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30/03/2016

Gestión y transformación del entorno sanitario

Gestión y transformación del entorno sanitario

En el entorno sanitario nos enfrentamos al reto de tener que gestionar y transformar, el gran volumen de datos que manejamos, en información útil para la toma de decisiones que mejoren la salud del paciente.

La importancia del dato para la toma de decisiones es clave en el mundo de la sanidad y lo es más que en otras industrias ya que, en la asistencia sanitaria, se actúa directamente sobre la vida de las personas haciendo de la decisión clínica un acto crítico del que puede derivarse la solución a un problema o un posible daño para el paciente. Por otro lado la importancia del dato en la toma de decisiones en el mundo sanitario afecta a la eficiencia y al control de coste y esto impacta directamente a la sostenibilidad de nuestro sistema sanitario público y a hacerlo más eficiente sin afectar a la calidad.

En los últimos años la sanidad pública  ha hecho grandes inversiones en la digitalización de la información, en “recoger” el dato: la historia clínica electrónica, la prescripción electrónica, los datos de las pruebas médicas, etc..

Tenemos tantos datos que casi podemos construir  un “google medical map de nuestros pacientes” utilizando toda la información que disponemos de él: su historial clínico, datos medioambientales, datos incluso de los sensores que está midiendo sus constantes vitales pero realmente la gran oportunidad de las organizaciones sanitarias está en poder capturar e integrar todos esos datos y extraer de ellos inteligencia para la toma de decisiones tanto clínicas como de gestión

Sin embargo, lo que nos encontramos en la mayoría de las organizaciones sanitarias en España es que falta dar el salto para aprovechar todas esas inversiones y transformar los datos recogidos en inteligencia. Dar ese salto no es normalmente solo un reto tecnológico , ya que existen soluciones muy avanzadas con un coste muy accesible, pero sigue siendo en muchas organizaciones un reto cultural y de gestión.

La clave está en acceder y analizar en conjunto todas las fuentes de información disponibles, tanto de información estructurada como desestructurada y hacerlo no solo en procesos programados de actualización diaria sino también en tiempo real.  En este punto de gestión de los datos, una de las claves es siempre el análisis de la calidad del dato, asegurarnos de que el dato sobre el que luego vamos a hacer análisis es correcto. En este sentido, la utilización de una semántica común, cuando estamos integrando información del paciente desde diferentes fuentes, es esencial.

Una vez disponemos de los datos, a través de la analítica se puede entender lo que ha pasado pero lo más importante es predecir qué puede pasar, esto es, analítica predictiva. Predecir en sanidad es muchas veces sinónimo de ayudar a prevenir y pasar al tan necesario enfoque preventivo de la salud.

Por último, todo este análisis debe ser puesto a disposición del responsable clínico o de gestión para tomar decisiones eficaces de forma rápida y sencilla y puede ser utilizado también para una mejor comunicación con los pacientes. La analítica avanzada nos puede por ejemplo, ayudar a definir los mejores segmentos de pacientes sobre los que tenemos que hacer una determinada comunicación para mejorar la adherencia a un tratamiento.

Los beneficios de la analítica avanzada en Sanidad son muchos, pero pueden resumirse en tres: eficiencia, reducción de costes y mejora de la salud del paciente. Eficiencia conseguida por ejemplo a través de una predicción de la utilización de los servicios que ayuda a una mejor planificación de los recursos sanitarios. Reducción de costes a través por ejemplo de un análisis del riesgo de reingreso hospitalario que ayude a implantar medidas que ayuden a evitarlo y a reducir los costes asociados a los mismos. Por último, mejora de la salud del paciente, la analítica permite por ejemplo, identificar poblaciones de riesgo, o predecir  los posibles resultados de determinados tratamientos en pacientes de determinado perfil.

En definitiva, Big Data Analytics en sanidad es un paso imprescindible. Los organismos sanitarios que han implantado soluciones analíticas, han conseguido resultados cuantificados en reducción de la mortalidad, de los periodos de estancia en hospitales, así como el descenso de los costes de explotación.

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