En la última década, la atención sanitaria se ha alejado del enfoque tradicional de "talla única" para acercarse a la medicina personalizada. Aunque el concepto de medicina de precisión suele traer a la mente aspectos como la elaboración de perfiles genéticos para intervenciones terapéuticas específicas (por ejemplo, dosis de fármacos adaptadas), también puede aplicarse para facilitar comportamientos más saludables entre los pacientes1.
En un reciente artículo para Harvard Business Review, Shirley Chen y Mitesh Patel explican cómo el aumento de las herramientas sanitarias digitales, como las aplicaciones sanitarias para móviles, las tecnologías para llevar puestas y otras herramientas de seguimiento remoto de pacientes, ofrece nuevos canales para la atención personalizada.2 Estas herramientas brindan la oportunidad de recopilar una gran cantidad de datos de los pacientes, que a su vez pueden proporcionar información sobre comportamientos sanitarios, preferencias, rasgos de personalidad, motivaciones, barreras, zona de residencia, etc.
Muchos de estos datos no son exactamente "clínicos", pero pueden complementar el historial médico del paciente. Esto permite crear lo que Chen y Patel denominan "fenotipos de comportamiento", que pueden allanar el camino hacia la atención sanitaria personalizada.
¿Qué son los codazos personalizados?
El nudging personalizado es un nudging optimizado en función del fenotipo conductual del paciente, para maximizar la eficacia de la intervención. El nudging personalizado puede adoptar dos formas: personalización de la elección y personalización de la administración.3 La personalización de la elección se refiere a las opciones presentadas al paciente, y la personalización de la administración se refiere al método de nudging. El nudging centrado en el paciente es poderoso porque los nudges no funcionan igual para todo el mundo, y lo que funciona para un paciente concreto puede no ser eficaz para otro.
El nudging en la atención sanitaria puede aplicarse para mejorar la adherencia a la medicación, la actividad física, la participación en programas e incluso la salud mental. La inteligencia artificial (IA) y los algoritmos de aprendizaje automático permiten personalizar las intervenciones de nudging y aplicarlas a gran escala estratificando automáticamente a los pacientes, aprendiendo gradualmente de su actividad y transmitiendo mensajes y recomendaciones personalizados. En esencia, la IA puede aprender y predecir cuáles son los nudges más eficaces para un paciente concreto y ofrecérselos en consecuencia.
He aquí algunas startups de salud digital que ya han aprovechado esta tecnología para superar los retos asociados a la modificación del comportamiento de los pacientes.
References
1. Jethwani K, Kvedar J, Kvedar J. Fenotipado conductual: una herramienta para la medicina personalizada. Per Med. 2010;7: 689-693.
2. Chen XS, Patel MS. Las herramientas de salud digital ofrecen nuevas oportunidades para la atención personalizada. 18 Nov 2020 [citado 27 Dic 2021]. Disponible: https://hbr.org/2020/11/digital-health-tools-offer-new-opportunities-for-personalized-care
3. Mills S. Personalized nudging. Behavioural Public Policy. 2020. pp. 1-10. doi:10.1017/bpp.2020.7
