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Ecosistemas Digitales en Salud

Un ecosistema se define como un complejo de organismos vivientes, su ambiente físico y sus relaciones en una unidad espacial particular.

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Ecosistemas Digitales de Salud

Un ecosistema se define como un complejo de organismos vivientes, su ambiente físico y sus relaciones en una unidad espacial particular. Los ecosistemas vinculan sus elementos mediante dos grandes fuerzas vitales: El flujo de energía y el ciclo de nutrientes.

La creación de ecosistemas en los sectores industriales genera fuerzas vitales diferentes enfocadas en la disrupción e innovación de los productos y/o servicios que se entregan. Los ecosistemas en salud tienen el potencial de generar experiencias personalizadas e integradas para los usuarios, optimizar la productividad, disminuir las ineficiencias, mejorar el relacionamiento y lo más importante generar mejores resultados con un mejor equilibrio en el costo financiero.

Para crear un ecosistema de salud no solo se requiere la integración de los actores (tan difícil de lograr en nuestro medio), sino aclarar la cadena de valor, generar un modelo único y tener un robusto control de la captura y análisis de la información dentro del mismo. El enfoque actual de los sistemas de salud es la transición de la gestión del evento o episodio al cuidado continuo integrativo independiente del escenario en donde este se ejecute (la salud fuera de los hospitales).

El mundo moderno se mueve entre los gemelos de la innovación tecnológica que son las tecnologías de la información y la biología (infotech y biotech), por lo cual la creación de estos ecosistemas de salud se ve facilitada por la incorporación de estos elementos mediante la generación de las operaciones digitales avanzadas que deben ser complementarias para una gestión holística del riesgo en salud (ver Next-Generation Medicine en publicaciones previas).

Ventajas de un Ecosistema Digital de Salud

Las ventajas de moverse de un sistema de salud (episodios desintegrados) a un ecosistema de salud son:

a. Gestión eficiente mediante la eliminación o minimización de las fricciones clásicas en las transiciones del cuidado y de los cuellos de botella de la integración clínico-administrativa

b. Trabajo cooperativo en redes de conocimiento (networking) que permitan desarrollos transdisciplinarios, para optimizar la arquitectura del ecosistema (plataformas integradoras en salud bidireccionales).

c. Agilización de la cadena de valor en todos sus elementos.

d. Mejora en la analítica para inteligencia de negocios y medición de resultados.

e. Adaptabilidad a la difícil dinámica de la salud-enfermedad. 

Además de la integración multinivel, hay una característica crítica de los ecosistemas que es el valor exponencial generado por la potenciación sumatoria de los componentes al todo, de esta manera no se trata de una competencia desregulada y salvaje sino de un crecimiento paralelo.

El ecosistema digital del futuro como es obvio debe mantenerse centrado en el paciente, pero brindar los siguientes componentes a través de operaciones digitales avanzadas:

  • Atenciones en salud clásicas.
  • Cuidado domiciliario de alta calidad.
  • Migración de actividades al entorno socio-comunitario.
  • Integración de actividades encaminadas a salud usualmente excluidas de la atenciñon clásica (prescripción nutricional y de ejercicio).
  • Integración de hitos administrativos y de soporte financiero.

Toda esta información “viva” y dinámica debe registrarse en forma sincrónica o asincrónica a través de plataformas bidireccionales y almacenarse en la nube para retroalimentar al mismo ecosistema y generar no solo datos para optimización sino también para predecir desenlaces y prescribir intervenciones costo efectivas. Es crítico que exista lo que mas adelante definiremos como liquidez del dato entre los actores involucrados.

Un aspecto interesante del ecosistema es que no solo abarcaría a los enfermos, sino que es un modelo salutogénico, con una estructura modular y dinámica por lo cual puede abarcar las intervenciones en salud para los sanos, así como vincular organizaciones externas al sector salud que puedan y deban participar (instituciones religiosas, comunitarias, judiciales, etc). De igual forma pueden generarse grupos especiales de población que no se contemplan usualmente en los sistemas de salud y que cobran vital importancia en un ecosistema como las madres comunitarias, los inspectores de policía, los maestros o las asociaciones sindicales.

