Archivos Anuales 2024

Una herramienta utiliza genética para diagnosticar tempranamente la artropatía inflamatoria

Una nueva herramienta de diagnóstico puede discriminar eficazmente diferentes afecciones reumatológicas y podría ayudar potencialmente en el diagnóstico temprano de artropatía inflamatoria. El algoritmo, llamado Genetic Probability tool (G-PROB), utiliza información genética para calcular la probabilidad de ciertas enfermedades.

G-PROB fue desarrollado por primera vez por un grupo internacional de científicos con el objetivo de utilizar puntuaciones de riesgo genético para predecir las probabilidades de diagnósticos comunes para pacientes con signos tempranos de artritis, como sinovitis e inflamación de las articulaciones.

Según los autores del estudio, alrededor del 80 % de este tipo de pacientes finalmente son diagnosticados con las siguientes afecciones: artritis reumatoide, lupus eritematoso sistémico, artritis psoriásica, espondilitis anquilosante y gota.

El algoritmo combina el conocimiento existente sobre polimorfismos de un solo nucleótido de estudios genómicos anteriores para crear puntuaciones de riesgo genético, también llamadas puntuaciones de riesgo poligénico (PRS), para múltiples enfermedades. Utilizando estas puntuaciones, el programa calcula las probabilidades de ciertos diagnósticos para un paciente, basándose en el supuesto de que al menos una enfermedad estaba presente.

En este primer estudio, los investigadores entrenaron a la herramienta con datos simulados y luego la probaron en tres cohortes de pacientes por un total de aproximadamente 1 700 individuos de la base de datos de Registros Médicos Electrónicos y Genómica y del Biobanco del Mass General Brigham. En el estudio inicial, G-PROB identificó un diagnóstico probable en 45 % de los pacientes, con un valor predictivo positivo (VPP) de 64 %. Agregar estas puntuaciones genéticas a los datos clínicos mejoró la precisión diagnóstica de 39 % a 51 %.

Pero los datos de estos biobancos pueden no ser necesariamente representativos de la artritis temprana en pacientes que acuden a clínicas ambulatorias, señaló Bowes. En este nuevo estudio, publicado el 27 de noviembre de 2023 en Arthritis & Rheumatology, los investigadores intentaron validar de forma independiente los hallazgos del estudio original utilizando datos del Norfolk Arthritis Register , un estudio observacional a largo plazo basado en la comunidad sobre la poliartropatía inflamatoria.

El equipo aplicó G-PROB en esta cohorte y luego comparó las probabilidades de la herramienta para afecciones reumáticas comunes con el diagnóstico clínico final.

G-PROB resultó mejor para excluir diagnósticos: probabilidades inferiores a 5 % para una sola enfermedad correspondieron a un valor predictivo negativo (VPN) de 96 %. Si las probabilidades de dos enfermedades eran <5 %, el valor predictivo negativo era de 94 %. Para los pacientes con una probabilidad única superior a 50 %, la herramienta tuvo un valor predictivo positivo de 70,3 %. En 55,7 % de los pacientes la enfermedad con mayor probabilidad acabó siendo el diagnóstico final.

Este nuevo estudio también planteó una pregunta importante sobre G-PROB que aún no se ha probado: ¿Ayudará esta herramienta a que los médicos realicen diagnósticos más eficientes y precisos en la práctica?

Vea el análisis completo en:

Una herramienta utiliza genética para diagnosticar tempranamente la artropatía inflamatoria – Medscape – 17 de enero de 2024 (debe registrarse en el sitio web).

La OMS publica una guía sobre ética y gobernanza de la IA para grandes modelos multimodales

La Organización Mundial de la Salud (OMS) está publicando nuevas orientaciones sobre la ética y la gobernanza de grandes modelos multimodales (LMM por sus siglas en inglés), un tipo de tecnología de inteligencia artificial (IA) generativa de rápido crecimiento con aplicaciones en todas las áreas de la atención médica.

