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Bigdata

Modelos predictivos y listas de espera

En tiempos pasados, cuando el dinero no era problema en nuestras administraciones públicas, uno de los principales objetivos de las organizaciones sanitarias era la reducción de las listas de espera. Éste era uno de los indicadores que se utilizaba para medir la calidad del sistema público de salud.

Ahora con la crisis, las listas de espera no aparecen en los medios de comunicación y parecen no ser un objetivo prioritario. ¿Quiere esto decir que ya no existen? Las listas de espera siguen existiendo y con los recortes que han tenido que aplicarse han ido a más. ¿Cómo podemos hacer frente a las mismas? La solución más sencilla es dedicar mayores recursos a su reducción pero actualmente disponer de más recursos económicos se antoja complicado, con lo que tenemos que pensar en otro tipo de actuaciones.

Del conjunto de listas de espera, distinguiría dos tipos. En primer lugar estarían las listas provocadas por actuaciones pendientes de realización con diagnósticos confirmados que tienen asociadas una serie de recursos, en las que podríamos poner, por ejemplo, las asociadas a intervenciones quirúrgicas. Estas son complicadas de reducir si no se dedican más recursos o se optimizan los que ya existen, opción con grandes posibilidades pero generalmente complicado de aplicar.

Otro tipo de listas de espera a las que quiero hacer referencia son aquellas que se producen en algunas especialidades porque se derivan muchos pacientes a ellas desde atención primaria o urgencias principalmente. En este tipo de derivaciones es donde la aplicación de análisis de datos para crear modelos predictivos serían de gran ayuda a los profesionales como sistemas de ayuda a la decisión en el momento de la derivación. Estos modelos permitirán indicar la probabilidad de existencia de una patología a partir de información presente y pasada del paciente permitiendo a las organizaciones determinar umbrales a partir de los que los médicos deberían de derivar a las diferentes especialidades. Estos modelos ayudarían a la implantación de protocolos de derivación estandarizados que integrados en las estaciones clínicas serían un factor muy importante en el momento de solicitar la derivación. No podemos olvidar que nuestros profesionales sanitarios en muchas ocasiones están muy presionados por carga asistencial y en algunas ocasiones los pacientes también ejercemos presión extra porque creemos que lo mejor es siempre acudir a un especialista. Es muy importante indicar que estos modelos en ningún momento deben pretender sustituir al profesional sanitario sino que deben de ser un indicador mas a tener en cuenta en sus decisiones diarias.

En mi día a día convivo con la especialidad de Alergología y en esta existe, por ejemplo, el caso de las urticarias que son derivadas principalmente, según los últimos datos, desde urgencias, pediatría y dermatología. Del total de derivaciones, alrededor del 20% únicamente poseen una causa justificada y pueden ser tratadas, el resto son reacciones sin foco aparente. El desarrollo de modelos predictivos que permitiese determinar la naturaleza de la posible urticaria implicaría la reducción de forma considerable del número de derivaciones y por lo tanto de la lista de espera. En la misma especialidad, otro objetivo sería la rinitis con el objetivo de determinar la probabilidad de ser alérgica o no antes de la derivación.

¿Veis potencial a este tipo de modelos que permitan predecir la probabilidad de existencia de una determinada patología antes de la derivación? ¿Conocéis especialidades y patologías donde sería interesante desarrollar modelos predictivos? ¿Conocéis algún caso real donde se estén aplicando este tipo de políticas?

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Acerca de jvabad

Consultor en el sector salud, en continua formación "solo sé que no sé nada". Enganchado a twitter y mi familia, la música me acompaña a todas partes.

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