Monitoreo perioperatorio con reloj inteligente para predecir complicaciones (PreSmart)

En todo el mundo, el número de procedimientos quirúrgicos aumenta constantemente. La cirugía abdominal mayor conlleva un alto riesgo de complicaciones, tanto por las características específicas de la cirugía como por las diversas patologías que afectan las reservas funcionales del paciente. A medida que la población envejece, se estima que el número de personas que requerirán cirugía colorrectal seguirá aumentando. Para identificar a los pacientes con alto riesgo de desarrollar complicaciones intra y postoperatorias, se han descrito varias herramientas que se basan en las características físicas (p. ej. Índice de riesgo cardíaco revisado, evaluación de la capacidad funcional o características biológicas) de los individuos. Una vez que se considera que un paciente está en riesgo, se debe adaptar e individualizar su curso intraoperatorio para reducir la tasa de complicaciones. Este tipo de manejo preoperatorio rara vez se ofrece, ya sea por los recursos asignados, el tiempo disponible o una estratificación incompleta del riesgo.

En los últimos años, los avances en la digitalización de la medicina, particularmente desde la pandemia de Covid-19, se han ido poniendo gradualmente a disposición de los pacientes. Los avances tecnológicos ahora permiten recopilar datos precisos y continuos sobre parámetros vitales, que pueden ser analizados y explotados por el mundo médico, incluso antes de que el paciente sea atendido en consulta.

En la actualidad, los datos de salud se recogen de forma estandarizada en el preoperatorio, incorporando exámenes de rutina realizados por médicos generales o especialistas en caso de problemas específicos conocidos o identificados en una etapa temprana. Por otro lado, la gran mayoría de las mediciones son episódicas y aisladas, realizadas en situaciones que no necesariamente reflejan el día a día de los individuos (medicina de consultorio). Actualmente existen tecnologías que permiten la recogida de datos digitales a diario, en el entorno del paciente (medicina domiciliaria) y de forma continua durante varios días. La recopilación de biomarcadores digitales durante un largo período de tiempo, de forma no invasiva y remota, permite realizar una evaluación que refleja la realidad cotidiana de la fisiología de un individuo, en contraste con las mediciones episódicas en un entorno desconocido.

Con la disponibilidad de datos biomédicos recopilados de forma continua, combinados con datos basados ​​en sensores integrados en ciertos dispositivos (p. ej. acelerómetros), información relevante sobre el estilo de vida particular de cada individuo podría permitir identificar puntos de atención, posiblemente indicativos de limitaciones funcionales específicas. De esta forma, sería posible generar un clon digital de un individuo, e identificar con mayor detalle las áreas de refuerzo específicamente requeridas por cada individuo en la fase preoperatoria. Además, el acceso a este tipo de datos por parte de los profesionales sanitarios brindaría la oportunidad de una mejor estratificación de los riesgos quirúrgicos y una mejor preparación para la cirugía. Esto permitirá practicar una medicina personalizada basada en la evidencia. Para pacientes quirúrgicos de alto riesgo, el manejo preoperatorio, intraoperatorio y postoperatorio podría optimizarse y personalizarse de acuerdo con los datos recopilados en la fase preoperatoria. Por ejemplo, proponiendo un programa de prehabilitación. También permitiría una mejor identificación de la ventana quirúrgica óptima.

El objetivo de nuestro estudio es analizar los datos de salud recopilados por un reloj conectado de pacientes quirúrgicos en el período preoperatorio y establecer un posible vínculo entre estos parámetros y la aparición de complicaciones posoperatorias. Queremos estudiar el potencial predictivo de estas variables.

Esta monitorización preoperatoria conectada podría permitir identificar tempranamente, de forma no invasiva, personalizada y en su entorno habitual, a las personas propensas a sufrir complicaciones. La recopilación de biomarcadores digitales específicos de cada paciente abrirá la puerta a una medicina individualizada, de precisión y predictiva, permitiendo ofrecer un itinerario asistencial adaptado a las necesidades de cada paciente antes de la cirugía.