ACADEMIA DE FARMACIA DE GALICIA

Discurso de ingreso como Acadmico Correspondiente

LAS TICS EN LA ACTIVIDAD PROFESIONAL FARMACUTICA.

PRESENTE Y PREVISIBLE FUTURO

DR. D. ALEJANDRO PAZOS SIERRA

Presentacin a cargo del Acadmico de Nmero:

ILMO. SR. DR. JOS MIONES TRILLO

Santiago de Compostela 5 de Octubre de 2016

Alejandro Pazos Sierra y Academia de Farmacia de Galicia Imprime y edita: NINO-Centro de Impresin Digital Rosala de Castro, 58 Santiago de Compostela Maquetacin: Miguel A. Surez ISBN: 978-84-945958-2-0 Depsito Legal: C 1735-2016

3

NDICE

DISCURSO DE INGRESO

Prlogo ...................................................................................... 5

1. INTRODUCCIN ............................................................... 9

2. ACTIVIDAD FARMACUTICA PROFESIONAL ASISTENCIAL ................................................................. 15 2.1. Tareas del profesional farmacutico ............................................... 15 2.2. Escenarios de actividad del profesional farmacutico ................. 16 2.2.1 - Escenario institucionalizado ................................................................ 16 2.2.2 - Escenario privado o de oficina de farmacia: ..................................... 17

2.3.- Un ejemplo de actuacin: las TIC en el proceso de seguridad asistencial farmacutica .................................................... 19

2.3.1 - Ejemplos de casos de uso .................................................................... 26 2.3.1.1.- Orion-Clinic ................................................................................................ 26 2.3.1.2.- Sistema de gestin de patologas crnicas dentro del proyecto

Historia de Salud de las Islas Baleares: Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crnica (EPOC). ................................................................. 26

2.3.1.3.- Consult@Web. Herramienta de los profesionales de atencin primaria del Servicio Madrileo de Salud. ............................................. 27

2.3.1.4.- Sistema de Informacin Cerner Millennium ..................................... 28 2.3.1.5.- Receta Electrnica ..................................................................................... 28 2.3.1.6.- Telemedicina ............................................................................................... 30

3. ACTIVIDAD FARMACUTICA ACADMICO-INVESTIGADORA .......................................................... 31 3.1. Diseo de frmacos basados en sus acciones biolgicas ............ 32 3.2. Portales web con herramientas bioinformticas al

servicio de los cientficos e investigadores y del sector productivo ............................................................................................ 36

3.3. Dispositivos nanomtricos .............................................................. 37 3.4. Bombas de dispensacin inteligente de frmacos ........................ 39

4

3.5. Sistemas de ayuda a la toma de decisin ........................................ 41

4. CONCLUSIN .................................................................. 45

5. BIBLIOGRAFA ................................................................ 53

6. NDICE DE FIGURAS ..................................................... 57

DISCURSO DE PRESENTACIN ..................................... 59

5

PRLOGO

Excmo. Sr. Presidente de la Academia de Farmacia de Galicia,

Excmos. e Ilmos. Sras. y Sres. Acadmicos,

Seoras y Seores,

Bienqueridos todos!

En estos entraables momentos me embargan, sobre todo, dos sentimientos: el agradecimiento y la emocin, por un reconocimiento que, en el caso de querer entenderlo como merecido, nunca lo sera a ttulo personal, sino compartido con todos los miembros presentes y pasados de mi grupo de investigacin RNASA-IMEDIR (Redes de Neuronas Artificiales y Sistemas Adaptativos Informtica Mdica y Diagnstico Radiolgico); con los mltiples grupos de investigacin que colaboran con nosotros (sobre todo los de la red REGID, Red Gallega de Investigacin y Desarrollo de medicamentos, a la que pertenecemos desde hace ya unos aos, y los grupos de la Facultad de Farmacia y de los Servicios de Farmacia de los hospitales del SERGAS que pertenecen a la REGICC, Red Gallega de Investigacin en Cncer Colorrectal, por mi coordinada desde hace ya bastantes aos); con mis maestros y formadores; con aquellos agentes pblicos o privados de gestin de recursos para

6

investigacin y desarrollo tecnolgico (en adelante, IDT) y aquellas empresas que nos han confiado sus encargos para desarrollar proyectos de IDT y tranferencia de tecnologa (en adelante, TT);...Y, por supuesto, con mi familia (Loli, Carla y Alejandro) y amigos, a quienes he robado tiempo y dedicacin durante todos estos aos. A cambio, como pago a mis ausencias y desatenciones, siempre me han devuelto comprensin y generoso apoyo incondicional, ayudando a formarme como persona.

No quiero dejar pasar la ocasin de agradecer tambin a los acadmicos que me han propuesto para tan importante reconocimiento y a los miembros de la Academia de Farmacia de Galicia que han aprobado la propuesta. A todos ellos, muchas gracias de corazn.

Finalmente, agradezco expresamente al profesor Jos Miones Trillo por sus inmerecidas palabras de presentacin que interpreto nacen de su corazn y estn lastradas por la larga e intensa amistad que nos une.

La emocin surge al comprobar que el excitante mundo de la IDT y TT en el que estoy inmerso, adems de otorgarme cumplida satisfaccin por cada segundo que le dedico, en algunas ocasiones como la presente me regala la dicha del reconocimiento de tu trabajo y el de tus colaboradores. Nada hay ms satisfactorio para nosotros que percibir que la dedicacin y el esfuerzo sirven para algo til a los dems y consiguen el reconocimiento de la sociedad, hoy representada por esta insigne Academia.

Soy funcionario y, como tal, tengo la obligacin de devolver a la sociedad lo que sta invierte en m. La forma que tengo de hacerlo es, por una parte, ejerciendo la docencia y formando futuros profesionales y, por otra, desarrollando procesos y productos que estn destinados a mejorar la calidad de vida de las

7

personas; en el caso que nos ocupa, intentando mejorar la asistencia en cuestiones relacionadas con la salud y ayudar en la sostenibilidad del muy eficaz y extraordinario, pero tambin muy costoso, sistema sanitario de que nos hemos dotado. Y tambin, por qu no, contribuyendo a incrementar el valor aadido de los productos y los servicios que ofrecen las empresas del sector farmacutico para que mejoren sus cuentas de resultados, paguen consiguientemente ms impuestos y tengamos, como consecuencia, ms provisin de fondos pblicos para IDT y TT. Como se puede ver, un crculo virtuoso o simbiosis que a todos beneficia.

9

1. INTRODUCCIN

En el sensacional libro que escribi Lewis Carroll como continuacin de su magistral obra Alicia en el pas de la maravillas y que lleva por ttulo A travs del espejo y lo que Alicia encontr al otro lado, se describe en una sola frase lo que parece acontecer en estos momentos a los profesionales farmacuticos: Lo que es aqu, como ves, hace falta correr todo cuanto una pueda para permanecer en el mismo sitio. Si se quiere llegar a otra parte hay que correr por lo menos dos veces ms rpido [i]. Es lo que tambin se conoce como Efecto de la Reina Roja o Hiptesis de la Reina Roja, que es una hiptesis evolutiva que viene a describir la necesaria y continua adaptacin de las especies. En el caso que hoy nos ocupa, se trata de la especie Farmacutico habilis en su ajuste para mantener su posicin actual o statu quo en relacin con su entorno. Si los profesionales farmacuticos quieren progresar en su profesin e ir a alguna parte,... han de correr ms que el doble! Y en esas estn, corriendo y adaptndose a las nuevas circunstancias, en muchas ocasiones ms del doble de rpido de lo que pueden.

En la figura 1, se puede observar a la Reina Roja tirando de Alicia en su intento de avanzar cuanto puedan, e incluso el doble o ms de lo que pueden, como metfora de las TICs llevando en volandas a los profesionales farmacuticos de cara a alcanzar los objetivos que su profesin les est deparando en el presente y les deparar en un futuro que se antoja ya inmediato.

10

Figura 1. Hiptesis de la Reina Roja. Fotografa tomada de internet no afectada por derechos de autor

Para abordar tan ambicioso objetivo considero que los profesionales farmacuticos han de percibir que, en la actualidad, en el mundo digital que estamos conformando a velocidad vertiginosa, cuentan con un aliado principal, las Tecnologas de la Informacin y las Comunicaciones (en adelante, TIC) que les van a resultar imprescindibles para muchas de las tareas que inexorablemente han de desarrollar para cumplir con la citada hiptesis de la Reina Roja: hay que correr ms del doble de lo que se pueda para llegar a algn lado y seguir prestando los indispensables servicios que los profesionales farmacuticos prestan a la sociedad en materia de salud.

En palabras del recientemente fallecido Steve Jobs, cofundador y Presidente de Apple Inc., y visionario del devenir de las TICs: la tecnologa no es nada. Lo importante es que tengas fe en la gente, que sean bsicamente buenos e inteligentes, y si les das herramientas, harn cosas maravillosas con ellas [ii]. Lo que verdaderamente distingue a los animales ms evolucionados en la escala filogentica es su capacidad para utilizar las ms potentes y sofisticadas herramientas que tienen a su disposicin o de las que se dotan. Y, en estos momentos, sin duda la herramienta ms potente y

11

sofisticada de que se dispone son las TICs. Depende de los profesionales farmacuticos que se lancen a dominarlas con pericia para conseguir realizar esas cosas maravillosas que les permite su noble profesin en aras de mejorar la calidad asistencial en lo referente a la salud de las personas, a liberarles de sus padecimientos e incrementar su calidad de vida.

En el reciente informe Farmacia hospitalaria del futuro en Espaa [iii] se afirma que La atencin farmacutica es la prctica profesional que implica la participacin activa del farmacutico en el diseo, seguimiento y evaluacin del tratamiento farmacoteraputico del paciente individual, integrado en el equipo asistencial y responsabilizndose de los resultados de salud. Tambin conlleva la implicacin del farmacutico en actividades que proporcionen buena salud y prevengan enfermedades. Su misin primordial es promover el uso racional del medicamento. No resulta balad el hecho de que Farmacia sea una de las seis reas de colaboracin que se establecen por la ley 16/2003 de Cohesin y Calidad del Sistema Nacional de Salud, para que los ciudadanos puedan asegurar su derecho a la proteccin de su salud. Ni tampoco que exista consenso respecto a que los futuros servicios de farmacia hospitalaria y atencin primaria liderarn los programas de mejora de la calidad de la prescripcin y dispensacin de medicamentos, especialmente en sus capacidades de control y trazabilidad, lo que minimizar la incidencia de errores. Adems, tambin se prev que se produzcan nuevos roles asistenciales en las oficinas de farmacia. Y se propone la siguiente posible solucin: El desarrollo de programas centrados en reducir el riesgo y aumentar la seguridad del paciente se relaciona con el soporte y utilizacin de sistemas de ayuda en la prescipcin para cada paciente a partir de un enfoque farmacoteraputico individualizado, que permitir desarrollar el rol del farmacutico como asesor en el proceso farmacoteraputico a los dems profesionales del mbito sanitario y potenciar al farmacutico como actor

12

asistencial en el seguimiento del paciente, especialmente en los casos de crnicos polimedicados, mejorando de esta forma su adherencia teraputica [iii].