Esto quiere decir que las capas de intervención del ecosistema serán mucho más profundas e interconectadas dado que el punto de contacto de los servicios de salud con las personas es usualmente tangencial y episódico, mientras la vida real es una corriente de transacciones de todo tipo.

Capas del Ecosistema de Salud Digital

Imaginemos entonces la travesía del paciente X en un ecosistema digital. El paciente X es una persona clasificada como pluripatológica o del grupo crónico complejo, es decir tiene al menos 3 enfermedades de alto impacto con un elevado consumo de servicios de salud, pero que ha tenido un difícil control de sus enfermedades por diferentes circunstancias. ¿La solución para el paciente X es aumentar la medicalización o internarlo en los servicios de salud?, en un sistema de salud episódico posiblemente si, en un ecosistema de salud posiblemente sería una evaluación del lugar que ocupa el paciente X y sus interacciones de todo tipo esquematizadas de la siguiente forma:

Figura 1: Travesía del Paciente X en un Ecosistema Digital de Salud

Travesia del paciente

Como se intuye de la figura anterior las tres grandes capas de un ecosistema de salud son: Infraestructura, inteligencia y ejecución personalizada. La primera permite capturar múltiples datos, la segunda analizar esa información “viva” para generar insights que permitan pasar a la fase de ejecución personalizada y ampliamente integrada con los otros actores del ecosistema.

El elemento central de la infraestructura es lo que algunos llaman la “liquidez” del dato que consiste en la capacidad de acceder, capturar, digerir y manipular la información, idealmente en el máximo nivel de estandarización (hoy aun es difícil). De esta liquidez depende el nivel de exactitud de los insights. En un futuro muy cercano los datos de biotech (genómica, farmacogenómica, proteómica etc) deberán integrarse en dicho flujo de liquidez. Si bien iniciativas como la interoperabilidad de historia clínica electrónica hacen parte de la gestión de liquidez del dato, es mucho mas crítica la estandarización de la información y/o el desarrollo de procesadores de lenguaje natural que agilicen el proceso que tenemos hoy.

De igual forma la generación de ecosistemas digitales en salud lleva a discusiones muy importantes respecto a la protección, anonimización de datos y seguridad informática. Esto por supuesto requiere una discusión técnica de nivel nacional que tendrá que ser realidad en los siguientes meses (no pueden ser años).

El elemento central de la inteligencia son las tecnologías cognitivas (machine learning, procesamiento de lenguaje natural, inteligencia artificial, big data etc). El análisis de los datos que lleguen a través de la infraestructura permitirá una identificación “profunda” del paciente, el desarrollo de vías clínicas y personalización de planes de intervención, así como medicina de precisión de alto nivel.

Finalmente, el componente comprometimiento requiere la integración en plataforma bidireccional, la optimización de la experiencia del paciente y nuevos modelos de pago y contratación de servicios.

Operaciones Digitales del Ecosistema de Salud

Las operaciones digitales que fueron descritas previamente en Next-generation Medicine son el eje gravitacional de los ecosistemas digitales. Dentro de estas tenemos:

operaciones digitales

Conclusiones

El valor exponencial del ecosistema digital en salud depende del entendimiento y la adopción del mismo por los actores tradicionales del sector. Los prestadores adhiriéndose a la interoperabilidad y las tecnologías cognitivas para el soporte de la decisión clínica, los aseguradores adhiriéndose a las autorizaciones agiles en tiempo real y a la liquidez del dato, y los tomadores de decisión regulando las particularidades de estos ecosistemas y medir el desempeño de los mismos. Unos y otros entre tanto deben gestar nuevos modelos de relacionamiento entendiéndose como mejores modelos de pago, de acceso a tecnologías y de contratación de servicios enfocados a la nueva realidad. El pago por evento entre otros demonios, tendría una herida mortal con estas nuevas dinámicas de los ecosistemas digitales de salud.

