El IBM Research situado en Haifa, Israel, desarrolló una nueva herramienta de apoyo a la decisión clínica que relaciona el perfil único de la enfermedad de un paciente frente a varias directrices clínicas, con una amplia gama de información clínica adquirida previamente de un gran número de pacientes. La herramienta, llamada genómica clínica (CLI-G), está diseñada para proporcionarle a los médicos los resultados que esbozan cómo abordar las condiciones individuales de los pacientes.
El sistema está siendo probado actualmente en la Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori, un centro en Italia de investigación y tratamiento contra el cáncer.
El Instituto puso en marcha esta colaboración con IBM para mejorar la atención al paciente utilizando soluciones de TI innovadoras.
Una vez que los médicos realicen un diagnóstico, recibirán ideas personalizadas para sus pacientes, basándose en la información médica, la interpretación automatizada de las directrices clínicas de patología, y la inteligencia de una serie de casos clínicos anteriores, documentados en el sistema de información del hospital.
Además de apoyar la toma de decisiones sobre el tratamiento, esta herramienta proporciona a los administradores de la Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori una visión más detallada de la atención al paciente, permitiéndoles evaluar el rendimiento y el uso de este conocimiento para optimizar los procesos para máxima seguridad. Por ejemplo, los administradores del hospital pueden profundizar en los datos para comprender mejor cuáles fueron las guías que originaron las ideas, cuáles tuvieron éxito, y si la calidad del tratamiento mejoró.
Los datos de los pacientes recolectados de manera segura de hospitales y organizaciones de la salud son “des-identificados” o se convierten en anónimos eliminando los datos personales de identificación.
El sistema de IBM no tiene por qué saber el nombre de los pacientes de los que proviene la información para sacar las conclusiones.
Funciona identificando casos basándose en la edad, sexo, síntomas, diagnóstico, u otros factores relacionados.