La guía describe más de 40 recomendaciones para que las consideren gobiernos, empresas de tecnología y proveedores de atención médica para garantizar el uso apropiado de LMM en la promoción y protección de la salud de las poblaciones.

Los LMM pueden aceptar uno o más tipos de entradas de datos, como texto, vídeos e imágenes, y generar diversos resultados que no se limitan al tipo de datos introducidos. Los LMM son únicos en su imitación de la comunicación humana y su capacidad para realizar tareas para las que no fueron programados explícitamente. Estas herramientas se han adoptado más rápido que cualquier aplicación de consumo en la historia, y varias plataformas (como ChatGPT, Bard y Bert) entrarán en la conciencia pública en 2023.

«Las tecnologías de IA generativa tienen el potencial de mejorar la atención sanitaria, pero sólo si quienes las desarrollan, regulan y utilizan, identifican y tienen plenamente en cuenta los riesgos asociados», afirmó el Dr. Jeremy Farrar, científico jefe de la OMS. «Necesitamos información y políticas transparentes para gestionar el diseño, desarrollo y uso de LMM para lograr mejores resultados de salud y superar las desigualdades sanitarias persistentes».

Beneficios y riesgos potenciales

La nueva guía de la OMS describe cinco aplicaciones amplias de los LMM para la salud:

  1. Diagnóstico y atención clínica, como responder a las consultas escritas de los pacientes;
  2. Uso guiado por el paciente, por ejemplo, para investigar síntomas y tratamientos;
  3. Tareas administrativas y de oficina, como documentar y resumir las visitas de pacientes dentro de registros médicos electrónicos;
  4. Educación médica y de enfermería, que incluye proporcionar a los alumnos encuentros simulados con pacientes, y;
  5. Investigación científica y desarrollo de fármacos, incluida la identificación de nuevos compuestos.

Si bien los LMM están comenzando a utilizarse para fines específicos relacionados con la salud, también existen riesgos documentados de producir declaraciones falsas, inexactas, sesgadas o incompletas, que podrían perjudicar a las personas que utilizan dicha información para tomar decisiones de salud. Además, los LMM pueden estar entrenados con datos de mala calidad o sesgados, ya sea por raza, etnia, ascendencia, sexo, identidad de género o edad.

La guía también detalla riesgos más amplios para los sistemas de salud, como la accesibilidad y asequibilidad de los LMM de mejor rendimiento. Los LMMS también pueden fomentar un «sesgo de automatización» por parte de los profesionales de la salud y los pacientes, mediante el cual se pasan por alto errores que de otro modo se habrían identificado o se delegan incorrectamente decisiones difíciles a un LMM.

Los LMM, al igual que otras formas de IA, también son vulnerables a riesgos de ciberseguridad que podrían poner en peligro la información del paciente o la confiabilidad de estos algoritmos y la prestación de atención médica en general.

Para crear LMM seguros y eficaces, la OMS subraya la necesidad de la participación de diversas partes interesadas: gobiernos, empresas de tecnología, proveedores de atención médica, pacientes y sociedad civil, en todas las etapas del desarrollo y despliegue de dichas tecnologías, incluida su supervisión y regulación.

«Los gobiernos de todos los países deben liderar de manera cooperativa los esfuerzos para regular eficazmente el desarrollo y el uso de tecnologías de inteligencia artificial, como los LMM», dijo el Dr. Alain Labrique, director de Salud Digital e Innovación de la División de Ciencias de la OMS.