No es casualidad que “gigantes” de la tecnología como Amazon ®, Google ® y Microsoft ® tengan ya un departamento de salud apalancado por sus impresionantes capacidades digitales, pero vale la pena resaltar que es el contenido clínico y biológico lo que permite crear el verdadero valor exponencial de estos ecosistemas.

Este documento se basa en el informe de Shubham SinghalBasel KayyaliRob Levin, and Zachary Greenberg, The next wave of healthcare innovation: The evolution of ecosystems” publicado por McKinsey Company y en la experiencia del autor en creación de plataformas digitales bidireccionales con la empresa MedzAIo® en Colombia.

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Plasma convaleciente de COVID-19 y efectos inmunológicos en pacientes graves

La inmunización pasiva con plasma de pacientes con COVID-19 recuperados a pacientes infectados con SARS-CoV-2 podría ayudar a controlar la infección antes de que los pacientes hayan generado una respuesta inmunitaria adecuada

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Juan Manuel Anaya

El Doctor Juan Manuel Anaya ha compartido con CONSULTORSALUD los resultados que hasta el momento lleva el grupo de investigación sobre el plasma de convalecientes para manejar el Covid 19, en el tema de efectos inmunológicos.

El grupo lo componen Acosta-Ampudia Y, Monsalve DM, Rojas M, Rodríguez Y, Gallo JE, Salazar-Uribe JC, Santander MaríJosé, Cala MóP, Zapata W, Zapata MaríIsabel, Manrique Rubé, Pardo-OviedoJM, Camacho B, Ramírez-Santana C, Anaya JM, el grupo CP-COVID-19, composición del plasma de convalecencia COVID-19 y efectos inmunológicos en pacientes graves, Journal of Autoimmunity (2021), doi: https: //doi.org/10.1016/j.jaut .2021.102598

Conclusiones del estudio sobre los efectos inmunológicos en pacientes graves

El estudio mostró un diferencial de respuesta inmune dinámica y continua entre los tratamientos. Aunque se han propuesto mecanismos de acción independientes de anticuerpos para explicar el efecto de la PC [3], no se observaron diferencias entre donantes y superdonantes en términos de citocinas y perfil metabolómico. Los superdonantes tenían títulos de NAbs ≥1: 256, que excedían la recomendación de la FDA de ≥1: 160 [9,29]. Por lo tanto, la principal diferencia entre los superdonantes y los donantes estaba en sus niveles de anticuerpos, que estaban altamente correlacionados con los NAb .

El plasma de convalecientes

El plasma de convalecencia (PC) ha surgido como tratamiento para COVID-19. Sin embargo, la composición y el mecanismo de acción no se conocen completamente. Por ello, realizamos un estudio controlado de dos fases en el que, en primer lugar, se evaluó el estado inmunológico y metabolómico de los pacientes recuperados y graves.

En segundo lugar, se evaluó el efecto de 28 días de la PC sobre la respuesta inmune en pacientes graves. Se incluyeron 19 pacientes COVID-19 recuperados, 18 pacientes hospitalizados con enfermedad grave y 16 controles prepandémicos. Los pacientes con enfermedad grave fueron tratados con transfusión de CP y terapia estándar (es decir, receptores de plasma, n = 9) o terapia estándar sola (n = 9).

Las evaluaciones clínicas y biológicas se realizaron el día 0 y durante el seguimiento los días 4, 7, 14 y 28. Parámetros clínicos, carga viral, inmunoglobulina (Ig) G total e IgA anti-S1-SARS-CoV-2, Se examinaron anticuerpos neutralizantes (NAb), autoanticuerpos, citocinas, linfocitos T y B, y perfiles metabolómicos y lipidómicos.

Los anticuerpos totales IgG e IgA anti-S1-SARS-CoV-2 fueron factores clave para la selección de CP y se correlacionaron con NAb. En pacientes con COVID-19 grave, principalmente interleucina (IL) -6 (P = <0,0001), IL-10 (P = <0,0001), IP-10 (P = <0,0001), acilos grasos y glicerofosfolípidos fueron más altos que en los recuperados pacientes.

