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abr 04, 2022

Cómo las organizaciones pueden maximizar el rendimiento de los conocimientos

Por Shez Partovi
Director de Innovación y Estrategia de Philips

Tiempo estimado de lectura: 6-8 minutos

Al igual que todas las empresas comerciales, las organizaciones dedicadas al cuidado de la salud necesitan obtener un retorno sobre sus inversiones. En los últimos años, hemos visto cómo los datos les han ayudado a lograr esto al revelar costosas ineficiencias y procesos defectuosos. Pero si bien muchos proveedores han tenido éxito aquí, pocos han podido aprovechar el vasto potencial que un tipo especial de retorno de información clave (return on insights, ROI) puede ofrecer cuando se genera a gran escala. Pero, ¿qué significa ir más allá de los datos y aprovechar el poder de la información clave a gran escala, y qué nuevos rendimientos pueden esperar generar los líderes en materia de atención médica?

Datos vs. información clave: ¿Cuál es la diferencia?

 

Antes de hablar sobre lo que significa tener información clave a escala, aclaremos lo que quiero decir con “información clave”.


Imagine a Lucas, un paciente de 54 años. ¿Cuál de las siguientes opciones lo ayudaría a mejorar la calidad de la atención, reducir el costo de la atención médica y mejorar su experiencia como paciente?

 

  • Un valor aleatorio de azúcar en sangre reportado 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 sin intervención


La primera declaración ciertamente parece un dato útil: un nivel elevado de azúcar en sangre. Sin embargo, ¿qué valor proporciona más allá de eso? Nos preguntamos si este es un valor de azúcar en sangre en ayunas, o tal vez es después de la comida, en cuyo caso puede ser aceptable. Más críticamente, como un solo dato aislado, no ofrece información sobre tendencias. Si tuviéramos una serie de datos que revelaran una tendencia al alza, entonces podríamos haber concluido que Lucas tiene diabetes. El punto es que los datos, aunque necesarios, pueden no ser suficientes para guiarnos hacia el cumplimiento del objetivo cuádruple.


Ahora consideremos la segunda declaración. Esta es una información clave, una señal de alerta de que la intervención es necesaria para ayudar a alterar el curso previsto de su diabetes. Algunos pueden referirse a esto como "predicción clínica", que se basa en el aprendizaje automático aplicado a los datos médicos anteriores de Lucas. Cualquiera que sea la terminología que elija, el resultado es que ha obtenido una idea sobre su probable curso clínico. Esta información ahora puede ayudarle a planificar intervenciones de tratamiento para mejorar los resultados del paciente y reducir el costo general de la atención médica.


Con este ejemplo, confío en que la diferencia entre los datos y la información clave sea más clara: el primero es un elemento atómico que requiere contexto para la interpretación, mientras que el segundo proporciona una comprensión más profunda del curso clínico probable del paciente (una información clave) y lo ayuda a administrar el plan de tratamiento del paciente. Además, si mira cuidadosamente, hay un punto sutil en el ejemplo que compartí: la información clave fue generada por el aprendizaje automático. Como médicos, no podríamos haber revisado razonablemente todos los datos clínicos anteriores en la tabla en el momento de brindar la atención y llegar a esa información. Sin embargo, una computadora puede "leer" el gráfico a la velocidad de la máquina y mostrar una visión para usted justo cuando la necesita, en el punto de atención.


Es por eso que, entre las dos opciones anteriores, preferiría la visión generada por la máquina, y me gustaría ese nivel de visión a escala en cualquier paciente que vea.

