Propuesta y evaluación de un sistema de telemedicina y de ayuda a la decisión para el cuidado de pacientes con diabetes gestacional
- Autores: Estefanía Caballero Ruiz
- Directores de la Tesis: Gema García (dir. tes.), Mercedes Rigla Cros (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2017
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Luis Enrique Gómez Aguilera (presid.), María Elena Hernando Pérez (secret.), Adolfo Muñoz Carrero (voc.), Didac Mauricio Puente (voc.), César Cáceres Taladriz (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Biomédica por la Universidad Politécnica de Madrid
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Archivo Digital UPM
- Resumen
La diabetes gestacional se define como cualquier grado de intolerancia a la glucosa que empieza por primera vez durante el embarazo y sus consecuencias asociadas incluyen un aumento de la mortalidad y morbilidad perinatal. A diferencia de las pacientes con diabetes tipo 1 o 2, las pacientes con diabetes gestacional necesitan un control más frecuente por parte del especialista, ya que sus niveles de glucosa en sangre aumentan cada semana requiriendo visitas semanales o quincenales durante el periodo de gestación.
Los nuevos criterios de diagnóstico de la diabetes gestacional recomendados por la IADPSGC disminuyen los efectos adversos de la hiperglucemia tanto en la madre como en el recién nacido, pero su aplicación supondría un aumento de la prevalencia que llegaría a triplicar el número de casos actual en España. Para que los Servicios de Endocrinología y Nutrición del Sistema Nacional de Salud puedan hacer frente a la carga que supondría este aumento de prevalencia es necesario emplear nuevos procesos asistenciales que incluyan el uso de las tecnologías de la información.
La telemedicina en diabetes gestacional ha demostrado ser eficaz en la reducción de visitas presenciales sin detrimento de la calidad asistencial recibida y consiguiendo una alta satisfacción de las pacientes. Sin embargo, la crítica que recibe este tipo de sistemas es la de no ahorrar tiempo a los profesionales clínicos al no descargarles de su trabajo cotidiano ni optimizar su quehacer diario.
En esta tesis doctoral se propone y evalúa un sistema de telemedicina y de ayuda a la decisión para el seguimiento y control de la diabetes gestacional, cuyo objetivo es evitar a las pacientes desplazamientos innecesarios al hospital sin detrimento de la calidad asistencial recibida y anticipar ajustes de terapia mediante la evaluación frecuente y automática de sus datos de monitorización, todo ello sin aumentar la carga de trabajo de los profesionales sanitarios. El sistema se caracteriza por permitir la prescripción automática de terapias de dieta, la generación de alertas dirigidas al personal clínico sobre la necesidad de evaluar a ciertas pacientes con situaciones específicas y el cálculo automático de propuestas de modificaciones en la inicio y modificación de la terapia de insulina.
El plataforma de telemedicina permite a las pacientes enviar sus valores de glucemia desde casa descargándolos directamente desde su medidor de glucosa, además de registrar otros parámetros de monitorización como la cetonuria, el cumplimiento de la terapia de dieta, la insulina administrada, la actividad física realizada o el estado de ánimo. Las medidas que no son etiquetadas por las pacientes con su ingesta relacionada, son etiquetadas de manera automática por un clasificador basado en una combinación del algoritmo de clustering Expectation Maximization y de un árbol de decisión C4.5.
La plataforma desarrollada incluye dos módulos de ayuda a la decisión: 1) Módulo de análisis para detectar el estado metabólico de las pacientes; y 2) Módulo de recomendaciones que para determinar la recomendación terapéutica más apropiada según el análisis de la situación de la paciente. La base de conocimiento de ambos módulos se basa en reglas lógicas y fue creada mediante la formalización de guías clínicas y las especificaciones de un equipo de profesionales expertas en endocrinología.
El diseño del módulo de análisis que detecta el estado metabólico de las pacientes a partir de sus datos de monitorización se basa en dos autómatas finitos, uno para el análisis de la glucemia y de la dieta y el otro para el análisis de la cetonuria. La salida de ambos autómatas se combina para determinar el estado metabólico de las pacientes a lo largo del tiempo.
El módulo de recomendaciones es el encargado de determinar si es necesario realizar un cambio de terapia y el tipo de ajuste recomendado. Si el módulo recomienda un ajuste de dieta, éste se realiza de manera automática notificando a las pacientes del mismo, mientras que si la recomendación es de iniciar la terapia de insulina, se alerta al médico responsable y se sugiere un posible tratamiento inicial de insulina.
El sistema propuesto en esta tesis doctoral ha sido evaluado mediante un estudio clínico controlado y aleatorizado en el Hospital Universitario Parc Taulí de Sabadell y en el Hospital Mutua de Terrassa durante 17 meses con la participación de 119 pacientes. Los resultados de evaluación han permitido comprobar que el sistema presentado es capaz de identificar a las pacientes que tienen un buen control metabólico y gestionar su tratamiento de manera automática hasta que requieran la administración de insulina, así como identificar a las pacientes complejas que requieren una evaluación más exhaustiva por parte del personal médico. Durante el estudio clínico, el sistema detectó todas las situaciones que requirieron un cambio de terapia y todas las recomendaciones generadas fueron seguras y efectivas. El tiempo dedicado por las endocrinólogas a la evaluación de pacientes en el grupo activo fue menor comparado con la práctica tradicional y las visitas presenciales se redujeron, sin ocasionar un impacto negativo en los parámetros clínicos de las pacientes.
Las principales aportaciones de este trabajo de investigación son: a) Evaluación de la seguridad y eficacia del seguimiento remoto de pacientes con diabetes gestacional mediante un sistema de telemedicina con herramientas de ayuda a la decisión integradas con prescripción automática de terapias de dieta, en términos de reducción de visitas, impacto en la carga de trabajo de los especialistas e impacto clínico.
b) Diseño y desarrollo de una herramienta de análisis automático de datos para la determinación del estado metabólico de pacientes con diabetes gestacional en función de sus niveles de glucosa en sangre y de cetonuria.
c) Metodología de diseño de un clasificador de alta precisión para el etiquetado automático de glucemias en relación a las ingestas principales de día para pacientes con diabetes gestacional.
d) Diseño y desarrollo de una herramienta para generar recomendaciones sobre acciones terapéuticas relativas a la terapia de dieta e insulina de pacientes con diabetes gestacional.