Se observaron autoinmunidad latente y anticuerpos anti-IFN-α tanto en pacientes recuperados como en pacientes graves. COVID-19 CP indujo una modificación temprana pero transitoria del perfil de citocinas y aumenta los anticuerpos IgG anti-S1-SARS-CoV-2. En el día 28 después de la transfusión, una disminución en las células T CD4 + activadas, efectoras y efectores de memoria (P <0.05) y CD8 + activadas y efectoras (P <0.01) y células B vírgenes (P = 0.001), y un aumento en Se observaron células B de memoria clásicas (P = <0,0001) y células T CD4 + de memoria central (P = 0,0252).

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Descargue COVID-19 convalescent plasma composition and immunological effects in severe patients

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68.000 millones giró la ADRES para pruebas Covid-19 en los últimos seis meses

La ADRES informó que ha girado más de $68.168 millones a centros médicos y laboratorios del país que realizan pruebas Covid de PCR y antígeno.

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68.000 millones giró la ADRES para pruebas Covid-19 en los últimos seis meses

La ADRES informó que ha girado más de $68.168 millones a centros médicos y laboratorios del país que realizan pruebas PCR y de antígeno a los afiliados de ambos regímenes desde el 26 de agosto de 2021cuando el Gobierno determinó financiar el pago de las pruebas diagnosticas de Covid-19 a través de la ADRES.

En total se pagaron 499.810 pruebas, que ayudado a detectar casos y cadenas de contagio en la población colombiana. Con el giro de estos recursos la ADRES está al día con el reconocimiento del pago de pruebas Covid-19; el giro más reciente se efectuó el 18 de enero de este año por un valor de $16.012 millones de pesos que beneficiaron a 83 IPS y centros de diagnóstico.

También puede leer: ¿Por qué el Covid-19 afecta más a los hombres que a las mujeres?

Es preciso mencionar que estos recursos se entregan a través del mecanismo de giro directo. La ADRES además informó cuales son los prestadores y los laboratorios que más recursos han recibido por pruebas Covid-19:

IPSValor cifras en millones de $
Diagnóstico y asistencia médica $56.588
Clínica Sebastián Cali $2.214
Laboratorio clínico Citisalud $992
Instituto de diagnóstico médico $818
Salud familiar IPS$786
Laboratorio clínico Biolab $786
Laboratorio Bonnadona$675
Salud social por acciones simplificada $582
Laboratorio clínico Kheneyzir Fayad $475
Laboratorio Clínico Yamina Cumplido Romero $459

Toda la información del mecanismo de reconocimiento de pruebas COVID-19 está publicada en la página web de la ADRES en Reconocimiento COVID y en Lupa al Giro en la sección “Pago pruebas COVID-19”, en donde las IPS y demás centros de diagnóstico pueden consultar los giros que se les han realizado a lo largo de todo el país.

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¿Por qué el Covid-19 afecta más a los hombres que a las mujeres?

El Covid-19 afecta más a hombres que a mujeres… La razón podría estar en la genética de ambos sexos.

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¿Por qué el Covid-19 afecta más a los hombres que a las mujeres

La tasa de mortalidad del Covid-19 es mucho más alta en hombres que en mujeres, sin embargo, científicos del mundo aún no tienen claro a que se debe este fenómeno. Gracias a las investigaciones recientes se sabe que uno de los principales factores de riesgo es la edad avanzada, sin embargo los hombres mayores que fallecen a causa del coronavirus dobla la cifra de mujeres de la misma edad que mueren por el mismo.

Esto se ha evidenciado también con otras enfermedades y se debe generalmente a factores externos de comportamiento y estilo de vida, pero recientes investigaciones demuestran que el sexo biológico también influye en la tasa tan alta de mortalidad en hombres.

