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mar 08, 2022

Cómo las organizaciones sanitarias pueden maximizar el rendimiento de sus insights

Tiempo de lectura: 6-8 minutos

Shez Partovi, Director de Innovación y Estrategia de Royal Philips
Al igual que las empresas, las organizaciones sanitarias necesitan obtener un retorno en sus inversiones. En los últimos años hemos observado cómo los datos les ayudan a lograr ese retorno al identificar ineficiencias costosas y procesos inefectivos. Sin embargo, pese a que muchas organizaciones sanitarias han tenido éxito en este campo, muy pocas han sido capaces de aprovechar el enorme potencial que tiene un tipo especial de ROI –retorno sobre el conocimiento- cuando se lleva a cabo a gran escala. Pero, ¿qué significa ir más allá de los datos y poner en marcha todo el poder de los insights a escala y qué retornos puede generar para los proveedores de asistencia sanitaria?

Datos y conocimiento: ¿cuál es la diferencia?

 

Antes de hablar de lo que significa tener insights a escala, aclaremos lo que quiero decir con "insights". Imaginemos a un paciente de 54 años, Lucas. ¿Cuál de los siguientes datos le ayudaría a mejorar la calidad de la atención, reducir el coste de la misma y mejorar su experiencia como paciente?

 

  • Un valor aleatorio de azúcar en sangre de 140 mg/dL
  • Un análisis de su historial médico que revela una probabilidad del 72% de que desarrolle una enfermedad ocular relacionada con la diabetes en los próximos 18 meses si no hay intervención

 

La primera afirmación parece ciertamente un dato útil: un nivel elevado de azúcar en sangre. Sin embargo, ¿qué valor aporta más allá de eso? Nos quedamos con la duda de si se trata de un valor de azúcar en sangre en ayunas, o tal vez sea posterior a una comida, en cuyo caso podría ser aceptable. Y lo que es más importante, al ser un dato aislado no ofrece ninguna información sobre la tendencia. Si tuviéramos una serie de datos que revelaran una tendencia al alza, entonces podríamos haber concluido que Lucas tiene diabetes. La cuestión es que los datos, aunque sean necesarios, pueden no ser suficientes para guiarnos en la consecución del cuádruple objetivo.

 

Consideremos ahora la segunda afirmación. Se trata de un dato, una señal de alerta que indica que es necesario intervenir para ayudar a alterar el curso previsto de su diabetes. Algunos se refieren a esto como "predicción clínica", basada en el aprendizaje automático aplicado a los datos médicos anteriores de Lucas. Sea cual sea la terminología que se elija, el resultado es que obtenemos una visión sobre su probable evolución clínica. Este conocimiento puede ayudar a planificar las intervenciones terapéuticas para mejorar los resultados y reducir el coste global de la atención.

 

Con este ejemplo, confío en que quede más clara la diferencia entre datos e insights: los primeros son un elemento atómico que requiere un contexto para su interpretación, mientras que los segundos proporcionan una comprensión más profunda del probable curso clínico del paciente (un conocimiento) y le ayudan a gestionar el plan de tratamiento del paciente.

 

Además, si nos fijamos bien, vemos que hay un punto sutil en este ejemplo: el insight fue generado por el aprendizaje automático. Como médicos, no podríamos haber revisado razonablemente todos los datos clínicos anteriores en la historia clínica en el momento de la atención y llegar a esa idea. Sin embargo, un ordenador puede "leer" el historial a la velocidad de una máquina y llegar a una conclusión justo cuando la necesitas, en el momento de la atención al paciente.

 

Por eso, entre las dos opciones anteriores, prefiero la información generada por la máquina, y me gustaría tener ese nivel de información a escala en cualquier paciente que vea.

El valor compuesto de los insights a escala

 

Imagínese ahora que su organización sanitaria tuviera acceso a este tipo de información en cada parte de su negocio, tanto en el ámbito clínico como en el operativo. El intercambio de datos fiable y sin fisuras entre el paciente y el profesional, a través de todos los dispositivos, genera información y conocimientos prácticos integrados en el workflow, proporcionando previsiones operativas y predicciones clínicas, y mejorando la experiencia del paciente. Mientras que uno de sus equipos puede estar utilizando la información para determinar la ruta de tratamiento óptima para la enfermedad de la arteria coronaria, otro puede estar utilizando la información para automatizar los informes para su facturación y gestión de inventario. Al servir a su organización de principio a fin, estos conocimientos cambian el tejido mismo de su negocio y su forma de operar para mejor. A esto nos referimos cuando hablamos de que las organizaciones tienen insights a escala, y esto es lo que me apasiona, que se haga posible para los ambiciosos líderes de la salud de hoy en día.