Recomendaciones clave

La nueva guía de la OMS incluye recomendaciones para los gobiernos, quienes tienen la responsabilidad principal de establecer estándares para el desarrollo y despliegue de LMM, y su integración y uso con fines médicos y de salud pública. Por ejemplo, los gobiernos deberían:

  • Invertir o proporcionar infraestructura pública o sin fines de lucro, incluida potencia informática y conjuntos de datos públicos, accesibles para los desarrolladores de los sectores público, privado y sin fines de lucro, que requiera que los usuarios se adhieran a principios y valores éticos a cambio de acceso.
  • Utilizar leyes, políticas y regulaciones para garantizar que los LMM y las aplicaciones utilizadas en la atención médica y la medicina, independientemente del riesgo o beneficio asociado con la tecnología de IA, cumplan con las obligaciones éticas y los estándares de derechos humanos que afectan, por ejemplo, la dignidad, la autonomía, la privacidad o la dignidad de una persona.
  • Asignar una agencia reguladora existente o nueva para evaluar y aprobar LMM y aplicaciones destinadas a su uso en atención médica o medicina, según lo permitan los recursos.
  • Introducir auditorías obligatorias posteriores a la ejecución, así como evaluaciones de impacto, incluso para la protección de datos y los derechos humanos, por parte de terceros independientes cuando se implemente un LMM a gran escala. Las auditorías y las evaluaciones de impacto deben publicarse y deben incluir resultados e impactos desglosados por tipo de usuario, incluyendo, por ejemplo, edad, raza o discapacidad.

La guía también incluye las siguientes recomendaciones clave para los desarrolladores de LMM, quienes deben garantizar que:

  • Los LMM no solo están diseñados por científicos e ingenieros. Los usuarios potenciales y todas las partes interesadas directas e indirectas, incluidos proveedores médicos, investigadores científicos, profesionales de la salud y pacientes, deben participar desde las primeras etapas del desarrollo de la IA en un diseño estructurado, inclusivo y transparente y brindarles oportunidades para plantear cuestiones éticas, expresar inquietudes y proporcionar información para la aplicación de IA bajo consideración.
  • Los LMM están diseñados para realizar tareas bien definidas con la precisión y confiabilidad necesarias para mejorar la capacidad de los sistemas de salud y promover los intereses de los pacientes. Los desarrolladores también deberían poder predecir y comprender posibles resultados secundarios.

Nota del editor:

El nuevo documento sobre Ética y gobernanza de la IA para la salud Orientación sobre grandes modelos multimodales se basa en las orientaciones de la OMS publicadas en junio de 2021. Acceda a la publicación aquí.

¿Hacia dónde se dirige la «revolución del microbioma»?

La investigación del microbioma humano ha avanzado a pasos agigantados en las últimas décadas, desde los estudios fundamentales iniciados en los años setenta hasta el lanzamiento del Proyecto del Microbioma Humano en 2007. Los avances han sentado las bases para aplicaciones clínicas más recientes, como el trasplante de microbiota fecal (TMF), y técnicas avanzadas para explorar nuevas vías terapéuticas.

Sin embargo, la «revolución del microbioma» apenas acaba de empezar, de acuerdo con el Dr. Martin J. Blaser, profesor en el Departamento de Medicina y Patología y Laboratorio de Medicina de la Robert Wood Johnson Medical School en Nueva Jersey, Estados Unidos, y uno de los pioneros en este campo.

La red médica Intramed comparte una entrevista condensada y editada para mayor claridad, donde el Dr. Blaser habla de la situación actual y de cómo ve la evolución del campo del microbioma en los próximos años.

Las aplicaciones más prometedoras

¿Qué estudios recientes sobre la relación entre el microbioma humano y las enfermedades le han parecido especialmente prometedores?

Varios estudios, entre ellos el nuestro, se han enfocado en el eje intestino-riñón. El microbioma intestinal produce, o elimina, metabolitos tóxicos para el riñón: por ejemplo, los implicados en la formación de cálculos renales y en el empeoramiento de la uremia. Alterar el microbioma para reducir las toxinas urémicas y la formación de cálculos es un campo de investigación muy prometedor.

¿Qué otras enfermedades pueden ser susceptibles de intervenciones basadas en el microbioma?

Hay enfermedades causadas por mutaciones genéticas conocidas. Sin embargo, para casi todas ellas existe una gran variación en los resultados clínicos, que podrían clasificarse como genes multiplicados por interacciones ambientales. Me parece probable que la variación del microbioma pueda explicar una parte de esas diferencias en algunas enfermedades genéticas.

