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La atención médica, como cualquier otra industria en la actualidad, está cambiando.
La gran cantidad de datos disponibles al alcance de una organización transforma toda la industria. La forma en que se descubren las enfermedades, la eficacia con la que se tratan los pacientes e incluso la forma en que los hospitales utilizan sus recursos para que los equipos de atención puedan coordinarse y actuar.
Las perspectivas precisas y en tiempo real que pueden afectar a los pacientes son extremadamente importantes.
Y aquí es donde las herramientas de análisis de atención médica entran en juego.
El uso del análisis predictivo en la atención médica ayuda a las organizaciones de atención médica, los hospitales y los médicos a acceder, analizar y procesar los datos de los pacientes para brindar atención de calidad basada en datos, diagnósticos precisos y tratamientos personalizados.
¿Qué es el análisis predictivo en la atención médica?
Análisis predictivo es una disciplina en el mundo del análisis de datos que se basa en gran medida en el modelado, la minería de datos, la IA y las técnicas de aprendizaje automático. Se utiliza para evaluar los datos históricos y en tiempo real para hacer predicciones sobre el futuro.
El análisis predictivo en la atención médica se refiere al análisis de los datos de atención médica actuales e históricos que permite a los profesionales de la salud encontrar oportunidades para tomar decisiones operativas y clínicas más efectivas y eficientes, predecir tendencias e incluso controlar la propagación de enfermedades.
Los datos de atención médica son cualquier dato relacionado con las afecciones de salud de un individuo o un grupo de personas y se recopilan de registros administrativos y médicos, encuestas de salud, registros de enfermedades y pacientes, conjuntos de datos basados en reclamos y registros electrónicos de salud. El análisis de la atención médica es una herramienta que cualquier persona en la industria de la atención médica puede utilizar y de la que puede beneficiarse para brindar una mejor atención: organizaciones de atención médica, hospitales, médicos, psicólogos, farmacéuticos, empresas farmacéuticas e incluso partes interesadas en la atención médica.
Uso del análisis predictivo en la atención médica
La industria de la atención médica genera una gran cantidad de datos, pero tiene dificultades para convertir esos datos en información útil para mejorar los resultados de los pacientes. El análisis de datos en la atención médica tiene como objetivo aplicarse a todos los aspectos de la atención y la gestión del paciente. Se utiliza para investigar métodos para mejorar la atención al paciente, predecir brotes de enfermedades, reducir los costos del tratamiento y mucho más. A nivel empresarial, con la ayuda del análisis, las organizaciones de atención médica pueden simplificar las operaciones internas, mejorar la utilización de sus recursos y mejorar la coordinación y la eficiencia de los equipos de atención.
La capacidad del análisis de datos para transformar los datos brutos de la atención médica en información útil tiene un impacto significativo en las siguientes áreas de la atención médica:
- Investigación clínica
- Desarrollo de nuevos tratamientos
- Descubrimiento de nuevos fármacos
- Predicción y prevención de enfermedades
- Apoyo a la toma de decisiones clínicas
- Diagnóstico más rápido y preciso de las afecciones médicas
- Altas tasas de éxito de las cirugías y los medicamentos
- Automatización de los procesos administrativos del hospital
- Cálculo más preciso de las tarifas de seguro médico
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Beneficios del análisis predictivo en la atención médica
Con el avance tecnológico, el análisis puede tener un gran impacto en la industria de la atención médica. La IA y las técnicas de aprendizaje automático pueden utilizar los datos para diagnosticar enfermedades, determinar el mejor tratamiento para cada caso de paciente y mucho más. Estas son las formas más importantes en que las organizaciones de atención médica pueden beneficiarse del análisis predictivo:
Mejora de la atención al paciente
El beneficio más importante que el análisis predictivo aporta a la industria de la atención médica es el acceso a todo tipo de datos: historial médico, datos demográficos, economía y comorbilidades. Todos estos datos brindan a los médicos y profesionales de la salud información valiosa que guía sus decisiones. Las decisiones más inteligentes y basadas en datos conducen a una mejora general de la atención al paciente.
Por ejemplo, el análisis predictivo se utiliza para mejorar los resultados de los pacientes. Al analizar los datos y los resultados de los pacientes anteriores, se pueden programar algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar información sobre los métodos de tratamiento que funcionarán mejor para cada paciente.
Tratamientos personalizados
Tradicionalmente, la medicina ha seguido un enfoque de “talla única”. Los tratamientos y los medicamentos se han prescrito basándose en información limitada, a partir de estadísticas de una población amplia, en lugar de en pacientes específicos. Sin embargo, a medida que los profesionales médicos pueden diagnosticar a los pacientes con mayor precisión, pueden determinar el curso de tratamiento más eficaz, adaptado a la situación de salud única del paciente.
