En Russia, se está desarrollando un módulo de software basado en inteligencia artificial para evaluar los riesgos al prescribir tres o más medicamentos simultáneamente. La solución debería ayudar a los médicos a identificar combinaciones peligrosas de medicamentos que pueden surgir en el tratamiento de enfermedades oncológicas y múltiples diagnósticos crónicos, según informó el servicio de prensa del Moscow Aviation Institute.
La base tecnológica del módulo es una red bayesiana. Este es un modelo probabilístico que tiene en cuenta muchos factores y las conexiones entre ellos.
Determinamos cómo cada medicamento afecta a una persona de acuerdo con las instrucciones del registro estatal de medicamentos. Al mismo tiempo, el sistema tiene en cuenta no solo las contraindicaciones directas, sino también las situaciones en las que varios medicamentos afectan el mismo órgano y se produce una sobredosis. Después del análisis, el sistema evalúa el riesgo total.
Al trabajar con el sistema, el médico introduce en la interfaz una lista de medicamentos recetados, la edad y el sexo del paciente. Después de esto, el módulo verifica automáticamente las interacciones entre medicamentos, evalúa el riesgo de efectos secundarios teniendo en cuenta estos datos y busca combinaciones potencialmente peligrosas. Tales combinaciones pueden agravar enfermedades crónicas o reducir la eficacia de la terapia.
El resultado se muestra según el principio de "semáforo". El color verde significa que los medicamentos son compatibles. El amarillo advierte sobre posibles riesgos y la necesidad de un uso cuidadoso. El rojo indica interacciones peligrosas o contraindicaciones; en este caso, se recomienda seleccionar un esquema de tratamiento diferente.
En la primera etapa de las pruebas, se cargaron en la base de datos información sobre 92 medicamentos populares utilizados para la insuficiencia cardíaca crónica y la gripe, y se identificaron 110 efectos secundarios graves posibles con su uso simultáneo.
Las pruebas continúan, y en el futuro los desarrolladores planean implementar la solución en sistemas de información clínica, incluido el EMIAS.
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