La analítica de datos de última generación, si se utiliza correctamente, mejora la atención al paciente en el sistema sanitario. Con el cambio en la atención sanitaria hacia iniciativas de pago basadas en los resultados y en el valor, el análisis de los datos disponibles para descubrir qué prácticas son más eficaces ayuda a reducir los costes y mejora la salud de las poblaciones atendidas por las instituciones sanitarias.
La «analítica de datos» se refiere a la práctica de tomar masas de datos agregados y analizarlos con el fin de extraer ideas importantes e información contenida en ellos. Este proceso se ve cada vez más favorecido por nuevos programas informáticos y tecnologías que ayudan a examinar grandes volúmenes de datos en busca de información oculta.
En el contexto del sistema sanitario, que depende cada vez más de los datos, la analítica de datos puede ayudar a obtener información sobre el despilfarro sistémico de recursos, puede hacer un seguimiento del rendimiento individual de los profesionales e incluso puede hacer un seguimiento de la salud de las poblaciones e identificar a las personas con riesgo de padecer enfermedades crónicas. Con esta información, el sistema sanitario puede asignar los recursos de forma más eficiente para maximizar los ingresos, la salud de la población y, lo que es más importante, la atención a los pacientes.
Evaluación del rendimiento de los profesionales
Junto con el cambio sísmico de la atención por volumen a la atención basada en el valor, la implementación de la analítica de la atención sanitaria proporciona nuevos métodos para evaluar el rendimiento y la eficacia de los profesionales sanitarios en el punto de prestación. Con las evaluaciones continuas del rendimiento, junto con los datos de salud relacionados con el bienestar del paciente, la analítica de datos se puede utilizar para proporcionar información continua sobre los profesionales de la salud.
A medida que la analítica de la atención de la salud continúa siendo mejor entendida e implementada, esto promete cambios positivos en la experiencia del paciente y la calidad de la atención. La Evaluación Continua de la Práctica Profesional de McKesson, por ejemplo, evalúa continuamente el rendimiento de los profesionales sanitarios mediante la agregación de datos procedentes de la observación directa, las quejas, los patrones de práctica, los resultados de los pacientes y el uso de recursos. Los datos se comparan con diversas medidas de rendimiento, como la profesionalidad, la atención al paciente y las habilidades de comunicación interpersonal.
En el punto de entrega, el análisis de datos puede evaluar continuamente a los médicos en tiempo real, con el fin de realizar un seguimiento y mejorar las prácticas eficaces de los profesionales y mejorar la atención al paciente.
Coste del paciente
Las iniciativas de pago basadas en los resultados y el valor incentivan la mejora del rendimiento en la atención sanitaria. Por tanto, la contabilización de los costes está vinculada a la medición del rendimiento y la valoración de las mejores prácticas.
Esto significa que, en lugar de centrarse en el reembolso caso por caso, los resultados globales determinan el pago. El análisis continuo de la atención sanitaria puede ayudar a identificar grandes patrones que conduzcan a una mayor comprensión de la salud de la población. Un sistema de historias clínicas electrónicas interconectadas a disposición de los médicos contribuye a proporcionar información detallada que puede ayudar a recortar los costes mediante la reducción de la atención innecesaria. Además, al identificar las tendencias de los resultados de la población, el análisis prescriptivo puede estimar los costes de los pacientes individuales; al hacerlo, el sistema sanitario puede asignar mejor el personal y los recursos para reducir el despilfarro y maximizar la eficiencia.
Entender los costes de los pacientes, así como los costes totales del programa, también implica tener en cuenta lo que les ocurre a los pacientes fuera, así como dentro, de la atención. A través del análisis de datos podemos entender el coste de la diabetes tipo II para la industria sanitaria. Dado que la diabetes se puede prevenir mediante programas de dieta y ejercicio, pagar por el asesoramiento sanitario de los individuos de alto riesgo en la población puede reducir en gran medida los costes totales para la industria.
Predicción del riesgo
Uno de los mayores costes para la industria de la salud implica el tratamiento de enfermedades crónicas. A nivel poblacional, la analítica predictiva puede ayudar a reducir en gran medida los costes al predecir qué pacientes tienen un mayor riesgo de padecer enfermedades y organizar una intervención temprana, antes de que se desarrollen los problemas. Esto implica la agregación de datos relacionados con una serie de factores. Entre ellos se encuentran el historial médico, el perfil demográfico o socioeconómico y las comorbilidades.
El historial médico suele incluir la edad, la presión arterial, la glucosa en sangre, los antecedentes familiares de enfermedades crónicas y los niveles de colesterol.
Un gran porcentaje de lo que afecta a los resultados de salud se asocia a factores que quedan fuera del ámbito de la atención sanitaria tradicional. Estos factores incluyen los hábitos y comportamientos de salud de los pacientes, factores socioeconómicos como el empleo y la educación, y el entorno físico. Para mejorar los resultados, el sistema de salud pública debe ampliar sus límites para tener en cuenta estos factores «externos». En la analítica de datos, estas métricas pueden modelarse para predecir el riesgo de enfermedades crónicas.
Por último, la analítica debe modelar el riesgo teniendo en cuenta las múltiples condiciones médicas que puede tener un paciente. Al agregar y analizar todas estas formas de datos, la industria de la salud puede asignar recursos de manera más eficaz, lo que le permite intervenir agresivamente en las poblaciones de alto riesgo desde el principio y prevenir los costos sistémicos a largo plazo.
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Fuentes
Change Healthcare, «Healthcare Data & Analytics Solutions»
Health Catalyst, «Healthcare Analytics»
Health IT Outcomes, «The Power Of Real-Time Analytics At The Point Of Care»
Healthcare IT News, «Data-Analytics Gap: How Real-Time Strategies Can Improve Care Quality and Efficiency»
Change Healthcare, «Reimbursement Manager»
IBM Big Data and Analytics Hub, «The Risk of Chronic Diseases: Identificación de pacientes de riesgo a través de la analítica avanzada»