MADRID 20 out. (EUROPA PRESS) -
Os médicos da atenção primária José David Maya Viejo (centro de saúde Camas, em Sevilha) e Fernando M. Navarro Ros (centro de saúde Plaza Segovia e Clininav SLP, em Valência) desenvolveram e validaram o modelo Seleida, o primeiro modelo automático capaz de avaliar o controle clínico e fenotipar a doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC), usando apenas dados de rotina do prontuário médico eletrônico.
Ambos os médicos, membros do Grupo de Trabalho Respiratório da Sociedade Espanhola de Médicos de Atenção Primária (SEMERGEN), enfatizaram que esse modelo representa um "avanço histórico" na medicina respiratória e na digitalização da Atenção Primária.
O estudo, publicado na revista JMIR Medical Informatics, mostra que o Seleida permite a identificação precoce de pacientes instáveis, otimiza os tratamentos inalatórios, detecta o risco de infecção por Pseudomonas aeruginosa e antecipa o uso de recursos de saúde, com a possibilidade de reduzir as exacerbações evitáveis em até 25% e melhorar a eficiência da saúde.
"O Seleida demonstra que a inovação científica pode surgir do consultório do médico de família. Com apenas duas variáveis - o uso de inaladores de resgate e o uso de antibióticos prescritos para processos brônquicos por ano - podemos detectar automaticamente pacientes com DPOC mal controlada e agir antes que eles piorem", explicou o Dr. Maya.
Essa ferramenta oferece uma estrutura reproduzível e interpretável para monitorar o controle da DPOC usando dados de prescrição de alta frequência, integrando várias infraestruturas digitais, mesmo em ambientes com recursos limitados, além de facilitar o atendimento individualizado e a estratificação de risco em nível populacional.
Depois disso, ele enfatizou que esse modelo também tem a capacidade de "mudar" a prática clínica e o gerenciamento de pacientes respiratórios como é feito atualmente, e que é uma ferramenta matemática "totalmente transparente" que atribui a cada paciente um fenótipo exclusivo e uma probabilidade exata de controle deficiente, sem recorrer à Inteligência Artificial (IA) ou a algoritmos "opacos".
A precisão desse modelo atingiu 97,8%, bem como a concordância "quase perfeita" entre os sistemas de classificação, demonstrando sua "robustez e reprodutibilidade" na prática clínica.
Além disso, ele pode ser integrado de forma nativa a qualquer registro médico eletrônico de acordo com o padrão internacional HL7-FHIR, permitindo seu uso na Espanha e em outros países, e sua simplicidade e baixo consumo de dados permitem que seja aplicado em sistemas com recursos limitados.
"A atenção primária espanhola está demonstrando que a pesquisa aplicada e a medicina digital podem andar de mãos dadas. O Seleida é um exemplo de inovação clínica com um impacto real sobre os pacientes", concluiu o Dr. Navarro.
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