Sera pretencioso por mi parte intentar desgranar en este momento y de forma exhaustiva todas las mltiples facetas que desempea el profesional farmacutico en su actividad profesional, las cuales son tan variadas y sutiles como el suave aleteo en un enjambre de mariposas, en palabras del insigne Nobel espaol Santiago Ramn y Cajal para describir el maravilloso mundo de las neuronas y las clulas de la Gla [iv] (ver figura 2). As, me veo en la necesidad de parcelar necesariamente algunos aspectos concernientes a la actividad del profesional farmacutico. Unas veces lo har con mayor y otras con menor fortuna, por lo que pido anticipadamente disculpas y benevolencia hacia mi criterio, por no ser erudito ni poseer una profunda formacin en la materia y atreverme en esos menesteres, simplemente con la intencin pedaggica de que se pueda entender lo que hoy quiero transmitir con mis palabras.

Figura 2. Variedad funcional del profesional farmacutico. Fotografas tomadas de internet no afectadas por derechos de autor

13

Para avanzar en mi cometido de bsqueda de alianzas simbiticas entre la profesin farmacutica y las TICs, considero conveniente diferenciar entre la actividad farmacutica profesional asistencial y la acadmica-investigadora, que no deja por ello de ser profesional, aunque s diferente de la anterior. En el primer caso, se trata de prestar un servicio para mejorar la salud de la poblacin y el centro de esta actividad es ayudar a los pacientes a utilizar los medicamentos de forma adecuada y garantizar la calidad en la dispensacin, el asesoramiento y el seguimiento de la efectividad y de los efectos adversos del uso de la medicacin, como pieza clave que es el profesional farmacutico del complejo proceso asistencial. Y, en el segundo, con su claramente definida misin de preparar a los futuros profesionales farmacuticos, reciclar a aquellos que precisen conocer nuevos aspectos relacionados con su profesin, formar a los futuros profesores e investigadores, y desarrollar procesos y productos que incrementen la calidad asistencial y la competitividad entre las empresas del sector. En resumen, los unos mejorando directamente la prestacin de los servicios asistenciales y, los otros, mejorando los recursos humanos y materiales que han de incrementar la calidad de los citados servicios asistenciales. En cualquier caso, teniendo muy en cuenta a las personas receptoras de sus servicios y colaborando en la ardua tarea de hacer ms sostenible el costoso sistema sanitario.

Intentar describir la profesin del farmacutico respecto a sus principales tareas y a los cambios que se espera experimentarn; centrndome tanto en ellas como en los escenarios en los que se desarrollarn en un futuro no muy lejano. Tambin se recomendarn y se presentarn algunos de los tipos de sistemas o tecnologas a implantar, teniendo en cuenta los procesos que se llevan a cabo y lo que se prev que suceder en el futuro.

14

As, ms concretamente, se plantean los siguientes objetivos para este discurso:

Primero: Analizar y sealar sistemas de inters ya integrados o muy prximos a ser integrados en la actividad farmacutica asistencial, destacando sus ventajas y desventajas, as como sus puntos claves para las tareas a llevar a cabo por los profesionales sanitarios durante el proceso asistencial. Para lograrlo y acotarlo, se fijar la atencin en uno de los aspectos que ms preocupan a los profesionales farmacuticos: el proceso de seguridad asistencial farmacutica.

Segundo: Determinar los beneficios e inconvenientes que se estn produciendo o que se producirn en la profesin y en la calidad de la atencin asistencial, tras la progresiva integracin de las TICs, como resultado de las actividades de IDT y TT en tareas como el apoyo a la toma de decisin, o a la automatizacin de procesos. De todo ello, se expondrn algunos ejemplos, la mayora de ellos desarrollados por nuestro propio grupo RNASA-IMEDIR.

15

2. ACTIVIDAD FARMACUTICA PROFESIONAL ASISTENCIAL

Los cambios que se han producido en los ltimos aos, tanto en tareas como en escenarios, en la actividad farmacutica asistencial han sido vertiginosos. Se ha pasado de una visin quasi artesanal o familiar a otra mucho ms comercial y especializada.

2.1. Tareas del profesional farmacutico

Las tareas que se han de llevar a cabo en el desarrollo profesional del farmacutico asistencial, segn el citado informe acerca de la Farmacia hospitalaria del futuro en Espaa, son las siguientes: asesorar en todo el proceso farmacoteraputico; velar por la seguridad del paciente y reducir sus riesgos relacionados con la ingesta de frmacos; establecer objetivos compartidos y cooperar con los los dems actores del sistema de salud; integrar todos los mbitos de atencin farmacutica; asistencia de los pacientes crnicos polimedicados; mejora de la adherencia teraputica de los pacientes ambulatorios; avance en la farmacoterapia individualizada y de precisin; rol asistencial en general y de atencin farmacutica al paciente como informador y educador en aspectos de salud...[iii]. Por ello, se puede predecir la necesidad de utilizar novedosas tecnologas TIC como imprescindibles herramientas para poder abordar todas estas tareas.

16

2.2. Escenarios de actividad del profesional farmacutico

En cuanto a escenarios, se deben tener en cuenta principalmente dos: institucionalizado y privado.

2.2.1 - Escenario institucionalizado

Se refiere al ejercicio de la profesin en los servicios de farmacia de centros hospitalarios y servicios/unidades de atencin primaria, donde con frecuencia se manejan productos de uso restringido, bien sea por su accin o por su coste, y en unas cantidades que obligan a minimizar el posible elevado porcentaje de errores o fallos en la correcta dispensacin de los mismos. En este escenario, desde el momento de la dispensacin del frmaco hasta la incorporacin al paciente existe un intermediario responsable de su administracin, que usualmente es el personal de enfermera.

Las principales tareas que se han visto y se vern modificadas por las TIC en este escenario son: el control telemtico e inteligente del proceso de verificacin y del de distribucin/dispensacin hasta el intermediario; el incremento del control telemtico de las fechas de caducidad y los lotes para atender las alertas farmacuticas; la identificacin de interacciones, efectos secundarios y alergias de los productos, in silico o en el computador, gracias a la utilizacin ontologas o numenclaturas consensuadas; la automatizacin en la elaboracin de preparados intravenosos, entre otras. La progresiva robotizacin y automatizacin se est traduciendo en la minimizacin del error humano, adems de conllevar mejoras en la conservacin del producto y en la eficiencia del servicio.

El intenso proceso de robotizacin y automatizacin llevado a cabo en los ltimos aos en los hospitales pblicos y privados de

17

nuestro pas (figura 3), se ha traducido en una drstica reduccin de errores o fallos en la prescripcin, en un incremento de la eficiencia y control del consumo y en una mejora en el reciclado, con la consecuente reduccin de costes y efectos iatrognicos, entre otras muchas ventajas.

Figura 3.- Robots para la automatizacin de servicios de farmacia hospitalarios, unidades/servicios de farmacia en atencin primaria y de oficinas de farmacia.

Fotografas tomadas de internet no afectadas por derechos de autor

2.2.2 - Escenario privado o de oficina de farmacia:

En este escenario no existe un intermediario para la administracin del frmaco tras su dispensacin, siendo el propio paciente o su cuidador el responsable de este acto, con las ventajas e inconvenientes que ello conlleva. La ventaja es que cuantos menos actores intermediarios existan, menor es la posibilidad de error, y un inconveniente es que el responsable intermediario no es un profesional sanitario y, adems, puede no estar en las mejores condiciones cognitivas para controlar la autoadministracin de los frmacos.

En otro orden de cosas, en la oficina de farmacia se est imponiendo una fuerte competencia por conseguir y fidelizar a los pacientes, sobre todo en zonas urbanas, que llevar a disponer de

18

dispositivos computerizados que permitan o faciliten una medicacin personalizada, tanto en lo que se refiere a la cantidad como a las cualidadades de las prescripciones, atendiendo entre otras cosas a caractersticas comerciales como: color, sabor, forma, etc. En un futuro inmediato, la tecnologa de impresin 3D puede abrir posibilidades en este campo (ver figuras 4 y 5).

Figura 4.- Primer comprimido 3D aprobado por la FDA de USA. Tomado de:

http://www.bbc.com/mundo/noticias/2015/08/150804_salud_tecnologia_aprueban_pastilla_impresa_3d_ig y https://impresora3dprinter.com/impresora-3d-

fabricar-medicamentos/2015/03/16/

Figura 5. Impresora 3D para fabricacin de medicamentos. Tomado de:

http://tecnologia.elpais.com/tecnologia/2016/06/23/actualidad/1466673185_441807.html

Para la captacin y fidelizacin de los pacientes, adems de la adaptacin a las nuevas funciones que caben esperarse de los profesionales farmacuticos, la oficina de farmacia posiblemente se

19

ver en la obligacin de dotarse de espacios y equipamientos que permitan, sobre todo en el mbito rural: la teleconsulta para consejo gentico, el telediagnstico, el telecontrol y seguimiento de patologas crnicas y, o, banales, etc.

2.3.- Un ejemplo de actuacin: las TIC en el proceso de seguridad asistencial farmacutica

El objetivo de esta parte del discurso es analizar un caso de uso de las TIC en un aspecto importante de la actividad profesional asistencial farmacutica.

La preocupacin de las autoridades y de los profesionales sanitarios (mdicos, farmacuticos, personal de enfermera,...) por la seguridad en el proceso asistencial no es nada nuevo. Esto es debido a que el buen funcionamiento de los servicios sanitarios pblicos, adems de su repercusin obvia sobre la propia salud y el bienestar de los pacientes, tiene otros muchos efectos positivos en la poblacin como, por ejemplo: la creacin de riqueza, la cohesin social, el aumento de la productividad, y el incremento IDT y TT. Se considera incluso que una sanidad pblica avanzada es una fuente de riqueza que genera puestos de trabajo y representa un papel destacado en la prevencin de la mortalidad prematura, consiguiendo aumentar y mejorar la calidad de vida de los ciudadanos, velando adems por la sostenibilidad del sistema de salud.

