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¿Por qué son importantes los algoritmos predictivos en el cuidado de la salud?



Historias médicas electrónicas, registros de salud digitales, encuestas de salud: los médicos, las enfermeras, los farmacéuticos y el personal hospitalario se basó durante mucho tiempo en esta información para hacer diagnósticos y tomar sus decisiones. En el ámbito de la atención médica, los datos y los informes siempre jugaron un papel importante.


A su vez, la industria necesitará más que solo la inteligencia básica del paciente y sus datos para mantenerse al día con la creciente base de pacientes y las demandas científicas. Las personas ahora tienen mayores expectativas de las instituciones de atención médica y, en la misma línea, la investigación médica está constantemente lanzando descubrimiento tras descubrimiento. Para seguir siendo competitivos, los profesionales de la salud deben evolucionar y adoptar el análisis avanzado de datos para acceder a conocimientos que de otro modo no estarían disponibles, con el objetivo de tratar de manera proactiva a los pacientes.


Más que simplemente responder "¿qué pasa?", el análisis predictivo en el cuidado de la salud busca obtener respuestas a la pregunta "¿qué pasará?". Esta subcategoría de análisis avanzado utiliza datos históricos para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático para pronosticar resultados. Y estas predicciones pueden generar mejoras significativas en términos de atención y experiencia del paciente, gestión hospitalaria y mejora de procesos.


¿Cuáles son los usos de algoritmos predictivos en el cuidado de la salud?


1. Análisis de reingreso hospitalario

Para todas las personas, recibir el alta de un hospital y reingresar poco tiempo después es algo poco placentero. Esto no solo es terriblemente inconveniente, sino que también es costoso, tanto para el paciente como para el hospital o clínica. De hecho, algunos estudios revelaron que el costo anual de las readmisiones es de usd 26 mil millones para los contribuyentes y usd 41,3 mil millones para los hospitales.


Sin embargo, la readmisión es una situación que se puede evitar una vez que el hospital resuelve algunas cosas: asegurarse de que el paciente no sea dado de alta demasiado pronto, que sea dado de alta en un lugar con instalaciones de recuperación adecuadas (si es necesario) y que se cumpla el seguimiento necesario y el cumplimiento del paciente.


En este punto, los algoritmos predictivos ofrecen una alternativa más eficiente. Usando datos históricos, un algoritmo de aprendizaje automático puede identificar los factores que más contribuyen a las readmisiones y, a su vez, detectar pacientes que tienen un alto riesgo de readmisión. Al adoptar una estrategia proactiva en lugar de reactiva, los profesionales pueden realizar una intervención temprana para disminuir el riesgo de readmisiones. 


2. Analítica para evitar la cancelación de turnos

Otro obstáculo administrativo que ofrece algo más que molestias leves es la cancelación de turnos. Hay muchas razones por las que los pacientes terminan perdiendo o cancelando su reserva: limitaciones financieras, largos tiempos de espera, conocimientos médicos deficientes, problemas de transporte, entre otros. Año a año, las ausencias se están convirtiendo en un problema para hospitales, clínicas y consultorios con una tasa promedio de cancelación del 23 % en todo el mundo


El análisis de datos para el cuidado de la salud, especialmente los modelos predictivos, puede ayudar a las organizaciones a administrar mejor y reducir las cancelaciones de turnos. Los pacientes en riesgo de faltar pueden detectarse con anticipación, según el estado socioeconómico y otros factores influyentes. Para ir un paso más allá, las plataformas de análisis también pueden ayudar a configurar recordatorios automáticos y reprogramaciones proactivas para pacientes con citas entrantes.


3. Análisis de riesgo de sepsis (infección generalizada)


Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) la sepsis mata a 11 millones de personas cada año, entre ellas muchos niños, y deja discapacitadas a muchos millones más, y es una de las 10 principales enfermedades que conducen a la mortalidad. Como ocurre con la mayoría de las enfermedades, el tratamiento también es bastante costoso. De hecho, la sepsis es una de las afecciones más costosas de hospitalización. 


Estas son algunas de las razones por las que los hospitales consideran importante mejorar la atención de la sepsis. Y debido a que la enfermedad es difícil de detectar y, a menudo, requiere atención médica y tratamiento urgentes, la detección temprana es clave para la optimización. Aquí es donde entra en juego el análisis predictivo.


Los hospitales pueden utilizar modelos de datos avanzados para determinar los factores y detectar patrones que contribuyen a la sepsis. Esta información se puede utilizar para una atención proactiva: los médicos pueden identificar fácilmente a los pacientes que probablemente tengan sepsis y enviarlos a más pruebas para confirmar el diagnóstico. Esto puede ayudar a reducir el riesgo de mortalidad y morbilidad, además de disminuir los costos de hospitales y clínicas.


4. Análisis de riesgo de diabetes

Aproximadamente 62 millones de personas en las Américas (422 millones de personas en todo el mundo) tienen diabetes, argumenta la Organización Panamericana de la Salud

Al igual que la sepsis, esta enfermedad tiende a tener un gran impacto financiero tanto en el paciente como en el proveedor, principalmente porque es muy frecuente. 


La diabetes no tiene cura, pero puede entrar en remisión. Sin embargo, esto no significa que uno esté completamente curado, lo que hace que sea mucho más importante adoptar un enfoque preventivo basado en datos cuando se trata de la enfermedad. Con el análisis predictivo, los médicos pueden predecir el riesgo de un paciente de adquirir diabetes tipo 2. Se pueden brindar atención e intervenciones adicionales a las personas en riesgo, lo que reduce la aparición de diabetes y complicaciones relacionadas.



Estado actual de los algoritmos y el análisis de datos en el cuidado de la salud 


El camino hacia la madurez de la analítica implica algo más que incorporar la analítica predictiva, pero es un buen comienzo. De hecho, para la mayoría de las empresas de atención médica, ya se considera un gran salto. 


Imaginemos todas las posibilidades que los modelos predictivos y el aprendizaje automático pueden ofrecer a la industria. Los escenarios enumerados anteriormente son solo algunos ejemplos, pero hay muchos más. Todavía hay bastante espacio para la optimización de tareas administrativas, predicción de otras enfermedades, análisis de comentarios de pacientes y más.

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