A propósito de un caso: PRESTO-CLINIC

Todos somos muy conscientes de la excesiva prevalencia de los problemas de salud mental que achacan a nuestra sociedad. Estos problemas alcanzan a una de cada cuatro personas a lo largo de su vida, si no es más. O lo que es lo mismo, 1.000 millones de personas se ven afectadas por problemas de salud mental en todo el mundo. 

Se calcula que los costes directos e indirectos de los problemas de salud mental  representan el 4% del producto interior bruto de España. La mitad de ese porcentaje es competencia de Atención Primaria puesto que son problemas de ansiedad y depresión. Por lo tanto, los problemas de salud mental superan ampliamente los recursos sanitarios disponibles en España y también en el mundo. 

Como sistema sanitario, el principal reto que se plantea es cómo ofrecer una atención oportuna a esta demanda creciente. Afrontar este reto implica hacer frente a otros problemas secundarios: 

• Las listas de espera son de entre dos y tres meses para ver a un especialista.
• Limitación de recursos y tiempo.
• La sobrecarga para el médico de atención primaria.
• La dificultad para personalizar tratamientos y seguimiento, ya que no todo el mundo tiene la formación de psicología y de los fármacos para dar una respuesta personalizada. 
• Los costes indirectos. Cuando una persona está de baja esperando un diagnóstico o un tratamiento, genera unos costes para la seguridad social. Estos costes se podrían evitar si la persona hubiese recibido el tratamiento antes, sin tener que esperar tres meses o hubiese tenido acceso a un psicólogo (son escasos). Podría haber vuelto a su trabajo y a su vida normal antes, es decir, podría haber recuperado antes su calidad de vida familiar y social, que con un problema de salud mental se pierde. 

¿En qué consiste Presto-Clínic?

El proyecto Presto-Clínic es un proyecto ambicioso y nace precisamente para intentar dar respuesta a los problemas anteriormente mencionados. Presto-Clínic es una plataforma que ofrece a los médicos unos indicativos que pueden ayudarles a la hora de tomar decisiones ante un paciente que acude a la consulta con problemas de salud mental. 

Por ejemplo, gracias a los indicativos, el médico puede ver fácilmente si tiene que derivarlo o no al especialista; si debe recetar tal fármaco o bien indicarle que vaya al psicólogo; o si no tiene acceso al psicólogo, que otras pautas puede seguir. 

Así pues, la herramienta ayuda a:

• Ofrecer tratamientos psicológicos oportunos y personalizados.
• Optimizar recursos y tiempos de atención, según la severidad.
• Monitorizar continuamente y detectar situaciones urgentes, no simplemente ponerlo en la cola. Debemos tener en cuenta que en esa cola hay mucha gente: muchos pacientes padecen síntomas ansioso depresivos leves que con psicología y una app podrían haber mejorado; pero también hay muchas otras personas con síntomas graves que podrían intentar suicidarse, terminando en urgencias o muriendo.

Modelos predictivos de severidad

Para el desarrollo del proyecto, en primer lugar se consultó el programa  PADRIS-AQUAS para obtener datos anonimizados de todos los pacientes que habían ido a consulta por problemas de salud mental en atención primaria durante el período de 2010 al 2019. También se obtuvo el número de controles que finalmente no fueron referidos al especialista ni visitaron urgencias de psiquiatría. Con estos datos, se pudo comparar cuáles eran esos factores de riesgo que realmente permiten predecir que una persona pueda estar de aquí a unos meses o unos años peor y que vaya a necesitar un especialista. 

Gracias a todos estos datos, se ha podido crear con Machine Learning nuevos modelos predictivos de severidad. Esto se traduce en saber quién tiene más riesgo de empeorar o sufrir un evento adverso como puede ser una depresión grave, una hospitalización, una atención en urgencias, o un intento suicida. 

Los datos del PADRIS son limitados ya que están sometidos a una anonimización bastante estricta y por tanto, no se puede ver todo. Se pueden ver cosas a rasgos generales, como son los rangos de edad o los diagnósticos. Además, todos los datos generados se observan de forma macro, desde arriba pero en cantidades masivas. Estos son los datos de Cataluña:  

• Casi 500 mil pacientes atendidos en salud mental especializada  en dicho periodo 
• 959.440 controles

Trabajando con esta base de datos y con los profesionales de atención primaria, se puede estudiar cómo mejorar algún otro indicativo o incluso analizar qué estamos haciendo bien y qué no como equipo. 