Hoy en da, es una evidencia cientfica que la prescripcin asistida impacta en una mejora de la agilidad, calidad y seguridad del proceso, adems de influir en el control del coste. As, es vital plantear la importancia de la implantacin de sistemas TIC que estn orientados a buscar la optimizacin de la seguridad del

20

paciente en lo que se refiere al manejo de su medicacin, aunque teniendo siempre en cuenta las barreras que puedan dificultar dicha implantacin. La seguridad del paciente [1, 2] es uno de los factores que denotan el estado de calidad de los servicios sanitarios y se considera una prioridad en la asistencia sanitaria. Asegurarla es una tarea cada vez ms compleja, ya que entraa riesgos potenciales y no existe un mtodo capaz de garantizar la ausencia total de errores. Hay que resaltar que, en las tareas sanitarias, se combinan factores inherentes al entorno con actuaciones humanas [3, 4, 5, 6]; y esto es una posible causa de la aparicin de lo que se denominan eufemsticamente eventos adversos, que son todas aquellas situaciones causadas durante el proceso asistencial al paciente, que no tienen su origen en su enfermedad base, pero que pueden derivar en un dao significativo o incluso en su muerte.

Para realizar las actividades que certifiquen la citada seguridad, se hace preciso integrar e intercambiar datos, informaciones y conocimientos a varios niveles entre los distintos actores que participan en el proceso asistencial. As, las TIC adquieren un papel determinante en este campo y se estn imponiendo herramientas como los Sistemas Automatizados de Dispensacin (en adelante, SAD) descentralizados, que permiten al facultativo introducir directamente la orden mdica en el sistema informtico por prescripcin electrnica; al farmacutico validar las prescripciones, cargar las prescripciones validadas en el plan de cuidados de enfermera y preparar la dispensacin; y al personal de enfermera verificar la correlacin entre la medicacin dispensada y la prescrita en los planes de cuidados, quedando todo registrado en un nico sistema de informacin clnica en tiempo real.

El modelo terico del Estudio ENEAS [19] expuesto en la figura 6, por una parte, toma como referencia el desarrollado por el Proyecto IDEA (Identificacin de Efectos Adversos, en adelante EAs), tratando de explicar y evidenciar la tenue barrera que separa

21

los efectos adversos evitables de los que no lo son, de tal modo que es difcil diferenciar los EAs ligados a la asistencia sanitaria de aquellos que vienen condicionados por las caractersticas, comorbilidad y, o, factores de riesgo intrnseco del paciente. Por otra parte, en el curso de la atencin sanitaria ocurren incidentes, cuasiaccidentes, que en s pueden no tener consecuencias, pero que como precursores de verdaderos accidentes posteriores deben ser necesariamente estudiados.

Adems, desde una perspectiva legal, el modelo incluye las negligencias que, por definicin, siempre son evitables, aunque no siempre tengan como consecuencia un dao para el paciente. Cabe considerar los litigios que pueden presentarse, tanto cuando el efecto adverso es evitable como cuando no lo es, e independientemente de que haya producido o no dao.

Figura 6: Esquema del modelo terico de los Eventos Adversos

En estudios previos, se ha observado que el 38% de los EAs aparecen durante los procesos de prescripcin, elaboracin, validacin, dispensacin y administracin de medicamentos al enfermo [5, 23, 24]. Este proceso, que involucra a todo el personal sanitario, consta de varias tareas: el mdico prescribe el medicamento, el farmacutico lo valida (en algunos casos lo elabora) y lo dispensa, y finalmente el personal de enfermera lo administra al paciente. En la Figura 7, se describen y cuantifican, a

22

partir de los datos del ENEAS 2005, los principales tipos de EAs que pueden aparecer durante el proceso asistencial [19]. En ella, se puede observar que la mayora, el 351 %, se relaciona con la medicacin, duplicando en porcentaje al siguiente grupo de EAs, que son los relacionados con los procedimientos.

Figura 7: Tipos y porcentajes de ocurrencia de Eventos Adversos. Tomado de [19].

La importancia actual de los EAs [11] se manifiesta en la aparicin de multitud de estudios a nivel internacional dedicados a este tema y en la preocupacin de las autoridades sanitarias para atajarlos. En su libro To Err is Human, Kohn y colaboradores afirman que la mortalidad atribuible a los EAs es la tercera causa de muerte en Estados Unidos [7]. Y hay que tener en cuenta que el riesgo de muerte en un accidente areo es de uno entre ocho millones de posibilidades, mientras que la tasa de mortalidad por EAs es de una por cada 550 hospitalizaciones [12]. Posteriores estudios [8,9,10,13] probaron que esta situacin no se daba nicamente en USA, sino tambin en Canad, Nueva Zelanda y otros muchos pases que estudiaron esta cuestin.

Finalmente, y ante estos hechos, la Resolucin 18 de la 55 World Health Assembly, adoptada en Mayo de 2002, insta a los

23

estados miembros a prestar especial atencin al problema de la seguridad de los pacientes y a establecer y fortalecer los sistemas cientficos necesarios para mejorar la seguridad y la calidad del cuidado mdico, incluyendo la monitorizacin de los frmacos, del equipamiento y de la tecnologa mdica.

A pesar de este inters internacional, en Espaa son pocos y muchas veces incompletos los estudios existentes sobre este tema [14, 15, 16]. El estudio sobre los EAs realizado en 2012, a nivel nacional, por el Instituto Nacional de Estadstica (INE) [5], tras analizar una muestra de 5.624 historias clnicas de 24 hospitales espaoles, cuantifica en un 8,4% la proporcin de eventos relacionados directamente con la asistencia sanitaria. En este estudio, se excluyeron los pacientes en unidades de observacin de urgencias o de corta estancia.

En la figura 8, se muestra la distribucin de los eventos adversos segn su naturaleza y, por lo tanto, la posibilidad de evitarlos en el proceso asistencial [19].

Figuras 8: Distribucin segn naturaleza del EA y la evitabilidad.

Tomado de [19].

El informe EVADUR [17], realizado en 2010 y centrado en los servicios de urgencias de hospitales espaoles, analiz una muestra de 3.854 pacientes, de los cules 462 (12%) presentaron al menos 1 incidente. De estos incidentes, 44 (1,1%) no afectaron al paciente,

24

184 (4,8%) afectaron pero no causaron ningn dao, y 277 (7,2%) influyeron negativamente en su salud. De los factores causales de los EAs, los relacionados con el manejo de los cuidados del paciente fueron los ms frecuentes con un 25,3%, seguidos con los relacionados con el manejo de la medicacin (23%), de los que un 8% fueron reacciones adversas a la medicacin y un 14,7% errores de la medicacin. Se produjo un 18% de problemas relacionados con el diagnstico (error y, o, retraso), mientras que los de comunicacin se identificaron en un 17 %.

Un total de 217 (43%) incidentes se detectaron durante el seguimiento del enfermo. Estos datos han provocado una reflexin sobre la necesidad de adoptar medidas eficaces y contrastadas que reduzcan el nmero de EAs derivados de la atencin sanitaria [18] y, por lo tanto, eviten sus graves repercusiones en los pacientes.

Las estrategias en el mbito de la seguridad del paciente y la gestin de riesgos se han de orientar a la deteccin de errores, su registro sistemtico, el anlisis de la informacin recogida y su transformacin en conocimiento til, para lograr la mejora continua de los servicios implicados. Para ello, hoy en da, una de las principales preocupaciones para mantener un ndice alto de seguridad en el entorno sanitario y una minimizacin de los EAs es obtener la trazabilidad del binomio paciente/medicamento prescrito, elaborado, dispensado y administrado. Son parmetros clave el nombre del medicamento, el lote, la fecha de caducidad, la va, la dosis y la pauta correcta durante el proceso asistencial. La trazabilidad es uno de los principales aspectos que pueden contribuir a garantizar la seguridad. Su consecucin tiene tanta trascendencia en el proceso asistencial al paciente que algunas de las obligaciones de los mdicos, farmacuticos, dentistas, enfermeros y dems profesionales sanitarios respecto a este tema, se han legislado en el Real Decreto 577/2013, de 26 de julio, por el

25

que se regula la farmacovigilancia de los medicamentos de uso humano.

La trazabilidad de pacientes y medicamentos es ms importante an en aquellos frmacos considerados de alto riesgo y coste, debido a que su adecuado manejo contribuye notablemente a la sostenibilidad del sistema sanitario pblico. Son de especial inters aquellos medicamentos dispensados en los servicios de farmacia hospitalarios/servicios-unidades de atencin primaria, los administrados en los hospitales de da y los que se elaboran atendiendo al perfil farmacoteraputico del enfermo [24].

A lo largo de toda su historia, las TICs han desempeado un papel clave en el desarrollo de cualquier entorno y an mayor si cabe en el sanitario, ms concretamente en la actividad profesional farmacutica. Los primeros sistemas TICs han tenido un papel meramente automatizador, pero poco a poco han sido capaces de integrarse, casi plenamente, en la prctica farmacutica diaria para contribuir a la mejora de parmetros clave como la seguridad del paciente, la trazabilidad, la automatizacin de los procesos, la minimizacin del error humano, entre otros.

Merece ser destacado el inters que despierta en la actualidad el posible impacto que la implantacin de las TICs puede tener sobre la evolucin de la actividad profesional farmacutica. A este respecto, se analizarn a continuacin los avances ms importantes, as como los cambios ms interesantes desde el punto de vista de los escenarios y tareas a realizar por los farmacuticos.

26

2.3.1 - Ejemplos de casos de uso

En este apartado, se abordan muy someramente algunos de los principales casos de sistemas TICs implantados y en uso actualmente que inciden en la mejora del proceso de seguridad asistencial farmacutica:

2.3.1.1.- Orion-Clinic

Se trata de un sistema de informacin clnico-asistencial para los centros sanitarios, capaz de evolucionar con facilidad, adaptndose a las mejoras futuras en la gestin y de integrarse de forma natural y completa con los dems subsistemas dentro del Sistema de Informacin Sanitario (SISAN) de la Agencia Valenciana de Salud [25].

2.3.1.2.- Sistema de gestin de patologas crnicas dentro del proyecto Historia de Salud de las Islas Baleares: Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crnica (EPOC).

Dentro del proyecto Historia de Salud (HSAL) de las Islas Baleares, se estn desarrollando los programas de Gestin de Patologas Crnicas (GPC) a nivel tecnolgico, entre los cuales se encuentra el programa de atencin a la poblacin con enfermedad pulmonar obstructiva crnica (EPOC). La integracin es posible gracias a FIC, que es un DataWarehouse o base de datos refinada, que unifica, homogeniza y estandariza la informacin clnica y asistencial de IB-Salut. RELE es la herramienta de gestin de la receta electrnica que incorpora un sistema de firma y custodia de documentos firmados. Sus mbitos de accin son la prescripcin para la atencin primaria y especializada, la inspeccin

27

de farmacia y la dispensacin en oficinas de farmacia. Este sistema es de gran utilidad en el caso de pacientes crnicos, como los de EPOC, dado que, entre otras ventajas, tendran la posibilidad de desplazarse a las oficinas de farmacia a recoger sus medicamentos, sin necesidad de acudir previamente a los centros hospitalarios [26].

