la tecnología y los datos es crear plataformas ‘pacientecéntricas’ a modo de ecosistema de seguimiento del proceso diabético
Limitaciones
Como en todo proyecto de ‘big data’ e inteligencia artificial, la mayor dificultad reside en acceder a datos de calidad manteniendo las garantías de seguridad precisas
Este beneficio, según Oliver Schnell, profesor e investigador sobre diabetes en la Universidad Ludwig-Maximilian, de Múnich, Alemania, incluirá “vencer la inercia terapéutica, que nos lleva a la incapacidad de modificar, intensificar o desintensificar un tratamiento cuando la información recogida dice que es necesario”.
En este sentido, recordó que “la mayoría de los pacientes no están representados en los ensayos clínicos, por lo que es necesario virar hacia la investigación con datos de la vida real (RWD, por sus siglas en inglés)”.
El uso de este tipo de datos no solo beneficia el abordaje de la patología, sino que también supone una fuente de información muy valiosa para la investigación: “La mayoría de los pacientes confiesan no ser del todo sinceros con los profesionales que les controlan la enfermedad, en una proporción mucho mayor que la percibida por los médicos”, explicó Lars Böhm, responsable del área de Ciencias de la Vida en IBM.
Por ello, el uso de RWD “permite obtener evidencia de la vida real, conociendo el verdadero proceso que atraviesa el paciente en su tratamiento, las complicaciones…”.
En esta línea, IBM y Roche han colaborado en la elaboración de un estudio, publicado en Nature, en el que “el uso de un algoritmo basado en RWD resulta incluso más preciso que los ensayos clínicos en la predicción de la enfermedad renal crónica como complicación”.
Según el estudio, “es precisamente la diversidad de los RWD lo que los hace mejores para predecir que los ensayos clínicos. Por ello, estos descubrimientos pueden avivar el debate sobre el futuro de la evidencia médica y la necesidad de reforzar el análisis y la interpretación de datos; los costosos ensayos clínicos de larga duración, con un número limitado de pacientes, podrán ser algún día complementados e, incluso, sustituidos por el uso de los RWD”.
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