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Bigdata

Sin análisis, los datos de salud no sirven de nada

Asistimos a una época en la que se recoge gran cantidad de información a través del universo de aplicaciones y sistemas que rodean los procesos de salud. Sin embargo, sin un correcto análisis de estos datos, esa recogida de información es infructuosa y puede derivar (y lo hace habitualmente) en frustración entre los profesionales responsables de alimentar los sistemas de información, que no ven recompensado el trabajo que realizan con resultados tangibles.

Es necesario, por tanto, implementar todos los sistemas de análisis de información posibles para explotar la inmensa cantidad de datos que ya hoy en día están disponibles. Y no solo eso, sino que es imprescindible transmitir debidamente los resultados de los mismos a través de toda la cadena de valor, de forma que los profesionales puedan beneficiarse de ellos y puedan valorar que su trabajo recogiendo y alimentado las aplicaciones es de utilidad para ellos mismos en primer lugar y para la totalidad del sistema sanitario en general.

Generación de cuadros de mando clínicos y de gestión

La primera y gran utilidad de la información recogida es la generación de cuadros de mando tanto clínico-asistenciales como de gestión. Es extraño encontrar organizaciones que no dispongan de utilidades de uno u otro tipo que exploten la información disponible en sus sistemas de información y ofrezcan a sus órganos de gestión y jefaturas de servicio información de calidad.

Se ha avanzado notablemente en el desarrollo de este tipo de herramientas de análisis y explotación de información. De la mano de herramientas de business intelligence o incluso con desarrollos a medida, todos los centros disponen de sistemas que ofrecen información (en tiempo real o diferida) del nivel de ocupación del centro, presión asistencial en las distintas áreas y servicios, evolución del gasto y control presupuestario y muchos otros indicadores de gran utilidad.

Análisis de costes y contabilidad analítica

La contabilidad analítica y su aplicación a la gestión del coste asociado a los procesos de salud es otra de las grandes aplicaciones del análisis de datos de salud.

Con programas y aplicaciones ampliamente extendidos, todos los centros controlan los gastos generados en centros de salud, hospitales y organizaciones en general de manera que pueda conocerse dónde y cómo se están gastando las partidas presupuestarias disponibles.

Se trata de herramientas que ya tienen una larga trayectoria en el mercado y en las propias organizaciones pero, sin embargo, no suficientemente explotadas desde otros órganos fuera de la propia dirección de gestión. La cantidad de datos que recogen o pueden recoger estos sistemas les hacen ser una fuente potencial de información que en la mayoría de las ocasiones se desconoce o se infrautiliza.

Mejora en los procesos de registro de información

Ya comentamos en un post anterior que la calidad del análisis y las conclusiones que podamos obtener de los procesos de análisis dependerá en gran medida de la calidad de la información recogida y almacenada por los sistemas de información.

En este sentido son estos procesos analíticos quienes primero detectan las carencias que los sistemas de información (y por qué no decirlo, las propias organizaciones y los profesionales que las componen) tienen a la hora de registrar todos los datos necesarios.

Los procesos de análisis, de forma colateral pero no menos importante, deben servir para detectar estas carencias y proponer soluciones (quizás no tanto técnicas como organizativas) que hagan que los sistemas de salud puedan mejorar sus procesos administrativos y clínicos en aras de obtener una mayor calidad en los datos disponibles.

Análisis de la efectividad de programas y tratamientos

Una de las grandes utilidades que podemos encontrar en los procesos analíticos debe ser el análisis objetivo de la efectividad de los programas asistenciales y tratamientos específicos que se pongan en marcha en un determinado servicio y organización.

Como es lógico, cuando se inicia un programa específico para el tratamiento, por ejemplo, de una patología concreta, deberán fijarse unos objetivos que deberán ser medidos a la finalización del mismo. Dichos objetivos serán cualitativos (mejora en la calidad de vida de los pacientes, mejora en los procesos de atención, etc.) pero también pueden ser cuantitativos, valorando parámetros coste/beneficio. Las herramientas de análisis deben servir para, conjugando diversos parámetros, obtener estas medidas de calidad que permitan valorar la efectividad de los mismos.

Estratificación y desarrollo de modelos predictivos

En los últimos años se han venido desarrollando en muchas organizaciones públicas de salud programas de estratificación de la población (como ya comentamos anteriormente) en base a diversos criterios y orientados a la clasificación de la totalidad de la población o de partes de la misma.

Sobre estos grupos de pacientes veremos como, en los próximos años, a través de técnicas de análisis, inteligencia artificial, etc. se desarrollan modelos predictivos que permitan anticiparse a potenciales problemas, mejorando los procesos de atención y la calidad de vida de los pacientes.

En esta línea ya hemos visto y comentado cómo estos modelos se vienen aplicando en la predicción del riesgo de preingresos en pacientes con diversas patologías crónicas, permitiendo aplicar programas de tratamiento tendentes a evitar dichos reingresos.

Estos procesos predictivos serán críticos para conseguir mejorar en el futuro la calidad del servicio que las organizaciones prestan a los pacientes y el diseño de programas asistenciales que, en último caso, ayuden a conseguir un sistema sostenible mejorando la calidad de vida de los pacientes.

Medida del grado de satisfacción de los pacientes

Parece que el análisis del grado de satisfacción de los clientes es básico para muchos sectores pero no se aplica en el mundo de la salud. Nada más lejos de la realidad.

Los procesos analíticos deben servir como punto de partida en las organizaciones sanitarias para determinar las preferencias de los pacientes, patrones de uso de los recursos, análisis de necesidades presentes y futuras … de manera que sea posible mejorar la percepción que se tiene del sistema y de este modo aumentar el grado de satisfacción de los preceptores de los servicios, es decir, de los pacientes.

Estos son algunos ejemplos de lo que podemos hacer o conseguir con el correcto análisis de la gran cantidad de información que se recoge en los procesos de salud pero estamos seguros de que hay muchas más. ¿Qué otros procesos de análisis conoces o crees que son necesarios dentro de los sistemas y organizaciones sanitarias?

Foto: Pacific Northwest National Laboratory

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