2.3.1.3.- Consult@Web. Herramienta de los profesionales de atencin primaria del Servicio Madrileo de Salud.

Consult@web [25] es una aplicacin implantada en la Comunidad Autnoma de Madrid, con una parte especfica para farmacia, que permite que cada profesional sanitario autorizado pueda acceder a los datos clnicos de sus pacientes, complementando a los que ya estn disponibles a travs de los indicadores de otras aplicaciones (E-soap, Farm@web,...). En el siguiente diagrama (figura 9), se muestran los orgenes de datos de Consult@Web.

Figura 9. Orgenes de datos de Consult@web. Tomado de [25]

28

2.3.1.4.- Sistema de Informacin Cerner Millennium

El Sistema de Informacin Cerner Millennium, operativo en el Hospital de Denia, ha permitido establecer controles destinados a mejorar la seguridad del paciente en cada una de las etapas del proceso de medicacin (prescripcin electrnica, preparacin/dispensacin, validacin farmacutica y administracin). Adems, incluye la identificacin mediante la tecnologa de cdigo QR a las etapas de preparacin, dispensacin y administracin de medicacin, especialmente centrada en los mbitos y medicaciones ms sensibles [25].

2.3.1.5.- Receta Electrnica

A continuacin, para hacernos una idea de la importancia y de la velocidad a la que se estn produciendo los cambios, se muestran los datos relativos a la implantacin del sistema de receta electrnica [23] en las diferentes comunidades autnomas (en adelante CC.AA.). En la siguiente grfica (figura 10), se indica por CC.AA. el importe, en miles de euros, de los envases dispensados en oficinas de farmacia a travs del sistema de Receta Electrnica, ponderado por 100.000 personas de poblacin protegida y, al lado, el importe de los envases dispensados mediante el sistema convencional.

Figura 10: Importe de los envases dispensados mediante Receta Electrnica, por 100.000 personas de poblacin protegida. Tomado de [23]

29

En la figura 11, se muestra el porcentaje de centros de salud que tienen ya implantado el sistema de receta electrnica por CC.AA., observndose que ya se ha alcanzado de media estatal el 92,18% de los centros, con 14 CC.AA. en el 100 % en 2015, slo dos por debajo del 90 % y nicamente una de ellas no alcanza el 70 %.

Figura 11: Porcentaje de centros de salud que tienen implantado el sistema de receta electrnica por comunidades. Tomado de [23]

En la figura 12, se presenta, tambin por CC.AA., el porcentaje de oficinas de farmacia que operan con el sistema de receta electrnica, observndose que se sita en el 100 % en 15 de las CC.AA. en 2015 y slo 1 de ellas figura por debajo del 90 %.

Figura 12: Porcentaje de oficinas de farmacia que operan con el sistema de receta electrnica por comunidades. Tomado de [23]

30

2.3.1.6.- Telemedicina

Este apartado se dedica al anlisis de las aplicaciones disponibles en la actualidad en el campo de la Telemedicina [23], que se prev como imprescindible implantacin tanto en los servicios de farmacia hospitalaria y unidades/servicios de atencin primaria como en las propias oficinas de farmacia, sobre todo en el mbito rural.

En la siguiente grfica (figura 13), se muestran las especialidades de telemedicina de acuerdo con el nmero de CC.AA que poseen estas iniciativas, lo que se conoce como frecuencias. En el ao 2015, la especialidad de Teledermatologa fue la ms utilizada de todas, estando implantada en 12 CC.AA., ocupando, un ao ms, la primera posicin. En segundo y en tercer lugar se encuentran la Teleradiologa y la Teleoftalmologa, con 10 frecuencias.

Figura 13: Especialidades de Telemedicina. Tomado de [23]

31

3. ACTIVIDAD FARMACUTICA ACADMICO-INVESTIGADORA

En las ltimas dcadas se ha experimentado un progreso sin precedentes en el diagnstico, la terapia, el control y el seguimiento de las enfermedades, gracias en gran medida a la incorporacin de las innovaciones proporcionadas por la actividad en IDT y TT, propiciadas por los avances producidos en las TICs.

Muchas han sido las facetas en las que la IDT y la TT han mejorado, o van a mejorar, sustancialmente la actividad profesional de los farmacuticos y del sector productivo relacionado con dicha actividad.

El uso de las TIC en la prctica de la medicina y la investigacin farmacutica ha permitido y permitir avanzar en la eficiencia de la actuacin en salud, haciendo que los actos teraputicos sean lo ms personalizados y precisos posibles, entrando de lleno en lo que se conoce como medicina personalizada y medicina de precisin. Entendiendo por medicina personalizada aquella en la que los procesos de diagnstico, terapia, control y seguimiento se hacen ad hoc para cada persona, en funcin de sus caractersticas micas (genmica, protemica,) y de su interaccin con su propio entorno ambiental. Y nos referimos a la medicina de precisin cuando se opta por realizar los actos asistenciales de la manera menos intrusiva posible, recurriendo incluso a tcnicas de escala nano; por ejemplo, administrando nanotransportadores

32

que lleven el frmaco especficamente a ciertas clulas, orgnulos, protenas, etc.

La interseccin entre las TIC y el mbito farmacutico est revolucionando la IDT y la TT de los productos propios de la industria farmacutica. A continuacin, se presentan una serie de ejemplos, la mayora desarrollados por nuestro grupo de investigacin, que ponen de manifiesto alguno de los avances surgidos en los ltimos aos de la interseccin entre las TIC y el mbito farmacutico acadmico-investigador.

3.1. Diseo de frmacos basados en sus acciones biolgicas

La industria farmacutica ha desempeado un papel fundamental en el cuidado de la salud gracias, en gran medida, al descubrimiento de nuevos frmacos y al desarrollo de nuevos medicamentos. Una de las claves en el descubrimiento de nuevas molculas candidatas a frmacos es que precisa de una elevadsima inversin en IDT, ya que es un proceso muy complejo, riguroso y largo, que requiere la participacin de equipos multidisciplinares con multitud de investigadores trabajando de forma muy coordinada, hacindose imprescindibles las herramientas TIC para la mayora de sus objetivos, contribuyendo a producir una verdadera revolucin en la IDT y TT en el sector farmacutico.

Hoy en da, se utilizan metodologas computacionales en muchos pasos del proceso de descubrimiento, diseo y desarrollo de frmacos basado en sus acciones biolgicas. El inters en la aplicacin de tcnicas de machine learning (en adelante, ML) ha ido creciendo de forma exponencial en las ltimas dcadas. Esto est relacionado con el hecho de que el descubrimiento, diseo y desarrollo de frmacos son procesos muy complejos y que requieren el uso de tcnicas hbridas de procesado de datos,

33

informaciones y conocimientos que puedan encontrar relaciones entre ellos que, por su volumen y complejidad, se escapan a la mente humana por muy experta que sta sea en su anlisis.

As, ML es una herramienta del rea de inteligencia artificial que intenta dotar a los computadores de la capacidad de aprender y de extraer nuevos conocimientos a partir de grandes cantidades de datos, de informaciones y de conocimientos previos. Permite a los computadores inferir patrones, aprendiendo de los mismos y pudiendo hacer predicciones fiables sobre nuevos datos e informaciones. Estas tcnicas de ML se han aplicado con xito en una amplia variedad de campos, siendo la farmacologa uno de los mbitos donde han resultado de mayor utilidad debido a la complejidad de las tareas que se requieren. Por ejemplo, se utilizan en el descubrimiento, diseo y desarrollo de compuestos bioactivos que puedan ser candidatos a frmacos nuevos.

Para esta aplicacin, la metodologa de ML tiene diferentes fases. En primer lugar, es necesario seleccionar un conjunto de descriptores y modelos moleculares, que plasmen las propiedades relevantes de las molculas de inters. Las molculas, ya codificadas, se comparan entre s utilizando un sistema de mtrica o de puntuacin. A continuacin, el conjunto final de datos relativos a las molculas se suele dividir en tres partes: conjunto de entrenamiento, de validacin y de pruebas. El paso final consiste en el uso de mtodos de bioinformtica e inteligencia artificial para extraer caractersticas de inters que pueden ayudar a diferenciar los compuestos activos de los menos activos y de los inactivos. La Quantitative Structure-Activity Relationship (en adelante, QSAR) se utiliza para encontrar relaciones, tanto biolgicas como fisicoqumicas, entre la estructura de un compuesto y su actividad [27]. Hay modelos matemticos similares que buscan otras relaciones, como el Quantitative Structure-Property Relationship (en adelante, QSPR), Quantitative StructureToxicity Relationship

34

(en adelante, QSTR) o el Quantitative StructurePharmacokinetic Relationship (en adelante, QSPkR), que son complementarios de los anteriores.

En este proceso, es muy importante seleccionar los descriptores adecuados para extraer las caractersticas ms relevantes de los datos, informaciones y conocimientos previos de entrada. La exactitud de estos datos, informaciones y conocimientos tambin es muy relevante en el proceso de desarrollo. Algunos de los algoritmos de ML ms utilizados son: anlisis de componentes principales, k-means clustering, rboles de decisin, Mquinas de Soporte Vectorial y las Redes Neurogliales Artificiales o Artificial Neural Networks (en adelante, ANNs) [28].

Las ANNs se han aplicado con mayor frecuencia a los procesos en farmacologa en las tres ltimas dcadas. Histricamente, el primer informe sobre la aplicacin de las ANNs en estos campos fue publicado en 1988 por Qian y Sejnowski [29], que utilizaron las ANNs para la prediccin de la estructura secundaria de protenas. En 1990, Aoyama y colaboradores presentaron el primer informe sobre la aplicacin de las ANNs para QSAR [30]. Actualmente, las aplicaciones potenciales de la metodologa de ANNs en los procesos en farmacologa son muy extensas y se pueden resumir en tres: modelizacin, reconocimiento de patrones y prediccin.

Las aplicaciones de ANNs incluyen, entre otros: el modelado de frmacos, el diseo de dosis, la prediccin de la funcin y estructura de las protenas, el modelado en farmacocintica y farmacodinmica, as como la interpretacin de los datos analticos en funcin de la administracin de determinados frmacos [31]. En el mbito del descubrimiento de frmacos [32], las ANNs se utilizan para: la construccin de

35

modelos estructura-actividad con respecto a diversos targets, para predecir la posibilidad de seleccin de medicamentos, establecer perfiles de toxicidad; estudiar las caractersticas de los sistemas de liberacin de frmacos y cribado virtual; etc. [33].