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Para los fines de este artículo, no vamos a sumergirnos en la infraestructura de la información a escala, de la que hablaremos en un próximo artículo. En su lugar, vamos a centrarnos en lo que me parece más emocionante de los insights a escala: los beneficios que los líderes de la salud deben adoptar debido al valor añadido que pueden generar.


Veamos un ejemplo. Casi todas las clínicas de atención ambulatoria tienen que navegar por el delicado equilibrio entre la duración variable de las citas, las llegadas tardías, las reservas de última hora, las ausencias y el absentismo del personal. Gestionar estas variables manualmente es ineficiente, costoso y una carga para sus equipos. Así que una clínica invierte en una solución digital: un sistema de IA que analiza los datos de sus pacientes y asigna una predicción de ausencia a cada uno de ellos. El sistema acaba de devolver la siguiente información: "Sara tiene un 80% de probabilidades de no acudir a su próxima cita". Aunque este dato es sencillo y se explica por sí mismo, puede generar un valor añadido para su organización:


La reacción inicial a la predicción de ausencia puede ser la de asignar dos citas en la hora de Sara. Al fin y al cabo, asegurarse de que su cita está completa, genera el mayor valor tanto para su organización como para el "otro paciente" que se beneficia del supuesto hueco libre. Parece que todos salimos ganando, excepto quizás Sara, porque si Sara se presenta y su turno está doblemente reservado, es posible que el médico tenga menos tiempo para ella.


El efecto positivo que se produce en la organización comienza cuando los equipos se preguntan: "¿Por qué es probable que Sara no se presente? ¿Necesita una niñera? ¿Tiene problemas de transporte? ¿Existen otras inseguridades que la predisponen a faltar a su cita?". Se trata de un efecto positivo de segundo orden, ya que impulsa a su organización a realizar una labor de difusión más específica para apoyar a Sara y garantizar que pueda acudir a su cita.


Además, muchos de estos contactos pueden automatizarse mediante el uso de la tecnología para ampliar la escala de su organización, mejorando la prestación de la atención incluso con un coste reducido. De hecho, sólo con estos métodos, en Philips hemos ayudado a nuestros socios a reducir las ausencias hasta en un 45%, lo que no sólo mejora la prestación de los servicios para las personas citadas (ya que no pierden su cita), sino que también reduce las vacías o las reservas dobles, que afectan negativamente a la experiencia del paciente.


Por último, al haber establecido una línea de comunicación preferente con Sara y otros posibles pacientes que no pueden acudir, su organización puede aprovechar la oportunidad para reforzar la relación entre el paciente y el proveedor. Esto permite un enfoque más detallado de las personas potencialmente vulnerables, para apoyarles durante el camino de su atención médica. Por ejemplo, se podría inscribir a Sara en una iniciativa de compromiso con el paciente que ofrezca recursos educativos sobre el manejo de su(s) enfermedad(es), o animarla a unirse a un portal de pacientes donde pueda documentar fácilmente sus síntomas y el progreso del tratamiento desde casa, aumentando su supervisión cuando no esté en la clínica, así como mejorando su acceso a la atención. 


Recientemente lanzamos un portal de este tipo para ayudar a reforzar los conocimientos y la satisfacción de los pacientes después de la cirugía endoscópica funcional de los senos paranasales utilizando la Solución de Gestión de Pacientes de Philips, lo que condujo a una mejora significativa en el conocimiento de su situación médica y el aumento de su capacidad para desempeñar un papel activo en la gestión de su cuidado.


Considere dónde empezamos (con un único insight operativo) frente a dónde hemos terminado: esa predicción aislada del 80% desbloqueó un conjunto más amplio de valor. Este es el retorno del conocimiento. Este es el poder de los conocimientos a escala: no siempre se trata de tener un gran número de conocimientos atómicos, sino de los efectos secundarios generados por esos conocimientos, que conducen a rendimientos de alto valor y de gran alcance en toda la organización.