El valor compuesto de la información clave a escala

 

Ahora imagine si su organización de atención médica tuviera acceso bajo demanda a este tipo de información en cada parte de su negocio, tanto en entornos clínicos como operativos. El intercambio de datos confiable y sin interrupciones entre el paciente y el profesional médico, y en todos los dispositivos, genera información clave accionable y procesable integrada en su flujo de trabajo, lo que proporciona pronósticos operativos, predicción clínica y mejora la experiencia del paciente. Mientras que uno de sus equipos puede estar utilizando datos clave para determinar la ruta de tratamiento óptima para la arteriopatía coronaria, quizá otro esté utilizándolos para automatizar los informes para su facturación y gestión de inventario. Sirviendo a su organización de extremo a extremo, esta información clave cambia el tejido mismo de su negocio y la forma en que opera para mejor. Esto es lo que queremos decir cuando hablamos de organizaciones que tienen información clave a escala, y esto es lo que me apasiona habilitar para los ambiciosos líderes de atención médica de hoy.

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Para los propósitos de esta publicación, no ahondaremos en las malas hierbas de la infraestructura de información a escala, hablaremos más sobre eso en una publicación futura. En su lugar, vamos a enfocarnos en lo que encuentro más emocionante sobre la información clave a escala: los beneficios que los líderes de la atención médica deben adoptar debido al valor compuesto que pueden generar.


Veamos un ejemplo. Casi todas las clínicas de atención ambulatoria tienen que navegar en el delicado equilibrio entre los horarios de citas de duración variable, las llegadas tardías, las reservas de último minuto, las inasistencias y el ausentismo del personal. Administrar estas variables manualmente es ineficiente, costoso y es una carga para sus equipos. Asique, invierte en una solución digital: un sistema de IA que analiza los datos de sus pacientes y asigna una predicción de inasistencia a cada uno de ellos. El sistema acaba de devolver la siguiente información clave: "Sara tiene un 80 % de probabilidades de inasistencia para su próxima cita". Si bien esa información es simple y se explica por sí misma, hay un valor compuesto que puede generar para su organización:

 

  • La reacción inicial a la predicción de inasistencia puede ser agendar a Sara dos citas con una franja horaria. Después de todo, asegurarse de que su cita esté ocupada genera el mayor valor tanto para su organización como para el "otro paciente" que se beneficia del espacio probablemente abierto. Esto parece un beneficio para todos, excepto tal vez para Sara. Porque si Sara aparece y su espacio está reservado dos veces, es posible que potencialmente tenga menos tiempo con el médico que le fue asignado.
  • El efecto positivo compuesto en la organización comienza cuando sus equipos preguntan: "Bueno, ¿por qué no es probable que Sara aparezca? ¿Necesita una niñera? ¿Tiene problemas de transporte? ¿Hay otras inseguridades que la están llevando a faltar a su cita?" Este es un efecto positivo de segundo orden, ya que impulsa a su organización a realizar un contacto saliente más específico para apoyar a Sara y garantizar que pueda asistir a su cita.
  • Además, muchos de estos contactos para citas se pueden automatizar utilizando tecnología para llevar la escala a su organización, mejorando la prestación de atención incluso a un costo reducido. De hecho, utilizando solo estos métodos, hemos ayudado a nuestros socios a reducir las inasistencias hasta en un 45%, no solo mejorando la entrega para los pacientes citados (ya que no faltaron a su cita), sino también reduciendo los cupos vacíos o las reservas dobles, lo que empobrece la experiencia del paciente.
  • Finalmente, después de haber establecido una línea de comunicación preferida con Sara y otros pacientes potenciales que asisten a su cita, su organización puede aprovechar la oportunidad para fortalecer la relación paciente-proveedor. Esto permite un enfoque más refinado para las personas potencialmente vulnerables para apoyar mejor su viaje de atención. Por ejemplo, podría inscribir a Sara en una iniciativa de participación del paciente que ofrece recursos educativos sobre el manejo de su(s) patología(s), o alentarla a registrarse en un portal para pacientes donde pueda documentar fácilmente sus síntomas y el progreso del tratamiento desde casa, con lo que podría controlarla mejor cuando fuera de la clínica, y mejorando su acceso a la atención médica. (Recientemente lanzamos un portal de este tipo para fomentar el conocimiento y la satisfacción de los pacientes después de la cirugía endoscópica funcional de los senos paranasales (functional endoscopic sinus surgery, FESS) utilizando la Solución de Gestión de Pacientes de Philips, lo que produjo una mejora significativa en el conocimiento de sus patologías y aumentó su capacidad para desempeñar un papel activo en la gestión de su atención).