El docking computacional de frmacos es un mtodo que predice la conformacin preferida de una molcula que, al estar unida a otra, forma un complejo estable. El conocimiento de la orientacin preferida puede ser usado, a su vez, para predecir la fuerza de la asociacin o la afinidad de enlace entre dos molculas, aplicando por ejemplo, las funciones de scoring. Se utiliza el docking para predecir la orientacin del enlace de molculas pequeas o ligandos, candidatas a frmacos, con la protena u otras molculas, como el Adenosin Trifosfato (ATP), los cidos nucleicos (ADN, ARNt, ARNm,), en las que ejercern su accin o target. De esta forma, se podr predecir la afinidad de la molcula pequea y la posibilidad de ejercer su actividad sobre tales molculas de mayor tamao (figura 14).

Estos mtodos desempean un papel muy importante en el diseo de frmacos gracias a la reduccin de tiempo y recursos que permiten.

Figura 14. Docking de frmacos. Fuente: dsdht.wikispaces.com

36

3.2. Portales web con herramientas bioinformticas al servicio de los cientficos e investigadores y del sector productivo

Nuestro grupo ha desarrollado el portal web Bio-AIMS (Artificial Intelligence Model Server in Biosciences, bio-aims.udc.es) que ofrece una serie de modelos tericos basados en Inteligencia Artificial, Biologa Computacional y Bioinformtica, para estudiar sistemas complejos en ciencias micas que son relevantes en estudios de cncer, neurociencias, enfermedades cardiovasculares, parasitologa, microbiologa, etc. (ver figura 15).

Figura 15. Portal web Bio-AIMS (bio-aims.udc.es)

Dentro de este portal, el modelo Target prediction [34] contiene una serie de 12 modelos de prediccin para protenas: 7 herramientas predicen la actividad de la protena, 2 modelos evalan las interacciones frmaco-protena y las otras 3 herramientas calculan interacciones protena-protena (ver figura 16).

37

Figura 16. Herramientas disponibles en el modelo Target Prediction del portal Bio-AIMS

3.3. Dispositivos nanomtricos

Los avances en nanotecnologa y el desarrollo de dispositivos a escala nanomtrica aplicados a los tratamientos mdicos pueden dar lugar a una medicina mucho ms personalizada y precisa, en donde los frmacos ad hoc para cada paciente se liberen especficamente en el lugar en el que se desarrolla la patologa y solamente acten sobre las clulas, orgnulos y protenas que estn afectadas por la misma. Estos frmacos llegaran exclusivamente a las dianas moleculares: protenas, cidos nucleicos, metabolitos, etc., liberndose estrictamente en la cantidad necesaria, por medio de nanotransportadores con sensores moleculares que reconocen la bioqumica de las clulas y las necesidades de actuacin del frmaco (ver figura 17).

38

Figura 17. Actuacin de nanomedicamentos. Fuente: mediabakery.com/Fuente:shutterstock.com/Fuente:bashny.net

Otro ejemplo de estos avances es la tecnologa "person-on-a-chip", como la AngioChip [35] que es una potente plataforma que se podra utilizar para reparar o reemplazar rganos daados, aunque esta rea de investigacin se encuentra todava en sus inicios y las predicciones, por tanto, son muy arriesgadas. Se trata de un dispositivo con pequeos canales que actan de forma similar al sistema vascular cuando se le adhieren clulas del tejido a reparar, formando una estructura tridimensional completa, con sus vasos sanguneos, y comportndose del mismo modo que un rgano vivo. Adems, est dotado de un andamiaje especfico para adherirle nuevas clulas y que pueda crecer. AngioChip tiene un gran potencial en el campo de los ensayos de nuevos medicamentos, ya que los mtodos de anlisis actuales, tales como la experimentacin con animales o los ensayos clnicos controlados, son muy costosos y estn sujetos a mltiples consideraciones ticas. Las pruebas en tejidos humanos cultivados en laboratorio proporcionaran un modelo que podra resultar realista y mucho ms eficiente y econmico.

En Google X tambin se est trabajando en el desarrollo de nanopartculas magnticas para encontrar seales de cncer y otras enfermedades en las clulas del cuerpo humano, con el fin de

39

detectar precozmente estas enfermedades y poder empezar as antes con el tratamiento. En estos momentos, nuestro grupo est diseando, junto con otros grupos de I+D espaoles y extranjeros, un sistema capaz de detectar las posibilidades de invasin de las clulas tumorales en base a imgenes tomadas con cmaras de pixel nico y datos e informaciones acerca de las alteraciones de la impedancia celular en las zonas afectadas. Esto evitara las biopsias que, en muchos casos, son causa de malestar, dolor e incluso de apertura de vas de diseminacin de las propias clulas tumorales.

3.4. Bombas de dispensacin inteligente de frmacos

La actividad mdica y farmacolgica de una Unidad de Cuidados Crticos (o UCI) implica el anlisis de gran cantidad de informacin y una toma de decisiones rpida ante situaciones crticas de los pacientes. Los mdicos de una UCI basan sus decisiones en su conocimiento previo y en la evolucin de cada paciente desde su ingreso en la UCI. En funcin de la reaccin de cada enfermo, los tratamientos y las dosis de frmacos suministradas se van adaptando para estabilizar el estado de cada paciente. La vida de los pacientes en la UCI depende, en gran medida, del acierto de estas decisiones. Sin embargo, es conocido que la inmensa mayora de los errores iatrognicos son producidos por no tener en cuenta alguna de las variables que influyen en la situacin, y no por desconocimiento de los profesionales. Como puede fcilmente entenderse, en una guardia de 24 horas en la que el clnico ha de tomar multitud de decisiones para cada uno de los mltiples pacientes que hay en la sala de UCI, es muy probable que en varias ocasiones no se tengan en cuenta todas las variables que afectan a cada caso y en cada momento. Adems, los especialistas cometen errores, que se traducen en decisiones incorrectas o imprecisas, porque no siempre estn en su mejor momento debido

40

a la duracin de las guardias, el estrs de las mismas, las circunstancias personales, etc.

Los pacientes de las UCIs precisan de una vigilancia continua sobre los parmetros de los monitores que reflejan el estado vital bsico del paciente. Se necesita una monitorizacin permanente para ayudar en la gestin clnica, en la administracin de sueros y frmacos y para adaptarse rpidamente a la situacin actual de cada paciente, para la identificacin de tendencias (principalmente las desfavorables) y para mejorar (o mantener) la estabilidad del paciente. Cada da aparecen en el mercado nuevos equipos o sistemas de monitorizacin que incorporan nuevos datos e informaciones para que el mdico especialista disponga de ms conocimientos, y ms precisos, en el momento de la toma de decisin clnica.

En este mbito, el uso de sistemas basados en tcnicas de Inteligencia Artificial puede ayudar al clnico a procesar esa informacin, facilitando la toma de decisiones en situaciones crticas. Estos sistemas inteligentes de apoyo a la toma de decisin son capaces de, en base a las constantes vitales de un paciente de la UCI en un momento determinado, proponer una decisin sobre el tratamiento que se le debe administrar para estabilizarlo, aconsejando al especialista sobre la decisin a tomar en cada momento, e incluso actuando previo visto bueno del especialista sobre los inyectores para variar las concentraciones o los frmacos que se administran en cada momento [36].

En todo caso, el sistema presenta una propuesta que, en caso de ser validada por el clnico, se ejecuta directamente sobre las bombas de inyeccin conectadas al paciente (figuras 18 y 19).

41

Figura 18. Funcionamiento del sistema experto instalado en la UCI del Hospital Meixoeiro de Vigo para la ayuda a la toma de decisiones en la inyeccin de frmacos

Figura 19. Entorno real de los monitores y bombas de inyeccin de frmacos en UCI del Hospital Meixoeiro de Vigo

3.5. Sistemas de ayuda a la toma de decisin

Tal es la importancia que estn adquiriendo los sistemas de ayuda a la toma de decisin en el sector de salud que la multinacional de informtica IBM ha desarrollado una potentsima herramienta

42

denominada Watson que consiste en una plataforma tecnolgica que utilizando procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automtico es capaz de encontrar conocimiento clave a partir de grandes cantidades de datos, informaciones no estructuradas y conocimientos previos. Representa una nueva era en la computacin, en la cual los sistemas pretenden comprender el mundo de la manera en que lo hacen los humanos: a travs de los sentidos, el aprendizaje y la experiencia. Watson aprende continuamente, acumulando valor y conocimiento con el tiempo, a partir de interacciones previas. Es capaz de procesar la informacin de una forma ms similar a la de un humano que a la de una mquina: lee y entiende el lenguaje natural de las personas, con mucha de su riqueza de matices y giros lingsticos, se alimenta de datos procedentes de mltiples fuentes heterogneas (datos estructurados en bases de datos o datos no estructurados; es decir, libros, informes de investigacin, tweets, blogs, imgenes, etc.), siendo capaz de procesar millones de datos en cuestin de segundos y de responder a muchas preguntas complejas casi en tiempo real y, adems, aprendiendo de su experiencia, de cada interaccin, as que se puede decir que cada vez es ms inteligente [37] (ver figura 20).

Figura 20. Inteligencia orgnica versus inorgnica. Las CPUs coincidirn en potencialidades de computo con el cerebro dentro de unos 30 aos. Fotografas tomadas de internet.

En 2015, IBM present una nueva unidad de negocio Watson Health [38], que ofrece una plataforma en cloud

43

abierta y segura para mdicos, investigadores, compaas farmacuticas y compaas orientadas a soluciones en salud y bienestar, que permite dar anonimato, compartir y combinar de forma segura los datos referentes a la salud. Su utilizacin permite a los profesionales contar con una percepcin ms completa de los mltiples factores que pueden afectar a la salud de las personas (ver figura 21).

Figura 21. Funcionamiento de Watson. Tomada de: Dossier IBM Watson [37]

Con el rpido aumento de dispositivos wearables de control de hbitos saludables conectados, implantes y otros sensores que recopilan informacin en tiempo real, una persona puede generar de media ms de un milln de gigabytes en datos relacionados con su salud durante toda su vida. Hoy en da resulta difcil conectar tanta cantidad de informacin, en constante crecimiento, con las fuentes utilizadas tradicionalmente en la

44

investigacin mdica. En este contexto, una plataforma global de informacin segura y escalable resulta esencial para extraer resultados individualizados y nuevos conocimientos a partir de los datos de salud personal que se generan, lo que permitir tomar decisiones basadas en pruebas en temas relacionados con la medicina.