Es preciso aclarar, que el sexó biológico no se limita a los órganos sexuales, sino que este determina el funcionamiento del sistema inmune con claras diferencias tanto en animales como en humanos. Generalmente, las hembras de diferentes especies tienen sistemas inmunológicos más efectivos que los machos. Por ejemplo, investigadores de la universidad de Yale en Estados Unidos demostraron que las mujeres generan más inmunidad que los hombres tras ser vacunadas contra la gripe. De otro lado, los hombres infectados con VIH tienen tendencia hacia una carga viral más alta que las mujeres infectadas con el virus.

Este comportamiento inmunológico es visible desde los primeros meses de vida, ya que las niñas de corta edad resisten más a las enfermedades infecciosas. Es importante recordar estos puntos ya que el fallecimiento a causa del Covid-19 no obedece a la potencia del virus sino a la reacción disfuncional del sistema inmune del paciente.

Días después de la infección, hay personas que comienzan a producir gran cantidad de proteínas inflamatorias que, en teoría, deberían alertar a los anticuerpos del sistema inmune. Pero esa sobrecarga inflamatoria acaba colapsando las defensas y afectando el funcionamiento de los pulmones. Esto se conoce como tormenta de citoquinas, así se denominan las moléculas inflamatorias que agravan la enfermedad hasta producir la muerte.

Lo que el equipo científico observó es que la producción de estas moléculas es más común en hombres que en mujeres, especialmente en edades avanzadas. También se evidenció que los hombres producen menos células T que son las que se encargan de atacar las células infectadas con el virus.

Adicionalmente, estudios previos han demostrado que algunos pacientes con Covid-19 generan anticuerpos dañados que pueden empeorar el estado de la enfermedad, el 95% de los casos que se conocieron con este defecto eran hombres.

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Explicación genética del problema

Los hombres tienen un cromosoma X heredado de la madre y un cromosoma Y heredado del padre mientas que las mujeres tienen dos copias del cromosoma X de cada progenitor. Los seres humanos tiene 23 pares de cromosomas en los que se divide el conjunto de todo el genoma (secuencia única con más de 3.000 millones de letras genéticas que contienen toda la información que configura a una persona). El cromosoma X tiene varios genes que coordinan el correcto funcionamiento del sistema inmunológico.

Un estudio realizado en Holanda analizó hombres de 20 años que presentaron síntomas de covid grave, evidenciando un defecto en el gen TLR7, este gen se sitúa en el cromosoma X y estos hombres tenían solo una copia del gen y era defectuosa. El gen TLR7 crea proteínas muy importantes que detectan la entrada de un virus al cuerpo por lo que estaban en desventaja frente a las mujeres de la misma edad.

Generalmente, solo una de las copias del cromosoma X está activa, pero no es siempre la misma. “Este fenómeno supone que más o menos un 50% de las células de una mujer usarán la copia del cromosoma X que le pasó su padre y el otro 50% usará el de la madre”, explica José Luis Labandeira, catedrático de Anatomía Humana de la Universidad de Santiago de Compostela. “Si una mujer tiene un defecto en uno de los genes del sistema inmune del cromosoma X, se podría corregir porque no todas sus células usarán la copia dañada”, añade el especialista.

Además, el cromosoma X contiene otros genes que ayudan a tener una respuesta inmune más potente en mujeres que en hombres especialmente en edades avanzadas. El organismo envejece y a su vez lo hace el sistema inmunológico, los hombres presentan un debilitamiento de las defensas hacía los 63 años, para esta etapa de la vida masculina la función inflamatoria del sistema inmune se fortalece mientras que la inmunidad adaptativa pierde fuerza, lo que deriva en la incapacidad de fabricar suficientes anticuerpos especializados para nuevos virus además de afectar la capacidad de las células de memoria que funcionan recordando y atacando los virus recurrentes. Esta afectación también la presentan las mujeres pero hacía los 70 años.

En contraste, el estrógeno regula el funcionamiento de muchos tipos de células del sistema inmune. Una de las formas de esta hormona contribuye a bajar los niveles de proteínas inflamatorias, algo que puede ser clave cuando se va a experimentar la denominada tormenta de citoquinas. El estrógeno también aumenta la producción de ACE2, la proteína de la superficie celular que el coronavirus usa como puerta de entrada a nuestras células.

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