Investigadores de Puebla desarrollan software que identifica reacciones de medicamentos

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19 Feb. 2019
Investigadores de Puebla desarrollan software que identifica reacciones de medicamentos

Un grupo multidisciplinario de investigadores de las facultades de Ciencias de la Computación y Ciencias Químicas de la BUAP, diseñó un software que permite identificar interacciones y reacciones adversas que podría experimentar un paciente al consumir medicamentos.

Este software, al que tramitaron la solicitud de registro de patente “Proceso de aprendizaje automático para la identificación de interacciones farmacológicas”, número MX/a/2018/002194, fue diseñado en el Laboratorio de Farmacia Clínica de la Facultad de Ciencias Química (FCQ). Es único en el país y se coloca a la vanguardia en desarrollos científicos de utilidad en salud para contribuir a mejorar la eficiencia de los servicios farmacéuticos en un hospital.  

Un artículo sobre los resultados y avances del proyecto será publicado a mediados del año en la revista Ingeniería, Investigación y Tecnología de la UNAM, indizada por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología.

Al respecto Gustavo López y López, investigador de la FCQ, adscrito a ese laboratorio, refirió que algunos hospitales en México buscan obtener una certificación del Consejo de Salubridad General. Por lo que deben cumplir con ciertos indicadores de calidad en el uso y manejo de medicamentos, entre estos, reducir errores en la medicación y detección de reacciones adversas.

López y López señaló que el nuevo software es una herramienta de apoyo para el personal farmacéutico, para tener un mejor control de los medicamentos que se proporcionan a los pacientes. “En específico este programa se acoplaría con los procesos de la idoneidad de la prescripción y la conciliación de la medicación, indicadores importantes para tomar en cuenta en la certificación de los nosocomios del país”, señaló.

Añadió que podría ser un apoyo para el personal médico en el proceso prescripción-dispensación, lo que representaría una ventaja para los hospitales que cuentan con expedientes electrónicos. El especialista de la BUAP consideró que se podrían hacer estudios de uso de los medicamentos administrados y tomar en cuenta otros factores como peso, edad, alimentación y presencia de otra patología.

Otra ventaja es que el software permite reducir el tiempo en el que un farmacéutico identifica la interacción de un medicamento con base en su perfil fármaco-terapéutico, proceso que tarda hasta 20 minutos en su forma tradicional, y ahora podrá hacerse en cuestión de segundos. “Una reacción adversa de un medicamento en un paciente de Estados Unidos o Europa no necesariamente se produce de la misma forma en un paciente mexicano, por lo tanto, esta herramienta podría generar información sobre la eficacia y seguridad de los medicamentos en la población nacional”, afirmó.

En tanto que, Luis Enrique Colmenares Guillén, profesor investigador de la Facultad de Ciencias de la Computación (FCC), explicó que para la creación del software pensaron en un sistema de interacción de medicamentos basado en un corpus lingüístico y utilización de técnicas de aprendizaje automático. Colmenares Guillén dijo que la información vigente de los medicamentos para la creación del corpus lingüístico fue obtenida de tres diccionarios farmacéuticos importantes como es Diccionario de Especialidades Farmacéuticas, Vademecum y Micromedex.

Detalló que la metodología empleada para el desarrollo del software fue el prototipado evolutivo utilizando el ciclo de diseño en un sistema de reconocimiento de patrones con enfoque estadístico. En una primera etapa el software utilizó 10 medicamentos, luego aumentaron la capacidad de interacción a 50. Actualmente trabaja con 540, los cuales son los más utilizados a nivel hospitalario e incluyen aquellos para tratar enfermedades crónico degenerativas no transmisibles, como son los hipoglucemiantes, hipolipemiantes y los antihipertensivos como Metformina, Atorvastatina y Losartán, respectivamente, entre otros.

Por su parte, Víctor Morales Murillo, estudiante de la maestría en Ciencias de la Computación de la FCC y colaborador en este proyecto, dijo que en la segunda etapa del trabajo usaron algoritmos de reconocimiento de patrones, basados en estadística y probabilidad, para predecir una interacción farmacológica. Morales Murillo mencionó que diseñaron interfaces gráficas de usuario para una mejor visualización del sistema e implementaron un algoritmo de recuperación de información, así como uno de clasificación que es el que determina si una interacción de medicamentos es grave, leve o moderada.

Sobre el tema, Maya Carrillo Ruiz, investigadora de la FCC, comentó que los algoritmos de clasificación permiten que la computadora sea entrenada para distinguir diferentes objetos o conceptos, tal y como hiciera una persona, y una vez que aprende, puede hacer predicciones con respecto a nuevos datos. “Un aspecto importante dentro de este proyecto es el trabajo multidisciplinario, porque la computación tiene cabida en cualquier área del conocimiento, pero necesitamos de expertos que nos indican qué atributos son importantes y hacen la validez de los resultados que obtenemos”, puntualizó.

Carrillo Ruiz apuntó que lo importante es llevar técnicas de un área a otra, para enriquecerse mutuamente, y contribuir en la solución de problemas reales, así como tener un impacto en la sociedad. El sistema funciona sólo con interacciones entre medicamentos, de ahí, que el siguiente paso es integrar otros esquemas relacionados con el perfil del paciente, como los alimentos que consume, la edad y el peso, con el fin de generar nuevas interacciones para identificar qué tipo de reacción podría suceder.

Señaló que en este proyecto también colabora Juan Carlos Bastida Herrera, investigador de la FCQ, con amplia experiencia en el uso de medicamentos a nivel hospitalario, y en la primera versión del software participó el estudiante Luis Oidor Juarez, egresado de la FCC.

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