Gestión de la salud de la población
El análisis predictivo no solo es aplicable a nivel individual. Las organizaciones de atención médica también pueden utilizarlo para la gestión de la salud de la población. Cuando tienen datos sobre las afecciones, los medicamentos y el historial personal de los pacientes, el análisis se puede utilizar para encontrar pacientes similares dentro de un grupo de población. También puede ayudar a identificar grupos expuestos a un posible brote de enfermedades. En tal escenario, los profesionales de la salud pueden comenzar a buscar tratamientos de inmediato, lo que mejora las posibilidades de supervivencia de las personas.
Identificar a los pacientes en riesgo
El análisis predictivo en la atención médica puede predecir qué pacientes tienen un mayor riesgo y comenzar con intervenciones tempranas para que se puedan evitar problemas más profundos. Por ejemplo, puede identificar a los pacientes con enfermedades cardiovasculares con la mayor probabilidad de hospitalización, basándose en la edad, las enfermedades crónicas coexistentes y la adherencia a los medicamentos. Las predicciones sobre la probabilidad de enfermedades y afecciones crónicas pueden ayudar a los médicos y a las organizaciones de atención médica a brindar atención de manera proactiva, en lugar de esperar a que los pacientes en riesgo acudan a una revisión médica.
Además de los pacientes con enfermedades crónicas, existen otros grupos en riesgo, incluidos los ancianos y los pacientes que han sido dados de alta recientemente del hospital después de procedimientos invasivos.
Gestión de enfermedades crónicas
Las enfermedades crónicas son una de las principales causas de muerte e incapacidad en los Estados Unidos, así como uno de los principales factores que impulsan los 3,5 billones de dólares que el país gasta anualmente en atención médica. Cinco enfermedades crónicas representan el 75% del gasto en atención médica: cáncer, enfermedades cardiovasculares, diabetes, obesidad y enfermedades renales.
La gestión de enfermedades crónicas depende de la capacidad de los profesionales de la salud para prevenir el desarrollo de estas enfermedades y controlarlas. Sin embargo, gestionar y prevenir afecciones crónicas es una tarea difícil. El análisis predictivo puede capacitar a los proveedores de atención médica para que tomen decisiones informadas y oportunas, basadas en datos, para brindar tratamientos más eficaces y, al mismo tiempo, reducir los costos de esta atención para los pacientes.
Predecir las necesidades de mantenimiento de los equipos antes de que surjan
En otras industrias, como la manufactura y las telecomunicaciones, el análisis predictivo se ha utilizado durante mucho tiempo para identificar las necesidades de mantenimiento antes de que ocurran. La industria de la atención médica puede beneficiarse del mismo tipo de pronóstico. Ciertos componentes de las máquinas se desgastan o se degradan. Por ejemplo, al analizar los datos de los sensores de una máquina de resonancia magnética, el análisis predictivo puede predecir fallas y cuándo se deberá reemplazar un componente. Al saber esto, los hospitales pueden programar el mantenimiento en un momento en que la máquina no esté en uso, lo que minimiza las interrupciones del flujo de trabajo que afectan tanto a los equipos de atención como a los pacientes.
Seguimiento y digitalización de la atención médica
La digitalización de los servicios de salud transforma por completo la forma en que los pacientes y los profesionales de la salud interactúan entre sí. Hoy en día, podemos conectar dispositivos a nuestros cuerpos y realizar un seguimiento de nuestra salud y rendimiento físico en cualquier momento desde nuestros teléfonos móviles. Por ejemplo, los diabéticos pueden controlar el aumento del azúcar en la sangre en cualquier momento sin necesidad de pinchazos en los dedos.
Prevenir errores humanos
El impacto que los errores humanos podrían tener en la atención médica podría ser fatal. Afortunadamente, al proporcionar información precisa y en tiempo real para guiar las acciones de los profesionales médicos, los datos pueden ayudar a detectar posibles errores y prevenir errores fatales.
Detección de fraudes
Desafortunadamente, el fraude en la atención médica es un problema común. Los fraudes en la atención médica se presentan de muchas formas: individuos que obtienen medicamentos recetados subsidiados o totalmente cubiertos que en realidad no necesitan y luego los venden en el mercado negro para obtener ganancias; facturar por un servicio no cubierto como un servicio cubierto; modificar los registros médicos; informar intencionalmente de forma incorrecta los diagnósticos o los procedimientos para maximizar el pago; prescribir tratamientos adicionales o innecesarios, etc.
El análisis predictivo puede identificar ciertas anomalías que señalan estas acciones fraudulentas, lo que ayuda a detectarlas desde el principio.
