El proyecto PROMETE (Patient Reported Outcomes Measures en pacientes con Enfermedad TromboEmbólica) permite la recopilación de resultados reportados por el propio paciente relativos a su calidad de vida junto con otra información de interés clínico. A este sistema se incorporarán técnicas de análisis de Real World Data (datos observacionales derivados de lo que ocurre en el mundo real) e inteligencia artificial para obtener y analizar los datos proporcionados, así como realizar análisis predictivos para la prevención de recurrencia/mortalidad. Además, este sistema establecerá algoritmos que impacten en la toma de decisiones clínicas.
Los pacientes con enfermedad tromboembólica, trombosis venosa profunda y embolia pulmonar pueden padecer complicaciones graves durante su fase diagnóstica inicial y durante el seguimiento que alteren su calidad de vida previa al episodio trombótico. En este contexto, dónde la evaluación de los resultados clínicos es importante para el manejo y seguimiento de los pacientes surge el proyecto PROMETE, que utiliza tanto medidas objetivas como subjetivas para valorar estos resultados, los cuales sin duda mejorarán la calidad de vida y las necesidades de los pacientes anticoagulados.
Para desarrollar esta ambiciosa iniciativa, en el Hospital de Fuenlabrada se ha constituido un equipo de trabajo multidisciplinar integrado por farmacéuticos hospitalarios, médicos internistas especialistas en enfermedad tromboembólica venosa y miembros del equipo de Sistema de Información.
La primera fase del proyecto PROMETE se van a establecer las bases antes de construir el servicio digital. Para ello, se segmentará a los pacientes con enfermedad tromboembólica en tres o cuatro grupos en base a sus necesidades y se entrevistará a una muestra representativa de cada grupo para analizar e identificar patrones comunes. En esta primera recopilación de datos se incluirán los que hacen referencia a los PROMs y, además, las variables clínicas asociadas a posible recurrencia/supervivencia, complicaciones asociadas con el tratamiento (sangrado, complicaciones asociadas a procedimiento) y consecuencias a largo plazo.
Por último, los datos proporcionados en las fases anteriores se analizarán mediante técnicas de inteligencia artificial con el fin de realizar análisis predictivos para prevenir recurrencia, adaptar de forma individualizada el tratamiento anticoagulante y acompañar al paciente en la mejora del control de su vida. Asimismo, se establecerán algoritmos que impacten en la toma de decisiones en base a la información proporcionada junto con otras variables de interés clínico.