IBM est colaborando con Apple, Johnson & Johnson y Medtronic en la creacin de nuevas soluciones mdicas para aprovechar toda aquella informacin recogida por dispositivos biomdicos, invasivos y no invasivos, de salud y bienestar personal. Esto redundar en un mayor conocimiento y respuestas en tiempo real para mejorar todo aquello relacionado con la sanidad, incluso en pacientes crnicos y cuidados intensivos. Por su parte, Johnson & Johnson e IBM trabajan juntos en el desarrollo de sistemas inteligentes de asesoramiento para el cuidado preoperatorio y postoperatorio de pacientes, incluyendo cirugas de columna y reemplazo articular. Adems, Medtronic utilizar la plataforma Watson Health para crear soluciones sanitarias ms personalizadas dirigidas a personas con diabetes. Estas soluciones recibirn y analizarn los datos e informaciones relacionadas con el paciente provenientes de dispositivos de Medtronic (bombas de insulina, monitores de glucosa continuos,) con el objetivo de usar todos esos datos e informaciones convirtindolos en conocimientos que faciliten una gestin ms dinmica e individualizada de la diabetes. Hospitales tan importantes como el Memorial Sloan Kettering, la clnica MD Anderson y el Instituto del Genoma de Nueva York ya estn utilizando IBM Watson Health para ayudar a que los mdicos identifiquen nuevos tratamientos personalizados [37].

45

4. CONCLUSIN

La profesin farmacutica, tanto a nivel hospitalario y atencin primaria como a nivel de oficina de farmacia, est experimentando una profunda evolucin para la que encuentra un gran aliado en las herramientas que le proporcionan las TICs. El rol del profesional farmacutico ser principalmente el de asesor de todo proceso teraputico que incluya el uso de medicamentos, de cara al resto de profesionales implicados y a los pacientes. Por ello, se precisa una vigilancia coordinada y transversal entre los distintos profesionales que han de incluir en su prctica habitual para detectar posibles problemas relacionados con los frmacos. Todo esto aumentar la calidad asistencial y la sostenibilidad del sistema de salud gracias a aspectos como la eficiencia y la seguridad, pero su implantacin tendr que superar resistencias de tipo cultural y profesional, existiendo discrepancias entre los profesionales, ya que ms de la mitad de ellos dudan de que esto se pueda llevar realmente a cabo y, sobre todo, del tiempo que ser necesario para lograrlo.

Sin embargo, parecen muy bien aceptados por los profesionales farmacuticos los procesos en los que la aplicacin de las TIC son determinantes como es el caso de: la historia clnica electrnica integrada, los programas de mejora de la calidad de la prescripcin, los sistemas integrados de prescripcin, dispensacin y administracin de medicamentos que incluyan alertas (alergias,

46

situaciones clnicas especiales,...) y ayudas para la validacin asistida con procedimientos de toma de decisin inteligente.

Otros procesos que gozan de mayor o menor grado de aceptacin entre los profesionales son: la implantacin de sistemas de trazabilidad de los medicamentos desde la fabricacin hasta la administracin; sistemas de gestin de calidad basados en procedimientos normalizados de trabajo; protocolos de seguimiento farmacoteraputico personalizado; herramientas que permitan la comunicacin no presencial (webs, e-salud,...) entre los profesionales sanitarios y los pacientes; sistemas automticos de mtrica de la eficacia de los tratamientos y de la evaluacin del grado de seguimiento de los protocolos clnicos y de las guias farmacoteraputicas, etc.

Las TICs se pueden considerar ya como fundamentales para tareas orientadas al soporte y a la informacin ms transversal. Se considera inaplazable la generalizacin de una historia clnica integrada o compartida y la implantacin efectiva de sistemas automatizados que incluyan alertas, procesos de validacin y sistemas de ayuda a la toma de decisin. Las barreras que actualmente se le ponen a las TIC, en aspectos como el de la seguridad en el uso de sistemas automatizados de prescripcin, dispensacin y administracin de medicamentos, se relacionan con: la dificultad tcnica para la integracin, tanto de programas informticos como de las propias como de bases de datos; el elevado coste econmico de implantacin y mantenimiento de estas infrestructuras TIC; y la resistencia al cambio inherente a toda actividad profesional.

Han ocurrido, estn ocurriendo y van a ocurrir, cambios profundos en la actividad profesional asistencial del farmacutico, tanto en los escenarios como en las tareas. El reto es anticiparse a ver el papel de las TICs en estas nuevas facetas.

47

Aspectos como la medicina personalizada y la medicina de precisin son al tiempo un reto y una gran oportunidad para que el profesional farmacutico evolucione en el servicio que presta a la sociedad. Como puede verse en la figura 22, de los mltiples factores que intervienen en la medicina personalizada y en la medicina de precisin, gracias al crecimiento exponencial que tienen las capacidades de computacin, se estn desarrollando satisfactoriamente y, en este momento, pendientes de la evolucin de la farmacoinformtica y de que los profesionales farmacuticos dominen este mbito.

Figura 22. Factores que intervienen en la medicina personalizada y en la medicina de precisin. Crecimiento de las capacidades de computacin.

La asistencia farmacutica basada en la evidencia se est abriendo camino de cara a implantarse como guia de la evolucin actual del modelo de asistencia prestada por los profesionales farmacuticos, por lo que sera muy deseable el registro sistemtico de sus decisiones para generar datos e informaciones que aporten conocimientos y evidencias para hacer cada da ms eficiente al sistema. El futuro del profesional de farmacia parece estar ms orientado al servicio que a la cantidad de medicamentos que se dispensen.

48

Una adecuada gestin de los medicamentos, tanto en el mbito hospitalario como en las oficinas de farmacia, precisa de sistemas automatizados de logstica y de sistemas de informacin para la distribucin y dispensacin de los medicamentos. Parece consolidarse la idea de que nicamente un plan muy ambicioso que incluya la implantacin de un sistema TIC comn a todos los profesionales que participan en la accin teraputica, que contemple la robotizacin de aspectos como la seguridad de la prescipcin y otros relacionados con la calidad asistencial, a travs de sistemas inteligentes de ayuda a la toma de decisin y de sistemas de registro automtico de los indicadores de calidad, van a permitir una actuacin profesional de excelencia.

La tecnologa robtica y de drones producirn cambios sustanciales en la forma de distribuir y dispensar los medicamentos. Adems de la fuerte apuesta que estn haciendo empresas como Amazn y Google en la lnea de usar los drones para estos menesteres, recientemente se ha presentado el HOSPI-R de Panasonic, un robot que puede entregar, en los hospitales, en nombre del personal del hospital y de forma autnoma, artculos tales como productos farmacuticos y muestras. Este robot maniobra en base a mapas pre-programados y reconoce el entorno que lo rodea utilizando sensores, por lo que no es necesario insertar en las paredes y los techos dispositivos fsicos, sensores,... (ver figura 23).

Figura 23. Hospi-R de Panasonic y drones patentados por Google para llevar frmacos y otros equipamientos mdicos . Fotografas tomadas de internet.

49

En cuanto al futuro de la profesin farmacutica, en relacin con aspectos de IDT, cada da se multiplican las propuestas que van desde los aspectos ms relacionados con lo que se conoce como ciencia bsica, como los avances producidos en nanotecnologa y farmacoinformtica, hasta soluciones puramente tecnolgicas que consisten en la TT de otros mbitos, en los que la tecnologa ya se encuentra consolidada, hacia los procesos en los que est involucrado el profesional farmacutico. Se vislumbra un futuro no muy lejano para: el uso de sistemas inteligentes de ayuda en la prescipcin individualizada; la incorporacin de la atencin farmacutica en los programas de teleasistencia y e-salud; la implantacin de procesos de personalizacin de la farmacoterapia mediante la farmacogentica de cara a la medicina personalizada; la inmersin en la medicina de precisin con el uso de nanotransportadores de frmacos para actuar exclusivamente sobre las protenas, orgnulos o clulas daadas evitando efectos colaterales indeseables; el avance de la teleasistencia como nuevos servicios a ofrecer desde las oficinas de farmacia; etc.

La tecnologa de impresoras 3D est llamada a revolucionar gran parte de la fabricacin de frmacos. Por una parte, mquinas como Spritam ya han sido aprobadas por la FDA para elaborar tabletas y, por otra, se ha aprobado la elaboracin de frmacos que, como la tableta Abilify (aripiprazole), incorporen embebido en ellas un sensor que mide la respuesta fisiolgica acorde a los patrones del frmaco en cada momento, comunicndoselo a un dispositivo externo accessible para el personal asistencial y el propio paciente. Adems, se est comenzando a avanzar con paso firme, liderados por grupos isreles y americanos, en la impresin de rganos y tejidos usando bio-tintas (ver figura 24).

50

Figura 24. Impresora de bio-tinta y forma de trabajar de los sensores embebidos en los frmacos. Fotografas tomadas de internet.

En lo que respecta al mbito de la I+D en el campo de la farmacologa parece aproximarse en el horizonte un cambio de paradigma orientado en tres direcciones:

1).- Buscar molculas naturales que existen en nuestro cuerpo para utilizarlas en tratamientos teraputicos (proteinas, anticuerpos u otros productos propios de nuestro organismo) usados tal como se encuentran en el organismo o cabe la posibilidad de modificar nuestras molculas o clulas para obtener una actividad biolgica dirigida (por ejemplo las CAR T-Cell Immunotherapy o celulas T modificadas genticamente con vectores virales, para incluirles las secuencias que se necesiten). En estos momentos, esta aproximacin se est convirtiendo en toda una revolucin en el tratamiento de determinados tipos cncer. En los prximos 10 aos oiremos hablar intensamente de immunoterapia basada en clulas T linfocitarias extradas del

51

paciente, modificadas genticamente y reintroducidas para su tratamiento. Muchos ensayos clnicos en marcha abordan este tema y estn obteniendo unos resultados muy esperanzadores.

2).- Dianas epigenticas. En estos momentos, se estn descubriendo tambin muchas molculas de RNA pequeas y otros factores epigenticos que se pueden controlar, (modular, inhibir o estimular) para obtener la expresin proteica deseada para curar una enfermedad, deteniendo la sntesis de proteinas nocivas o parando la modificacin post-translacional de las proteinas epigentica. Por exemplo, se busca parar la metilacin excesiva de las histonas u otras molculas para evitar su efecto nocivo.

3).- El envejecimiento activo abre nuevas oportunidades en el mbito de la farmacologa para encontrar los productos necesarios para abordar esta situacin, intentando revertir o, al menos, paralizar el desgaste fisiolgico natural del envejecimiento a todos los niveles orgnicos. Tambin se puede mejorar la calidad de vida si el organismo no est oxidado o con sobreproduccin de productos txicos celulares.