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Para situar estos rendimientos compuestos en un contexto real, hemos colaborado recientemente con el Hospital West Moreton de Australia, que buscaba una forma de reducir las transmisiones de COVID-19 dentro del hospital y la carga asociada a sus equipos. Desarrollamos una solución de atención remota en la que los pacientes recibían tabletas y dispositivos médicos para medir y notificar sólo tres valores: temperatura, presión arterial y niveles de oxígeno. Los datos generados se introdujeron en una plataforma de telemonitorización que ofrecía información sobre el posible deterioro del paciente, lo que permitía a los médicos intervenir antes o iniciar diálogos con los pacientes de mayor riesgo, aumentando su capacidad de autocuidado desde casa.


La información generada se tradujo en una reducción del 53% de las visitas a los servicios de urgencias, un ahorro de 1.010 dólares australianos por paciente al mes y una disminución del 28% de las hospitalizaciones potencialmente evitables en pacientes crónicos, todo ello simplificando la experiencia del médico y devolviendo más independencia a los pacientes. Una vez más, vemos cómo incluso un "conjunto" de insights relativamente bajos puede generar una multitud de rendimientos de alto valor.

Cómo iniciar el camino hacia la información a escala

 

Adoptar los insights a escala no tiene por qué significar aplicar la IA o las capacidades de análisis predictivo a cada una de las partes de su negocio. Tampoco es necesario lidiar con una avalancha de información desde el principio. Se sorprendería de la cantidad de valor que puede generar empezando con unos pocos casos de uso seleccionados (como en el ejemplo de nuestra paciente que no se presenta, Sara). Normalmente, sugiero empezar con casos de uso en la previsión operativa, porque las predicciones clínicas son naturalmente más complejas y tienden a implicar datos mucho más variados. Además, a la mayoría de las organizaciones les resulta más sencillo integrar la información operativa en sus workflows actuales. Una vez que se haya visto que esos primeros conocimientos se traducen en resultados cuantificables, sugiero que se amplíe a los ámbitos clínicos.


En última instancia, por supuesto, el objetivo es llegar a un punto en el que su organización pueda rentabilizar los insights en todas las áreas, de modo que pueda mejorar la experiencia del paciente, agilizar el trabajo del personal, reducir el coste de la atención y mejorar los resultados de sus pacientes, cumpliendo el objetivo cuádruple.


Si está preparado para emprender este viaje con su organización, entonces colaboremos: nada me gustaría más que ayudarle a generar rentabilidad de la información.


Para obtener más información sobre las soluciones premiadas de Philips y la cartera completa de soluciones informáticas conectadas que se presentarán en la Conferencia y Exposición de Salud Global HIMSS22, visite www.philips.com/himss y siga @PhilipsLiveFrom para obtener actualizaciones de #HIMSS22 durante el evento.

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Shez Partovi

Shez Partovi

Director de Innovación y Estrategia

Royal Philips 

Shez Partovi obtuvo su título de medicina en la Universidad McGill, en Montreal (Canadá) y completó su subespecialidad de neurorradiología en el Instituto Neurológico Barrow en Phoenix, AZ. Es un emprendedor en serie y ha lanzado varias compañías de TI de salud, incluidas 2 sobre telesalud.


Después de una década de práctica clínica, Shez se incorporó a roles ejecutivos en Dignity Health, donde trabajó como Director de Información de Salud y Director Digital supervisando la implementación de registros electrónicos de salud y sistemas PACS en toda la empresa, tanto en entornos de pacientes hospitalizados, ambulatorios y oncológicos. Como Director Digital, Shez fue responsable de la experiencia digital de los consumidores, pacientes y proveedores en Dignity Health.

 

Posteriormente, Shez se unió a Amazon Web Services, donde fue jefe de estrategia mundial de comercialización para la atención médica, ciencias de la vida y genómica. Hoy en día, Shez es Director de Innovación y Estrategia en Philips, donde aporta su experiencia clínica, empresarial y en la nube para acelerar el viaje de transformación de Philips y la forma en que la empresa innova.

 

La carrera de Shez ha sido impulsada por la convicción en el uso de la tecnología para el beneficio de la humanidad y una pasión por el impacto a escala. Al liderar la innovación significativa en Philips, desempeña un papel fundamental en el propósito de la compañía de mejorar las vidas de 2.500 millones de personas para 2030, incluidos 400 millones en comunidades desatendidas.

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