Objetivos: Estudiar factores relacionados con el diagnóstico de síndrome de apnea-hipopnea del sueño (SAHS) y analizar el perfil de sus comorbilidades asociadas en pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC).

Metodología: Savana Manager es un sistema de Big Data que mediante inteligencia artificial analiza e indexa el lenguaje médico de los informes clínicos generando bases de datos. Éstas permiten realizar búsquedas y relaciones entre los términos médicos indexados. Se realizó una búsqueda entre los días 24 y 26 de julio de 2019. Informes indexados entre 1 enero 2011 y 31 diciembre 2018. Estrategia de búsqueda: Pacientes mayores de 35 años de ambos sexos, con diagnóstico grabado de EPOC. Variables: edad, sexo. Comorbilidades: cardiovasculares: cardiopatía isquémica, insuficiencia cardiaca, fibrilación auricular, tromboembolismo pulmonar e hipertensión arterial. Cerebrovasculares: ictus isquémico, ictus hemorrágico. Metabólicas: diabetes, obesidad, osteoporosis, hipotiroidismo. Neumonía. Cáncer de pulmón. Anemia.

Resultados: Pacientes con EPOC: 60,281 (77,84% hombres, edad media 73 años), 10,478 de ellos con diagnóstico de SAHS (17,38%). Existía una diferencia con mayor porcentaje de hombres en los pacientes con EPOC o SAHS. Los pacientes con EPOC y SAHS son más obesos (60,19% frente a 17,08%), tienen más diabetes (38,65% frente a 21,93%). Los pacientes con diagnóstico asociado de EPOC y SAHS tuvieron más comorbilidad cardiovascular (cardiopatía isquémica, insuficiencia cardiaca, fabricación auricular e hipertensión arterial), vascular (diagnóstico de tromboembolismo pulmonar) e infecciosa pulmonar; todos de forma estadísticamente significativa. En los pacientes con EPOC sin diagnóstico asociado de SAHS, a su EPOC era más probable tener diagnóstico de cáncer de pulmón y de osteoporosis.

Conclusiones: Es importante conocer las comorbilidades de los pacientes con EPOC para hacer una atención sanitaria más personalizada y centrada en sus riesgos personales. El paciente EPOC con SAHS tiene un abordaje más complejo y con mayor riesgo de complicaciones. Herramientas de Big Data como Savana Manager pueden ayudar a conocer la situación actual de enfermedades tan prevalentes como la EPOC en ámbitos tan amplios como toda una Comunidad Autónoma, en este caso Castilla La Mancha

Palabras clave: Enfermedad pulmonar obstructiva crónica. Comorbilidad. Macrodatos. Inteligencia artificial.