Para abordar este nuevo paradigma es muy probable que se precise el concurso de tcnicas como el Deep-learning, para predecir modelos y disear estructuras, funciones y propiedades de frmacos en funcin de datos omicos (ver figura 25).

Figura 25. Deep learning en predicin de modelos. Tomado de internet.

52

Para concluir, en la figura 26 se muestran las tendencias tecnolgicas en las diferentes comunidades autnomas [23].

Figura 26. Tendencias tecnolgicas en las CC.AA. Tomado de [23]

La siguiente grfica (figura 27) muestra los resultados de los

proyectos prioritarios, calificados de 1 a 3 de ms a menos prioritarios, que se van a abordar por las CC.AA. en los prximos aos. Se representa una ponderacin multiplicando por 3 los impactos de prioridad 1, por 2 los impactos de prioridad 2 y por 1 los impactos de prioridad 3. En ella, se comprueba que la Receta electrnica y/o interoperabilidad son la principal preocupacin, seguidas de cerca por la Atencin sanitaria a pacientes crnicos con enfoque sociosanitario y por la Historia de salud electrnica

Figura 27: Proyectos prioritarios en las CC.AA. Tomado de [23]

53

5. BIBLIOGRAFA

[i] Carroll, L. (1871) Through the Looking Glass and What Alice Found There. Reino Unido. McMillan Publishers

[ii] Jobs, S. Las 59 Mejores Frases de Steve Jobs. http://www.lifeder.com / frases-de-steve-jobs/

[iii] Girldez, J. (2013). Informe Final de Resultados: La farmacia hospitalaria del futuro en Espaa. Anlisis prospectivo Delphi. Madrid. Fundacin AstraZeneca

[iv] Ramn y Cajal, S. (1940). Reglas y consejos sobre investigacin cientfica. (Los tnicos de la voluntad). Ed. Beltrn. 8 edicin.

[1] Osborn, S. y Williams, S. (2004). Seven steps to patient safety. An overview guide for NHS staff. Londres: The National Patient Safety Agency 2 Edicin.

[2] Kaelber, D. C. y Bates, D. W. (2007). Health information exchange and patient safety. Journal of Biomedical Informatics, 40(6-Supplement 1).

[3] Heinrich, H.W. (1941). Industrial accident prevention: a scientific approach. Nueva York/Londres: McGraw-Hill.

[4] De Vries, E.N. Ramrattan, S.M. y SmorenburgGouma, D.J. (2008). The incidence and nature of in-hospital adverse events: a systematic review. Quality& Safety HealthCare, 17(3), pp. 216-223.

[5] Instituto Nacional de Estadstica. (2008). Establecimientos sanitarios con rgimen de internado.Consultada el 21 de Enero de 2012, en http://www.INE.es

[6] Perrow, C. (1986). Complex Organizations: A Critical Essay, 3rd edition. New York: McGraw-Hill.

54

[7] Kohn, L.T. Corrigan, J.M. y Donaldson, M.S. (1999). To err is human: Building a safer health system. Washington D C: Institute of Medicine National Academy Press.

[8] Davis, P. Lay-Yee, R.Briant, R. Ali, W. Scott, A.ySchug, S. (2002). Adverse events in New Zealand public hospitals I: occurrence and impact. New Zealand Medical Journal, 115 (1167):U271.

[9] Davis, P. Lay-Yee, R.Briant, R. Ali, W. Scott A. y Schug, S. (2003). Adverse events in New Zealand public hospitals II: preventability and clinical context. New Zealand Medical Journal, 116 (1183):U264.

[10] Baker, G.R. Norton, P. y Flintolf, V. (2004). The Canadian Adverse events Study: the incidence of adverse events among hospital patients in Canada. Canadian Medical Association Journal, 170(11).

[11] Crawford, S. Y. Cohen, M. R. y Tafesse, E. (2003). Systems factors in the reporting of serious medication errors in hospitals.Journal of Medical Systems, 27(6).

[12] Brennan, T.A. Leape, L.l. Laird, N.M. Hebert, L. Localio, A.R.yLawthers, A.G.(1991). Incidence of adverse events and negligence in hospitalised patients.Results of the Harvard Medical Practice Study I.The New England Journal of Medicine, 324(6).

[13] Thomas, E.J. Studdert, D.M. Burstin, H.R. Orav, E.J. Zeena, T. y Williams, E.J. (2000). Incidence and types of adverse events and negligent are in Utah and Colorado. Medical Care, 38(3).

[14] Ministerio de Sanidad y Consumo. (2007). Estudio APEAS. Estudio sobre la seguridad de los pacientes en atencin primaria de la Salud. Consultada el 21 de Enero de 2012, en http://www.msc.es/ organizacion/sns/ planCalidadSNS/ docs /Estudio_APEAS_resumen.pdf

[15] Aranaz, J.M. Vitaller, J. y Grupo de Estudio del Proyecto IDEA. (2004). Identificacin de Efectos Adversos. De las complicaciones y efectos adversos a la gestin de los riesgos de la asistencia sanitaria. Estudios para la salud, n 13. Valencia: Generalitat Valenciana.

[16] lvarez E.E. Proyecto IDEA. Consultada el 21 de Enero de 2012, en http://proyectoidea.com/index2.htm

55

[17] Toms, S. Chanovas, M. Roqueta, F. Alcaraz, J. Toranzo, T. y Grupo de trabajo EVADUR-SEMES. (2010). EVADUR: eventos adversos ligados a la asistencia en los servicios de urgencias de hospitales espaoles. Emergencias, 22(6).

[18] Leape, L.l. Brennan, T.A. Laird, N. Lawthers, A.G. y Localio, A.R. (1991). The nature of adverse events in hospitalised patients.Results of the Harvard Medical Practice Study II.The New England Journal of Medicine, 324(6).

[19] Aranaz Andrs, J. M. Aibar Remn, C. Vitaller Burillo, J. y Ruiz Lpez, P. (2006). Estudio Nacional sobre los Efectos Adversos ligados a la Hospitalizacin. ENEAS 2005. Madrid: Ministerio de Sanidad y Consumo. Consultada el 17 de Diciembre de 2011, en http://www.seguridaddelpaciente.es/ contenidos/ castellano/2006/ENEAS.pdf

[20] Perrow, C. B. (1999). Normal Accidents: Living With High Risk Technologies. Princeton: Princeton University Press.

[21] Dantu, R. Clothier, G. y Atri, A. (2007). EAP methods for wireless networks. Computer Standards &Interfaces, 29(3).

[22] Koshy, R. (2005). Navigating the information technology highway: computer solutions to reduce errors and enhance patient safety.Transfusion, 45(4 Supplement).

[23] ndice SEIS 2015. http:// www.seis.es/ imagenes/ IndiceSeis/ INDICE%202015.pdf

[24] Mara Martnez Prez, Guillermo Vzquez Gonzlez, Carlos Dafonte. Safety and Traceability in Patient Healthcare through the Integration of RFID Technology for Intravenous Mixtures in the Prescription-Validation-Elaboration-Dispensation-Administration Circuit to Day Hospital Patients. Sensors 2016, 16(8), 1188; doi: 10.3390/s16081188.

[25] Inforsalud 2014 Las TIC para la atencin a crnicos y para la promocin de la salud. Sociedad Espaola de Informtica Sanitaria (SEIS).

[26] Inforsalud 2010 Las TIC en la Sostenibilidad de los Sistemas para la Salud y el Bienestar. Sociedad Espaola de Informtica Sanitaria (SEIS).

27. Munteanu CR, Fernndez-Blanco E, Seoane JA, Izquierdo-Novo P, Rodrguez-Fernndez JA, Prieto-Gonzlez JM, Rabual JR, Pazos A. Drug discovery and design for complex diseases through QSAR computational methods. Curr Pharm Des. 2010;16(24):2640-55.

56

28. Pastur-Romay LA, Cedrn F, Pazos A, Porto-Pazos AB. Deep Artificial Neural Networks and Neuromorphic Chips for Big Data Analysis: Pharmaceutical and Bioinformatics Applications. Int J Mol Sci. 2016 Aug 11;17(8).

29. Qian N., Sejnowski T.J. Predicting the secondary structure of globular proteins using neural network models. J. Mol. Biol. 1988;202:865884.

30. Aoyama T., Suzuki Y., Ichikawa H. Neural networks applied to structure-activity relationships. J. Med. Chem. 1990;33:905908

31. Wesolowski M., Suchacz B. Artificial neural networks: Theoretical background and pharmaceutical applications: A review. J. AOAC Int. 2012;95:652668.

32. Baskin II, Winkler D, Tetko IV. A renaissance of neural networks in drug discovery. Expert Opin Drug Discov. 2016 Aug;11(8):785-95.

33. Puri M., Pathak Y., Sutariya V.K., Tipparaju S., Moreno W. Artificial Neural Network for Drug Design, Delivery and Disposition. Elsevier Science; Amsterdam, The Netherlands: 2015.

34. Munteanu CR, Gonzalez-Diaz H, Garcia R, Loza M, Pazos A. Bio-AIMS Collection of Chemoinformatics Web Tools based on Molecular Graph Information and Artificial Intelligence Models. Comb Chem High Throughput Screen. 2015;18(8):735-50.

35. Zhang B, Montgomery M, Chamberlain MD, Ogawa S, Korolj A, Pahnke A, Wells LA, Mass S, Kim J, Reis L, Momen A, Nunes SS, Wheeler AR2,, Nanthakumar K4, Keller G, Sefton MV, Radisic M. Biodegradable scaffold with built-in vasculature for organ-on-a-chip engineering and direct surgical anastomosis. Nat Mater. 2016 Jun;15(6):669-78.

36. Javier Pereira, Miguel A. Pereira, Alberto Curra, Celia Teijeiro, Gerardo Baos, Alejandro Pazos, Jorge Teijeiro Expert System for remote monitoring and control of Intensive Care Units. Telemedicine Journal and e-Health.