La prescripción de antidepresivos

 También gracias a PRESTO-Clínic junto con los médicos de atención primaria, se ha podido analizar la prescripción de antidepresivos. 

Los medios de comunicación hacen referencia a un exceso de prescripción de este tipo de medicamento. Este dato es cierto, pero con matices: tal y como vemos en la siguiente gráfica, el número de diagnósticos en salud mental que son las barras azules, también aumenta, aunque los antidepresivos han subido un 400% más que los diagnósticos. 

¿A qué se debe este exceso? Se prescriben antidepresivos porque faltan recursos. Si el paciente pudiera acceder fácilmente a un psicólogo, habría ido a terapia. Sin embargo, el psicólogo de la seguridad social tiene 4 meses de lista de espera. Lo más rápido para el médico que solo tiene 7 minutos y que por supuesto quiere ayudar al paciente es recetar antidepresivos. Por tanto, no sería justo hablar de un exceso de medicalización sin tener en cuenta que el médico utiliza las herramientas que tiene disponibles para ayudar al paciente y lo más rápido posible. 

Presto App, para síntomas leves y moderados

A día de hoy, sabemos que una app puede ayudar a mejorar los síntomas ansioso depresivos leves y moderados. En atención primaria y en la sociedad en general, los problemas de ansiedad y depresión son los más prevalentes, un 60/80%. Para otros síntomas más severos, es difícil que una app pueda mejorarlos. Aún así, existía la necesidad real de desarrollar Presto App.  

La app tiene un chatbot que ha demostrado ser útil para detectar la presencia y la gravedad de la ansiedad y los síntomas depresivos. También es muy útil para reducir el agotamiento relacionado con el trabajo y para detectar el riesgo de suicidio. Los resultados son prometedores, aunque sugieren la necesidad de hacer algunos cambios para la fase de finalización que permitan mejorar el compromiso. 

En la fase final de desarrollo se construirá la plataforma como si fuese un puzzle muy grande de datos, integrando los datos del Padris, los de la app y las guías clínicas farmacológicas, para que el médico pueda decidir qué es lo mejor para cada paciente. 

 A continuación observamos una infografía descriptiva de proceso del proyecto PRESTO. 

Barreras, riesgos y desafíos 

El desarrollo del proyecto PRESTO descrito anteriormente ha sido complicado. 

Para empezar, el equipo de trabajo es multidisciplinar y muy grande: desarrolladores, abogados, médicos, analistas de datos, diseñadores gráficos. Y cada uno tiene su propia visión del tema. 

Por otro lado está el tema de la financiación que es lo que permite promover el proyecto: el organismo financiador exige resultados académicos lo que hace que el producto se resienta. Además, el dinero se tiene que gastar en un tiempo determinado, que es difícil de cumplir ya que está fijado por las convocatorias públicas que las tecnologías deben desarrollarse in the house, y esto es muy complicado. 

 Luego están todos los aspectos técnicos, de seguridad y confidencialidad. De hecho, gran parte del presupuesto se invirtió en llevar los datos al Hospital Clínic de Barcelona y el proceso fue super complejo, por lo que ahora no queda financiación para acabar la app. 

Los aspectos regulatorios tampoco ayudan: son poco claros, costosos y con tiempos prolongados. Hay que regular la plataforma y la app, cada una por su parte como medical devices, pero nadie tiene claro dónde va qué, ni qué clase de medicamento es. 

Por último, el gran desafío es la valorización y sostenibilidad a largo plazo de la app, cuando no quede financiación pública. 

Referencias

• Global Burden of Disease Study 2016, Haro et al. 2006, Parés-Badell et al. 2014.
• Anmella G, Primé-Tous M, Segú X, Solanes A, Ruíz V, Martín-Villalba I, Morilla I, Also-Fontanet A, Sant E, Murgui S, Sans-Corrales M, Murru A, Zahn R, Young AH, Vicens V, Viñas-Bardolet C, Martínez-Cerdá JF, Blanch J, Radua J, Fullana MÀ, Cavero M, Vieta E, Hidalgo-Mazzei D. PRimary carE digital Support ToOl in mental health (PRESTO): Design, development and study protocols. Rev Psiquiatr Salud Ment (Engl Ed). 2021 Apr 29:S1888-9891(21)00051-3. English, Spanish. doi: 10.1016/j.rpsm.2021.04.003. Epub ahead of print. PMID: 33933665.
• www.prestoclinic.cat