Vea la entrevista en: ¿Hacia dónde se dirige la «revolución del microbioma»? – Medscape – 15 de enero de 2024 (debe registrarse en el sitio web).

Celebran el 171 aniversario del natalicio del General de Brigada Dr. Eusebio Hernández

Con diversas actividades se conmemoró hoy 18 de enero, el 171 aniversario del natalicio del profesor General de Brigada Dr. Eusebio Hernández Pérez, en unidades asistenciales y docentes del país. Eusebio Hernández, considerado por muchos como el padre de la Obstericia y Ginecología en Cuba, fue un patriota, médico y científico cubano, combatiente de las tres guerras del siglo XIX por la independencia de Cuba. Como hombre de ciencias obtuvo notables reconocimientos y dejó una apreciable obra escrita en el terreno de esta especialidad, así como formador de nuevas generaciones de galenos.

Desde el municipio Morón, los ginecobstetras de ese territorio felicitaron a los colegas de todo el país. En la Isla de la Juventud, se dedicó la convención científica SALUDISLA 2023 al profesor Eusebio Hernández, en actividad donde intervino el Dr. C. y decano de la Facultad de Ciencias Médicas, el Dr. Henry Luis Dávila. Desde Sancti Spíritus, se envió una felicitación y un abrazo a todos los colegas.

En el Hospital Ramón González Coro de La Habana, se rindió homenaje a su figura y legado, y se dio lectura a una carta emitida por la Sociedad Cubana de Obstetricia y Ginecología (SCOG). Durante la actividad se otorgó un premio al Mérito Científico como reconocimiento a los profesores Dr. C. Fernando Domínguez, la Dr. C. Raiza Ruíz y al MSc. Jorge Aguilar por la Facultad de Ciencias Médicas Manuel Fajardo.

En el Hospital General Docente. Dr. Agostinho Neto se realizó un coloquio sobre la vida y la obra del Dr. Eusebio Hernández, con la participación de médicos especialistas, residentes, enfermeras y estudiantes. El Capítulo Guantánamo de la SCOG felicita a todos los colegas ginecobstetras y todos aquellos que hacen posible la garantía de la asistencia materno – perinatal.

Llegue desde aquí también nuestras felicitaciones a todos ginecobstetras cubanos y a todos aquellos especialistas que forman parte integral del Programa de Atención Materno Infantil en nuestra nación.

Mediciego, la revista médica electrónica de Ciego de Ávila

La revista Mediciego integra del registro de publicaciones seriadas del Centro Editorial Ciencias Médicas desde enero de 1995 y tuvo su antecedente remoto en El Eco Científico (1917-1926), publicación mensual, impresa sobre medicina, cirugía y ciencias físico-químicas. Es publicada por el Centro Provincial de Información de Ciencias Médicas de Ciego de Ávila y su principal propósito es la divulgación de las experiencias y avances científicos en biomedicina, educación médica, organización y dirección de los sistemas y servicios de salud, fundamentalmente de esta provincia. Mediciego, que estará cumpliendo su 30 aniversario el próximo año, utiliza la revisión por pares en las modalidades abierta y a doble ciegas con arbitraje externo. Los autores son responsables de las opiniones que expresen en sus trabajos y no se aplican cargos por procesamiento ni publicación de artículos. A partir de 2021 se adopta la modalidad de publicación continua, con un volumen anual como único compartimento donde los artículos se incluyen continuamente, una vez que concluye su proceso editorial. Se publica bajo la licencia Creative Commons, International Non Commercial Recognition 4.0, lo que permite a cualquier usuario copiar, reproducir y distribuir parcial o totalmente los artículos en cualquier plataforma o formato, con la condición de que sean adecuadamente reconocidos y citados y de no usarlos con fines lucrativos. Recientemente acaba de publicar los primeros artículos del volumen 30 (2024) en publicación continua, entre los que se destacan:

Los interesados en publicar en Mediciego, pueden hacerlo siguiendo las orientaciones a los autores.

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