37. Dossier IBM Watson: www-03.ibm.com

38. Noticias de IBM: www-03.ibm.com/press/es/es/pressrelease/46621.wss

6. NDICE DE FIGURAS

Figura 1: Hiptesis de la Reina Roja ...........................................................................................10 Figura 2: Variedad funcional del profesional farmacutico ............................................................12 Figura 3: Robot para la automatizacin de servicios y oficinas de farmacia ...................................17 Figura 4: Primera pastilla 3D aprobada por la FDA de USA .................................................18 Figura 5: Impresora 3D en fabricacin de frmacos ......................................................................18 Figura 6: Esquema del modelo terico de los Eventos Adversos .....................................................21 Figura 7: Tipos y porcentajes de ocurrencia de Eventos Adversos ..................................................22 Figuras 8: Distribucin segn naturaleza del EA y la evitabilidad ............................................23 Figura 9: Orgenes de datos.Consult@web ...................................................................................27 Figura 10: Importe de los envases dispensados mediante Receta Electrnica .....................................28 Figura 11: Porcentaje de centros de salud que tienen implantado el sistema de receta electrnica

por comunidades ............................................................................................................29 Figura 12: Porcentaje de oficinas de farmacia que operan con receta electrnica .....................................29 Figura 13: Especialidades de Telemedicina .....................................................................................30 Figura 14: Docking de frmacos.. ...............................................................................................35 Figura 15: Portal web Bio-AIMS (bio-aims.udc.es). ......................................................................36 Figura 16: Herramientas disponibles en Target Prediction del portal Bio-AIMS ...............................37 Figura 17: Actuacin de nanomedicamentos....................................................................................38 Figura 18: Funcionamiento del sistema experto instalado en la UCI ..............................................41 Figura 19: Entorno real de los monitores y bombas de inyeccin de frmacos ...................................41 Figura 20: Inteligencia orgnica versus inorgnica. .........................................................................42 Figura 21: Funcionamiento de Watson ...........................................................................................43 Figura 22: Factores de la medicina personalizada y de precisin ......................................................47 Figura 23: Hospi-R y drones patentados por Google .......................................................................48 Figura 24: Impresora de Bio-tinta y sensores embebidos en medicamentos ........................................50 Figura 25: Deep learningen la predicin de modelos ....................................................................51 Figura 26: Tendencias tecnolgicas en las CC.AA .........................................................................52 Figura 27: Proyectos prioritarios en las CC.AA ............................................................................52

59

DISCURSO DE PRESENTACIN

INGRESO DEL PROFESOR D. ALEJANDRO PAZOS SIERRA COMO ACADMICO CORRESPONDIENTE DE LA ACADEMIA DE FARMACIA DE GALICIA.

DISCURSO DE PRESENTACIN POR EL ACADMICO EMRITO DE NMERO

PROF. JOS MIONES TRILLO Ilmo. Sr. Presidente de la Academia de Farmacia de Galicia. Ilustrsimas Autoridades Ilustrsimos Acadmicos Seoras y Seores

Conoc a Alejandro Pazos en el ao 1994 cuando fue nom-brado Delegado de la Universidad de A Corua en la Comisin Interuniversitaria de Galicia. Junto con Pepe Peleteiro, de la Uni-versidad de Vigo y conmigo, en representacin de la USC, recibi-mos el encargo de organizar las pruebas de acceso a la Universidad, as como la seleccin de alumnos para los distintos centros de las tres Universidades de Galicia. Fue una tarea realmente dura, por no decir dursima, ya que la Comisin encargada de estas tareas estaba cuestionada no solo por los alumnos, capitaneados por los CAF que promovan constantes manifestaciones de NON A SELECTIVIDADE, sino tambin por los padres de los futuros universitarios que no se resignaban, con razn, a que sus hijos tu-

60

viesen que esperar hasta finales del primer trimestre del curso aca-dmico para poder matricularse en muchas de las titulaciones a las que pretendan acceder. Para ms "inri", en el curso anterior se haban tenido que repetir los exmenes de selectividad por la exis-tencia de supuestas filtraciones en las materias de ingls y de filoso-fa, con el consiguiente deterioro de la seriedad de las pruebas y del prestigio del organismo organizador de las mismas. A mayor abun-damiento, nos topamos con la negativa de los Centros Pblicos de Enseanza Media a colaborar en el desarrollo de las pruebas selec-tivas porque se les haba suprimido el derecho de matrcula gratui-ta en la Universidad a los hijos de los funcionarios de este colectivo, quedando reservado tal privilegio tan solo a los funciona-rios de Universidad. Ante este panorama, el reto al que nos tuvi-mos que enfrentar no era como para echar cohetes, sino el de salir corriendo como las ratas del barco que se hunde. No fue as por-que pronto surgi entre nosotros una entraable amistad que nos uni y nos anim a superar todos los problemas que se nos plan-tearon. Alejandro, el ms joven de los tres, posea una capacidad asombrosa para promover toda clase de iniciativas para la mejora del proceso; era la locomotora del tren, cuyo freno manejaba Pepe Peleteiro con exquisita discrecin y cautela. No es este el momento adecuado para relatar las mltiples medidas que tuvimos que adop-tar con el fin de corregir los defectos del sistema y alcanzar los ob-jetivos propuestos, pese a lo cual la vspera de las primeras pruebas de acceso a la Universidad realizadas bajo nuestro control tuvimos que hacer frente al anuncio del alcalde nacionalista de Corcubin, tramitado a travs del rector de la USC, de haber depositado ante notario el contenido del examen de ingls que iba a tener lugar al cabo de dos das, lo que al final result ser completamente falso, pero que algunos se haban tomado la molestia de falsificar el pre-sunto examen y llevrselo al alcalde para denigrar las pruebas de acceso a la Universidad. Por todo ello, por el trabajo que nos cost

61

a todos los que hemos pasado por la CiUG, quiero aprovechar esta ocasin para mostrar la frustracin suscitada por la eliminacin de las PAAU en la nueva Ley de Educacin recientemente implantada. Tanto esfuerzo realizado a lo largo de aos por conseguir un siste-ma de acceso a la Universidad justo, que daba a cada uno lo que le corresponda, y que acab siendo unnimemente aceptado por do-centes, alumnos y padres, se ha tirado por la borda. Una verdadera pena!

Alejandro dej la CiUG en el ao 1997 para ocupar en la Xunta de Galicia el puesto de Subdirector Xeral de I+D y despus el de Secretario Xeral del Plan Galego de I+D, en donde consigui reunificar las distintas Ayudas a la Investigacin dispersas por todas las Conselleras en un nico organismo, el cual se conform en su momento como la actual Secretaria Xeral de I+D, dependiente entonces directamente del Presidente de la Xunta. En el ao 1998, el Rector Meiln le convence para incorporarlo a su equipo de la UDC nombrndole Vicerrector de Profesorado, cargo que ocup durante tres aos, desempeando despus el Vicerrectorado de Planificacin Acadmica y finalmente el de Investigacin, que era el que ms le apeteca. Sin duda alguna el Rector pensaba en l como su sucesor en el cargo, pero no pudo ser as porque fue elegido para tal puesto su compaero de Facultad, Jos Mara Barja. La Universidad de A Corua perdi a quien hubiese sido un excelente dirigente, pero a cambio gan a un magnfico investigador, ya que el desempeo de las mltiples tareas de Rector en una Universidad que daba sus primeros pasos le hubiese impedido disponer del tiempo necesario para formar el amplio grupo de investigacin que dirige actualmente. En efecto, dejada a un lado su actividad polti-co-universitaria, se dedic con todo ese entusiasmo que le caracte-riza a explotar su talento en el rea de la Informtica Biomdica, de la que era pionero en Espaa, puesto que en el ao 1987 ya haba

62

formado el primer grupo de investigacin de esta especialidad en la Universidad Politcnica de Madrid, creando posteriormente en la Universidad de A Corua otros grupos que desembocaron final-mente en el actual Grupo Multidisciplinar RNASA-IMEDIR (Redes de Neuronas Artificiales y Sistemas Adaptativos e Informtica M-dica y Diagnstico Radiolgico), constituido por cerca de 40 inves-tigadores, 25 de ellos doctores, pertenecientes a reas tan diversas como las de Informtica, Medicina, Qumica, Fsica, Ingeniera, Arquitectura, etc. Este grupo de investigacin, integrado en la Red Gallega de Investigacin y Descubrimiento de Frmacos y en la plataforma INNOFARMA, trabaja, entre otros temas, en la bsqueda de nue-vas dianas de medicamentos de diferente ndole junto con otros grupos de la Universidad del Pas Vasco y de la Universidad de Santiago, dirigidos stos por nuestros compaeros acadmicos los profesores Mabel Loza y ngel Carracedo. Por sus laboratorios han pasado durante estos aos ms de 150 investigadores en for-macin y contratados con cargo a proyectos de I+D+i, que ac-tualmente desarrollan su labor profesional en empresas de mbito autonmico, estatal e internacional o en centros de I+D+i de refe-rencia internacional.

Es difcil resumir en una presentacin como sta el extenso curriculum investigador del Prof. Alejandro Pazos. Intentar sinte-tizarlo. Ha sido coordinador o colaborador en 46 Proyectos de Investigacin nacionales financiados por Organismos pblicos con una cuanta del orden de cinco millones y medio de euros. Tambin particip en tres proyectos europeos financiados con casi 4 millo-nes de euros, y ha firmado 34 Convenios con instituciones privadas que le reportaron un total de un milln y medio de euros. Resu-miendo, su grupo de investigacin, en conjuncin con otros en el caso de los tres proyectos europeos, ha conseguido una financia-

63

cin que sobrepasa los once millones de euros, una cantidad ms que respetable.

Es autor de 50 artculos publicados en revistas internacionales de prestigio recogidas en el Journal of Citation Report, de ms de 100 publicaciones entre libros y otras revistas, y de ms de un centenar de comunicaciones en Congresos cientficos, tanto nacionales co-mo internacionales. Ha conseguido ser referenciado por otros auto-res en ms de 2.300 ocasiones, siendo el segundo investigador ms citado en las etiquetas de informtica-mdica y en sistemas de in-formacin del cuidado de la salud. Es titular de ms de 25 patentes y registros de software, dos de ellas en explotacin en la actualidad. Hasta el momento ha dirigido 25 tesis doctorales en Ingeniera In-formtica y en reas de ciencias de la salud, teniendo actualmente otras 7 en vas de ejecucin. Es miembro de diversas sociedades cientficas internacionales, como el Institute of Electrical and Electronic Engineers, la Association for Computer Machinery, la International Neural Network Society, la International Association of Knowledge Engineers, as como socio fundador de la Internet Society en Espaa. Es tambin revisor y miembro de los comits cientficos de mltiples revistas y de congresos internacionales y ha sido invitado a visitar diferentes centros de investigacin de reconocido prestigio en las Universida-des de Harvard en Boston, International University en Miami, University Southerm of California en Los Angeles, Standford University en Palo Alto, Melbourne en Australia, Glasgow en el Reino Unido y Aveiro en Portugal, as como el Centro de Investigacin CR4 en Cerdea, el Insti-tuto Tecnolgico de Georgia en Atlanta, al que lleva acudiendo anual-mente desde el ao 1997, lo mismo que sucede desde el ao 1990 en el caso del Laboratorio de Redes de Neuronas Artificiales de la Facul-tad de Informtica de Madrid.

En su formacin acadmica destaca el hecho de que pos