Actualmente la inteligencia de negocios y Big Data1 juegan un papel fundamental para la construcción y toma de decisiones conscientes en la realidad de cada organización y el papel que puede jugar en el futuro con los recursos que cuenta y las oportunidades a desarrollar.
En Ahana conocemos el valor del proceso analítico2 para optimizar y generar valor en el futuro, por lo que queremos compartir los principales aprendizajes que nos ha dejado el uso de la analítica de datos en el sector salud. A partir de cuatro pasos de análisis se puede lograr el éxito y aprovechar al máximo la información de las organizaciones.
Analizando con mayor profundidad, el sector de la salud cuenta con gran cantidad de fuentes y recursos de datos y diversidad de información que, de acuerdo con la Asociación Colombiana de Hospitales y Clínicas, está relacionada con la historia clínica electrónica, sistemas de prescripciones médicas, de almacenamiento y comunicación de imágenes, y una gran cantidad de bases de datos clínicas. Actualmente, en el entorno de la salud se cuenta con innumerables sistemas de almacenamiento que recogen dicha información, sin embargo, hace falta dar el siguiente paso para entender, analizar, construir hipótesis, validar y tomar decisiones oportunas. Las inferencias impulsadas por el análisis de los datos permitirían optimizar procesos internos, proporcionar una mejor atención al paciente, generar eficiencia en cada consulta y apoyar en la toma de decisiones a los especialistas médicos.
A continuación, presentamos algunos de los aprendizajes de Ahana al conectar los datos con la operación, la prestación del servicio y la toma de decisiones para el fortalecimiento de la atención de pacientes en el sector de la salud.
Lo primero que quisimos entender con ayuda de los datos fue la historia y el presente ¿Qué sucedió? ¿Qué está pasando? Con ayuda de herramientas como Power BI pudimos ver toda la operación en su conjunto. Logramos:
- Identificar las variables que determinan el diagnóstico generado por el especialista
- Construir el perfil o tipo de paciente atendido de acuerdo con su diagnóstico
- Segmentar los pacientes en función a su nivel de riesgo
- Identificar la frecuencia, duración, tipos de consultas tomadas por diagnóstico en el centro de salud
- Identificar el comportamiento de la demanda y oferta de servicios de la entidad prestadora de salud, entre otros
Lo anterior, nos brindó una base importante para establecer el diagnóstico de los comportamientos generados hasta el momento en la atención y prestación del servicio. Esto correspondió a nuestro segundo paso en el proceso analítico, que se centró en analizar ¿Por qué sucedió? y ¿Por qué está pasando?. De esta forma identificamos las causas de los comportamientos actuales y logramos:
- Identificar las alertas generadas por diagnóstico
- Analizar el comportamiento de la prestación del servicio de salud por segmentación de pacientes
- Examinar la oportunidad en cada especialidad para recibir el servicio
- Analizar la correlación de la oferta de los servicios con la demanda de acuerdo con el segmento poblacional, entre otros.
Con el análisis diagnóstico y una visión más integral de las causas y comportamientos del servicio de salud, obtuvimos los elementos necesarios para potencializar el uso de la información (Big data). También construimos valor a partir de los datos para realizar un análisis prescriptivo que se convirtió en nuestro cuarto paso. Este análisis tomó la información moldeada e inició un proceso de construcción de hipótesis, ¿Qué deberíamos hacer? y ¿Cómo podríamos mejorar y generar eficiencias a partir del análisis diagnóstico? Con este paso inició el proceso de optimización, construcción de mejoras y redefinición para mejorar la atención y el servicio de salud, estableciendo:
- Modelos de optimización en la ruta recorrida por el paciente para ser dado de alta por tipo de diagnóstico
- Diseño automatizado de acuerdo con la lectura de los exámenes diagnósticos
- Diseño de un sistema de recomendaciones de acuerdo con las alertas generadas para brindar soporte a los especialistas médicos, entre otros.
Con este último paso en la analítica de datos buscamos tomar decisiones oportunas y anticipar posibles escenarios que afectan la prestación de un servicio eficaz y oportuno. Este es un proceso apalancado por el aprendizaje automático y los modelos estadísticos que anticipan, de acuerdo con la información, lo que va a suceder a futuro.
El uso de la analítica de datos en la toma de decisiones a nivel de sector, y no únicamente en organizaciones que son parte de la salud, permitiría a los prestadores del servicio estar un paso adelante con modelos predictivos. De esta forma se podría anticipar las necesidades de las poblaciones, los modelos de asignación de la oferta, y los modelos de prevención de enfermedades de acuerdo con las variables definidas por diagnóstico, entre otros.
Lo anterior es apenas la portada de un enorme libro que está en nuestras manos descubrir. El valor del análisis de Big data para el sector de la salud se puede potenciar en cada área, arista y procesos internos para la prestación del servicio. Para crear valor desde la analítica de datos es necesario que los principales actores y tomadores de decisión construyan redes de información potentes y utilicen las herramientas adecuadas. También es necesario contar con la infraestructura tecnológica del caso para que la analítica de negocios sea parte del ADN del sistema de salud, siendo esta una palanca necesaria para mejorar la prestación y la calidad del servicio. En Ahana vemos una gran oportunidad en la analítica de datos para continuar evolucionando como sociedad y potenciar el desarrollo de las organizaciones.
- “Datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior”, Oracle (2022)
- “Disciplina dedicada a analizar y procesar datos con el propósito de convertirlos en conocimiento accionable” Science Direct (2022)
Referencias:
- Big Data en salud: cómo va su desarrollo en Colombia (https://revistahospitalaria.org/enportada/big-data-en-salud-como-va-su-desarrollo-en-colombia-137/)
- Ciencia de datos en salud: desafíos y oportunidades en América Latina (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0716864022001183#:~:text=La%20ciencia%20de%20datos%20es,de%20convertirlos%20en%20conocimiento%20accionable.)
- ¿Qué es Big Data? – Oracle (https://www.oracle.com/co/big-data/what-is-big-data/)
