Revista de Investigación y Desarrollo
Acceso abierto
ISSN: 2311-3278
ISSN: 2311-3278
Serguéi Sukhov
La prestación de atención médica está pasando de un modelo de reembolso basado en el volumen a un modelo orientado a la eficiencia y la calidad. El equilibrio entre una atención de gran calidad, basada en la evidencia y basada en el valor plantea un desafío para los sistemas de salud. La reducción del riesgo de daño al paciente a lo largo del proceso de prestación de atención médica está a la vanguardia de la política y la práctica. El actual modelo de atención de la salud se encuentra en una crisis política, financiera y social. La medicina personalizada y de precisión (PPM, por sus siglas en inglés) brinda la oportunidad de reformular y reevaluar el control sobre la morbilidad y mortalidad de los pacientes y las tasas de resultados discapacitantes, así como optimizar significativamente el costo y la eficacia del tratamiento para aquellos que se han enfermado. PPM es un último modelo de servicios de atención médica que ilustra cómo podemos aplicar nuevos conjuntos de pensamiento para la población, la comunidad, y ciudadano individual. La implementación de un marco de PPM en la práctica diaria de un sistema complejo de atención médica requiere una nueva estrategia basada en el reconocimiento subclínico y/o predictivo debiomarcadores para los desequilibrios y defectos ocultos mucho antes de que la enfermedad se manifieste clínicamente. Esta estrategia de prevención ofrece la oportunidad de implementar medidas preventivas, profilácticas, terapéuticas y de rehabilitación para ayudar a impulsar la mejora de la atención y los resultados centrados en el paciente mientras se reducen los costos de la atención. PPM puede ayudar a pronosticar, predecir y, en última instancia, prevenir enfermedades. PPM tiene sus raíces en las nuevas ciencias generadas por los logros de la biología de sistemas y la medicina traslacional (TraMed). PPM integra y consolida las plataformas de tecnologías OMICS (básicas) y bioinformática y utiliza inteligencia artificial (IA) en el mundo real.
Los objetivos clave de PPM son: 1. Detección de desequilibrios subclínicos y defectos genéticos con una preselección de objetivos adecuados para asegurar los siguientes pasos de un protocolo de PPM aplicado, es decir, prevención, terapia y rehabilitación; 2. Reparación de los desequilibrios y defectos para restaurar la función y prevenir la manifestación clínica de la enfermedad y/o reparar los defectos y desequilibrios. Por ejemplo, las pruebas genéticas (incluidas las pruebas de diagnóstico canónicas, las pruebas de portadores de genes, las pruebas prenatales, las pruebas previas a la implantación, las pruebas presintomáticas y predictivas, etc.) pueden proporcionar información sobre los genes, los productos y los cromosomas de una persona. Además, un subconjunto de mutaciones también puede ser objeto de fármacos potenciales, es decir, ser biomarcadores potenciales.y dianas para el desarrollo terapéutico futuro. Las tecnologías de secuenciación de ADN y ARN ahora permiten secuenciar el genoma completo, el exoma, el transcriptoma y el epigenoma a velocidades mucho más rápidas, productivas y económicas que los métodos tradicionales. Mientras tanto, tener acceso a la información genómica será cada vez más importante a medida que los proveedores de atención médica se vuelvan cada vez más receptivos a la incorporación de la genómica en su práctica clínica diaria. Las innovaciones traslacionales de hoy en día van acompañadas del desarrollo de tecnologías predominantemente genómicas y proteómicas, en general, y de diagnóstico, en particular. Mientras tanto, PPM requerirá la integración de información clínica, genómica estable y dinámica y fenotipado molecular. Bioinformáticay sus aplicaciones y herramientas tienen una gran demanda al aplicar modelos matemáticos para mantener biobancos y bancos de datos unificados necesarios para el monitoreo de la salud personal basado en principios de genotipado y fenotipado. ¿En quién confiarán los pacientes (y las personas en riesgo) y sus proveedores de atención médica para almacenar e interpretar los datos?: La tecnología de la información médica ofrece soluciones potenciales para abordar estas barreras, ya que el paciente o la persona en riesgo es un portador de datos, mientras aprende sobre los posibles riesgos de una enfermedad, y los médicos pueden seleccionar razonablemente un tipo de protocolo preventivo y personalizado basado en los ensayos predictivos. Cada vez es más claro que un mayor desarrollo de 1) tecnologías moleculares; 2) se necesitan algoritmos de predicción de riesgo y 3) soporte de decisiones clínicas (CDS).biomarcadoresque ayudan a determinar qué tratamientos y procedimientos médicos funcionarán mejor para cada paciente o persona en riesgo. Los individuos estarán bajo monitoreo regular que detectará cambios patológicos en etapas subclínicas. Esto significa que la sociedad podría ahorrar más de US$20.000-40.000 por persona al año. A nivel comunitario, los ahorros anuales de cada individuo pueden variar de varios miles a varias decenas de miles de dólares estadounidenses. Todos los profesionales de la salud deberán ser educados para brindar atención centrada en el paciente como miembros de equipos interdisciplinarios, enfatizando la seguridad del paciente, la práctica basada en evidencia, la gestión de riesgos, los enfoques de mejora de la calidad y la bioinformática. El actual modelo de binomio “médico-paciente” podría tener que ser desplazado paulatinamente por un modelo de “médico asesor-persona sana en riesgo”.Programa de Gestión y Bienestar (PHMWP).
Nota: Este trabajo se presentó parcialmente en el 21.er Congreso Europeo de Biotecnología los días 11 y 12 de octubre de 2018 en Moscú, Rusia.