Considere dónde comenzamos (con una sola visión operativa) en comparación con dónde hemos terminado: esa predicción aislada del 80 % desbloqueó un conjunto más amplio de valor; este es su retorno sobre la información clave. Este es el poder de la información clave a escala: no siempre se trata de tener una gran cantidad de información clave atómica, se trata de los efectos en cadena generados por tal información clave, lo que lleva a rendimientos de alto valor y gran alcance en toda su organización.

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Para situar estos rendimientos integrados en un contexto de la vida real, hace poco colaboramos con el Hospital West Moreton en Australia, que estaba buscando una manera de reducir las transmisiones de COVID-19 en el hospital y la carga asociada en su personal. Desarrollamos una solución de atención remota donde los pacientes recibieron tabletas y dispositivos médicos para medir e informar solo tres valores: temperatura, presión arterial y niveles de oxígeno. Los datos generados se introdujeron en una plataforma de telemonitoreo integrada que arrojó información clave sobre los probables deterioros de los pacientes, lo que llevó a los médicos a intervenir antes o iniciar diálogos con los pacientes de mayor riesgo, lo que aumenta la capacidad de los pacientes para su autocuidado desde el hogar. La información clave generada dio como resultado una reducción del 53 % en las visitas al departamento de emergencias, ahorros de AUD 1,010 por paciente por mes y una disminución del 28 % de hospitalizaciones potencialmente prevenibles en pacientes con enfermedades crónicas, al tiempo que se simplificó la experiencia clínica y brindó más independencia a los pacientes. Una vez más, vemos cómo incluso un "conjunto" de información clave relativamente bajo puede generar una multitud de rendimientos de alto valor.

Cómo comenzar el camino hacia la información clave a escala

 

Adoptar la información clave a escala no tiene por qué significar aplicar capacidades de inteligencia artificial o análisis predictivo en cada parte de su negocio. Tampoco requiere lidiar con un diluvio de información clave desde el principio. Le sorprendería la cantidad de valor que puede generar al comenzar con algunos casos de uso seleccionados (como en el ejemplo de nuestra paciente Sara, que no asiste a sus citas). Por lo general, sugiero comenzar con casos prácticos en el pronóstico operativo porque las predicciones clínicas, como es de esperar, son más complejas y tienden a abarcar tipos de datos mucho más variados. Además, a la mayoría de las organizaciones le resulta más sencillo integrar información operativa en sus flujos de trabajo existentes. Una vez que haya visto que esa primera información clave se traduce en resultados medibles, sugiero expandirse aún más a los dominios clínicos.

 

En última instancia, por supuesto, el objetivo es llegar a un lugar donde su organización pueda obtener un retorno sobre la información clave en todas las áreas, para que pueda mejorar la experiencia del paciente, optimizar la experiencia del personal, reducir el costo de la atención y mejorar los resultados de salud de sus pacientes, cumpliendo con el Objetivo Cuádruple.

 

Si cree poder emprender este viaje con su organización, entonces colaboremos juntos: nada me gustaría más que ayudarle a comenzar a generar un retorno sobre la información clave.

 

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Autor

Shez Partovi

Shez Partovi

Chief Medical, Innovation & Strategy Officer, Royal Philips

Shez Partovi obtained his medical degree from the McGill University, in Montreal, Canada and completed his neuroradiology subspecialty at Barrow Neurological Institute in Phoenix, AZ. He is a serial entrepreneur and has launched several health IT companies, including 2 on telehealth.
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