Reduce los costos generales de la atención médica
El análisis predictivo también se puede utilizar para reducir los costos de la atención médica. Se puede utilizar para reducir los costos para los pacientes al reducir la atención innecesaria o la hospitalización cuando no es necesario, controlar los costos de los hospitales de medicamentos y suministros y predecir las necesidades de personal del hospital.
Modelado predictivo en la atención médica
El modelado predictivo (a menudo denominado análisis predictivo) es un proceso matemático que utiliza métodos estadísticos, minería de datos y aprendizaje automático para identificar patrones en los datos y reconocer la probabilidad de que ocurran resultados específicos. El objetivo del modelado predictivo es responder a esta pregunta: ”¿Qué es lo más probable que suceda en el futuro basándose en el comportamiento pasado conocido?”.
El proceso de modelado predictivo implica ejecutar algoritmos en los datos para realizar predicciones. Debido a que el proceso es iterativo, entrena el modelo que es más aplicable para el objetivo o la satisfacción de los objetivos comerciales. El proceso de modelado predictivo pasa por las siguientes etapas de modelado analítico:
- **Recopilación y limpieza de datos:** Al recopilar datos de diversas fuentes, emplea operaciones de limpieza para eliminar el ruido, lo que garantiza predicciones precisas al extraer solo la información esencial.
- **Análisis de datos:** Antes de comenzar a construir su modelo, es esencial primero crear un diagrama básico de sus datos y analizarlos a fondo. Comprender el comportamiento de los datos e identificar las relaciones entre las variables es crucial. Sin esta comprensión, construir un modelo eficaz se vuelve un desafío. Sin embargo, al invertir tiempo en ello, puede aprender mucho. Este proceso puede ofrecer una claridad significativa con respecto al problema en cuestión y las posibles soluciones, proporcionando una base sólida para un análisis y un desarrollo de modelos adicionales.
- Construcción de un modelo predictivo: A veces, los datos se prestan a un algoritmo o modelo específico. Otras veces, el mejor enfoque no es tan claro. A medida que analiza los datos, ejecute tantos algoritmos como pueda y compare sus resultados. Identifique los datos de prueba y aplique las reglas de clasificación para verificar la eficiencia del modelo de clasificación con los datos de prueba.
- Incorpore el modelo en sus procesos comerciales: Para que el modelo sea valioso para su organización de atención médica, debe integrarlo en los procesos de su organización para que pueda utilizarse para ayudar a mejorar la atención al paciente.
El modelado predictivo en la atención médica ayuda a mejorar la atención al paciente y garantizar resultados favorables. Puede identificar a los pacientes con mayor riesgo y con problemas de salud que se beneficiarán más de la intervención. Además, el análisis predictivo profundiza en las ideas de los patrones en los datos de los pacientes hospitalizados para desarrollar campañas eficaces, predecir la seguridad de los productos y optimizar la dosificación, informar sobre los diseños de los ensayos clínicos y mucho más.
Ejemplos de análisis predictivo en la atención médica
Reducción de las tasas de reingreso hospitalario
En 2018, la tasa promedio de reingreso de adultos alcanzó el 14%, y el 20% de ellos se debió a una de cuatro afecciones: diabetes, insuficiencia cardíaca, EPOC y septicemia. Con el uso de datos socioeconómicos, registros electrónicos de salud y análisis predictivo, se pueden descubrir, advertir y brindar atención médica adicional a los pacientes con alto riesgo de reingreso para reducir las tasas de reingreso.
Investigación de nuevos tratamientos
El análisis predictivo también se puede utilizar de manera eficaz en la investigación de nuevos tratamientos. Los algoritmos predictivos pueden predecir con precisión la respuesta de una persona a un medicamento o plan de tratamiento basándose en la información genética, el historial clínico y otros datos. Esto puede agilizar el proceso de investigación y reducir la necesidad de pacientes en los grupos.
Seguro de salud
Otro uso del análisis predictivo en la atención médica es la capacidad de calcular el costo exacto del seguro de salud para cada individuo, basándose en la edad, el sexo, el historial médico, el historial del seguro, la herencia, etc. Además, el análisis predictivo se puede utilizar para prevenir reclamos de seguros fraudulentos.
La Asociación Nacional contra el Fraude en la Atención Médica estima que las pérdidas financieras debido al fraude en la atención médica oscilan entre el 3% y el 10% de los fondos gastados en atención médica (esto equivale a 300 mil millones de dólares). Con la ayuda del análisis predictivo, las compañías de seguros pueden desarrollar y entrenar algoritmos de aprendizaje automático para determinar si hay alguna intención maliciosa detrás del caso desde el principio, lo que reduce las pérdidas y previene futuros intentos de fraude.
Cómo utilizar el análisis predictivo en la atención médica con Reveal
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