En el ámbito de la Atención Primaria, los doctores José David Maya Viejo y Fernando M. Navarro Ros, han desarrollado el modelo Seleida, una herramienta automática única para evaluar y clasificar la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) utilizando datos habituales de las historias clínicas electrónicas.
Los doctores, pertenecientes al Grupo de Trabajo de Respiratorio de la Sociedad Española de Médicos de Atención Primaria (SEMERGEN), han destacado que este modelo marca un hito en la medicina respiratoria y la digitalización del sector. Publicado en la revista ‘JMIR Medical Informatics’, el estudio revela cómo Seleida facilita la detección temprana de pacientes con EPOC inestable, optimiza los tratamientos y anticipa la necesidad de recursos sanitarios, logrando reducir hasta un 25 por ciento las exacerbaciones prevenibles.
«Con solo dos variables -el uso de inhaladores de rescate y el uso de antibióticos para procesos bronquiales al año- podemos identificar automáticamente a los pacientes con mal control de la EPOC», explica el doctor Maya. Esta herramienta no solo es efectiva, sino que también ofrece una estructura reproducible y comprensible para la monitorización y estratificación de riesgos a nivel poblacional.
El doctor Maya añade que Seleida altera la práctica clínica actual, proporcionando una clasificación transparente y precisa de los pacientes sin necesidad de recurrir a la Inteligencia Artificial. La exactitud alcanzada por este modelo es del 97,8 por ciento, con una alta concordancia entre los sistemas de clasificación.
Además, su integración es factible en cualquier sistema de historia clínica electrónica que siga el estándar internacional HL7-FHIR, siendo aplicable tanto en España como internacionalmente. «La Atención Primaria en España está probando que es posible combinar la investigación aplicada y la medicina digital de forma efectiva. Seleida es prueba de ello», concluye el doctor Navarro.