Una de las principales aseguradoras médicas de Israel se asoció a una empresa que desarrolló un sistema de algoritmos que analiza datos médicos de rutina y, en base a esas conclusiones, puede detectar personas sin vacunar que corren riesgo de contraer gripe.
La firma de tecnología médica es Early Sign, que tiene su base en Tel Aviv y es considerada una de las líderes en soluciones basadas en «machine learning» o «aprendizaje automático» para ayudar en la detección temprana y prevención de enfermedades de alto impacto en el sistema sanitario.
Su algoritmo de complicaciones de la gripe fue seleccionado por el servicio de salud Maccabi -el segundo más grande del país, con 2,3 millones de pacientes- como parte de la estrategia para mejorar su campaña de vacunación contra la gripe y formará parte de un estudio clínico, anunciaron.
La herramienta de EarlySign basada en el aprendizaje automático aplica algoritmos avanzados a los datos comunes de los pacientes, recopilados en el transcurso de la atención de rutina.
El algoritmo de complicaciones de la gripe utiliza esos datos para identificar y estratificar a las personas no vacunadas con alto riesgo de desarrollar complicaciones relacionadas con la gripe, que a menudo requieren hospitalización.
«Según la Organización Mundial de la Salud, la gripe mata a entre 250.000 y 500.000 personas en todo el mundo cada año«, recordó la profesora Varda Shalev, directora del Instituto de Investigación e Innovación KSM Kahn-Sagol-Maccabi, del grupo Maccabi.
Las complicaciones de la gripe, incluyendo eventual escasez de vacunas y a las numerosas personas que no se aplican esa prevención, suelen tener un impacto financiero y humano muy fuerte en los sistemas sanitarios nacionales. Es por ello que las herramientas de prevención son muy valoradas, tanto desde el punto de vista del paciente como de las organizaciones de salud.
«Estamos encantados de extender nuestra asociación con Maccabi en este estudio clínico para aplicar soluciones avanzadas de aprendizaje automático para ayudar a aliviar el costo humano y financiero de las enfermedades de alto impacto», dijo el doctor Jeremy Orr, CEO de EarlySign.
El proyecto representa «otro paso importante hacia nuestro objetivo final: ayudar a mejorar la atención y las tasas de supervivencia a largo plazo de las personas con mayor riesgo a través de la identificación e intervención tempranas», completó Orr.
Maccabi dijo que el estudio clínico con el algoritmo de EarlySign «respalda» su «compromiso de investigar e implementar soluciones basadas en aprendizaje automático para mejorar la salud de las poblaciones«.
Además, el programa amplía la colaboración inicial de Maccabi con EarlySign, iniciada en el 2016 para identificar a las personas con alto riesgo de cáncer colorrectal que no cumplen con las pautas de detección.
