Servicio de apoyo a la decisión clínica en el trasplante renal basado en REST

Abstract

La enfermedad renal crónica (ERC) es una nosología predominante y compleja. La estimación es que la incidencia se vea incrementada con la vejez de la población, hasta el punto de convertirse en uno de los principales motivos de fallecimiento en las próximas décadas. Además, la ERC implica un alto coste sanitario para el sistema [1]. La European Kidney Health Alliance (EKHA, por sus siglas en inglés), afirma que son necesarios tratamientos de trasplante de riñón radicalmente superiores, porque las terapias sustitutivas de riñón (KRT, por sus siglas en inglés) actualmente existentes son insuficientes. Siendo el trasplante la mejor y más barata KRT, la diálisis sigue siendo la más ampliamente empleada. Si el riñón falla y el paciente no es tratado mediante una de las dos terapias existentes, tiene una alta probabilidad de fallecer [2]. Hoy en día, un 10.0% de la población europea padece ERC [2]. Se estima que, en 2030, las terapias renales sustitutivas sean necesarias para 14.5 millones de personas [3] y que en 2040 la enfermedad renal crónica sea la cuarta causa de fallecimiento. La pandemia debida al COVID-19 ha empeorado la situación, convirtiendo a la ERC en la primera causa de riesgo de fallecimiento por COVID-19, por delante de otras patologías vinculadas a órganos como el pulmón o el corazón. El progreso en los tratamientos para la ERC en el último medio siglo se ha ralentizado, a pesar del crecimiento de los fallecimientos debido a esta causa. Y no sólo se hace necesario valorar el coste humano, sino que el económico se eleva en Europa a 140.000 millones de euros anuales; un coste sanitario por encima de los costes de tratamientos por enfermedades como la diabetes o el cáncer [4] [5]. La KRT más eficaz para pacientes con ERC es el trasplante renal. Sin embargo, su acceso está condicionado a la disponibilidad de órganos de donantes de calidad. Ante la elevada demanda de pacientes en lista de espera para el trasplante, varias estrategias se han adoptado en los últimos años con el propósito de incrementar la oferta de órganos y optimizar el proceso del trasplante renal. Una de dichas estrategias es la utilización de herramientas informáticas, desarrolladas por universidades internacionales u organismos públicos o privados del ámbito sanitario, que siguen modelos matemáticos preestablecidos para proporcionar una estimación de supervivencia del donante [6] [7] o del receptor [8] [9] [10] [11] [12] antes del trasplante. Las predicciones de supervivencia facilitan la toma de decisiones de los nefrólogos y optimizan la asignación de un órgano a un receptor. Aunque estas herramientas son ampliamente utilizadas en numerosos países, en la Comunidad Autónoma de Andalucía no existe ningún modelo matemático que indique la supervivencia del receptor en el tiempo tras un trasplante de riñón y, aún más importante, que sea adecuado para las características de la población andaluza. En un esfuerzo conjunto del Servicio de Nefrología del Hospital Universitario Virgen del Rocío y el Grupo de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Sevilla se ha desarrollado un índice para la población andaluza, que ayuda a los médicos a tomar la mejor decisión en cuanto a la aceptación de un órgano con el objetivo de prolongar la vida del trasplante y del receptor [1]. Además del propio modelo y para facilitar la decisión en el momento del trasplante, deben desarrollarse herramientas que los implementen y faciliten su uso. Según la Unión Internacional de Telecomunicaciones (ITU), los teléfonos móviles se están convirtiendo en dispositivos ubicuos. Prácticamente la mitad de los países donde existía conectividad de datos móviles entre los años 2018 y 2020, más del 90.0% de la población disponía de un teléfono móvil [13]. En el año 2021, los abonados móviles mundialmente superaron la cantidad de 4.200 millones, un 41% de la población mundial [14]. Debido a los hechos objetivos expuestos en el párrafo anterior, el desarrollo de un servicio REST (Representational State Transfer, por sus siglas en inglés) donde se ejecute el modelo matemático de predicción de supervivencia y el desarrollo de una aplicación que permita realizar las peticiones al servicio, sería una herramienta útil y usable en la actualidad, a disposición de todo aquel usuario en posesión de un dispositivo móvil. El trabajo que se expone a continuación desarrolla una herramienta que implementa el índice de predicción andaluz, facilita su uso, y permite ayudar a los profesionales sanitarios en el momento previo al trasplante. Todo ello, desde el dispositivo móvil del usuario.

Chronic Kidney Disease (CKD) is a predominant and complex nosology. The estimate is that the incidence will increase with population ageing, to the point of becoming one of the main causes of death in the coming decades. In addition, CKD implies a high healthcare cost for the system [1]. The European Kidney Health Alliance (EKHA) states that radically superior kidney transplant treatments are needed because currently existing kidney replacement therapies (KRT) are insufficient. With transplantation being the best and cheapest KRT, dialysis continues to be the most widely used. If the kidney fails and the patient is not treated with one of the two existing therapies, there is a high probability of death [2]. Today, 10.0% of the European population suffers from CKD [2]. It is estimated that, in 2030, renal replacement therapies will be necessary for 14.5 million people [3] and that in 2040 chronic kidney disease will be the fourth cause of death. The pandemic due to COVID-19 has worsened the situation, making CKD the leading cause of death risk from COVID-19, ahead of other pathologies linked to organs such as the lung or the heart. Progress in treatments for CKD in the last half century has slowed down, despite the growth in deaths due to this cause. And not only is it necessary to assess the human cost, but the economic cost rises in Europe to 140,000 million euros per year; a health cost above the costs of treatment for diseases such as diabetes or cancer [4] [5]. The most effective KRT for patients with CKD is renal transplantation. However, their access is conditional on the availability of quality donor organs. Given the high demand for patients on the transplant waiting list, several strategies have been adopted in recent years with the aim of increasing the supply of organs and optimizing the renal transplant process. One of these strategies is the use of computer tools, developed by international universities or public or private organizations in the health field, which follow pre-established mathematical models to provide an estimate of survival of the donor [6] [7] or the recipient [8] [9] [10] [11] [12] before transplantation. Survival predictions facilitate nephrologists' decision-making and optimize organ-to-recipient allocation. Although these tools are widely used in many countries, in the Autonomous Community of Andalusia there is no mathematical model that indicates the survival of the recipient over time after a kidney transplant and, even more importantly, that is adequate for the characteristics of the Andalusian population. In a joint effort of the Nephrology Service of the Virgen del Rocío University Hospital and the Biomedical Engineering Group of the University of Seville, an index has been developed for the Andalusian population, which helps doctors make the best decision regarding acceptance of an organ with the aim of prolonging the life of the transplant and the recipient [1]. In addition to the model itself and to facilitate the decision at the time of transplantation, tools must be developed that implement them and facilitate their use. According to the International Telecommunications Union (ITU), mobile phones are becoming ubiquitous devices. In practically half of the countries where there was mobile data connectivity between 2018 and 2020, more than 90.0% of the population had a mobile phone [13]. In the year 2021, mobile subscribers worldwide exceeded 4.2 billion, 41% of the world population [14]. Due to the objective facts exposed in the previous paragraphs, the development of a REST service (Representational State Transfer, for its acronym in English) where the mathematical model of survival prediction is executed and the development of an application that allows requests to be made to the service, would be a useful and usable tool today, available to any user in possession of a mobile device. The work presented below develops a tool that implements the Andalusian prediction index, facilitates its use.