7 beneficios de utilizar la analítica predictiva en el sector sanitario

Hoy en día, los profesionales sanitarios pueden acceder a una gran cantidad de datos al alcance de su mano. Desde imágenes médicas, reclamaciones de seguros, dispositivos médicos y datos administrativos, no hay escasez de información sobre los datos sanitarios de los pacientes. Pero la verdadera cuestión es qué hacer con todos ellos.

Para muchos sistemas y organizaciones sanitarias, el gran tamaño y número de fuentes de datos puede ser abrumador, especialmente con bases de datos que no se comunican entre sí. Para conseguir resultados positivos para los pacientes, es necesario tener una visión de 360 grados del paciente, desde su historial médico completo hasta los determinantes sociales, entre otros.

El análisis predictivo, una disciplina que utiliza diversas técnicas de modelización, extracción de datos, estadística e inteligencia artificial (IA), puede evaluar datos históricos y en tiempo real para hacer predicciones sobre el futuro. Esto da sentido a las fuentes de datos dispares e inconexas y puede ayudar a que tu organización vea patrones que hagan que tus operaciones sean más eficientes, ofreciendo al mismo tiempo una mayor calidad de atención.

Veamos a continuación que principales beneficios presenta la analítica predictiva aplicada en el sector de la salud.

Mejora general de la atención al paciente

El beneficio más importante que aporta el análisis predictivo al sector sanitario es la accesibilidad a todo tipo de datos: historial médico, demográficos, económicos, comorbilidades. Todos estos datos proporcionan a los médicos y a los profesionales sanitarios una valiosa información que orienta sus decisiones. Unas decisiones mejores, 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 observar los datos y los resultados de antiguos pacientes, los algoritmos de Machine Learning (ML)  pueden programarse para proporcionar información sobre los métodos de tratamiento que funcionarán mejor para cada paciente.  

Permite gestionar la salud de toda la población

El análisis predictivo no sólo es aplicable a nivel individual. Las organizaciones sanitarias pueden utilizarlo también para la gestión de la salud de la población. Cuando disponen de datos sobre las enfermedades existentes, los medicamentos y el historial personal de los pacientes, la analítica puede utilizarse para encontrar otros pacientes similares dentro de una cohorte de población. 

También puede ayudar a identificar cohortes expuestas a un posible brote de enfermedad. En tal caso, los profesionales sanitarios pueden empezar a buscar tratamientos inmediatamente, lo que mejora las posibilidades de supervivencia de las personas.  

Identifica a los pacientes de riesgo

La analítica predictiva en la sanidad puede predecir qué pacientes corren un mayor riesgo y poner en marcha inervaciones tempranas para evitar problemas más profundos. Por ejemplo, puede identificar a los pacientes con enfermedades cardiovasculares con mayor probabilidad de hospitalización en función de la edad, las enfermedades crónicas coexistentes y la adherencia a la medicación. 

Las predicciones sobre la probabilidad de padecer enfermedades y dolencias crónicas pueden ayudar a los médicos y a las organizaciones sanitarias a prestar una atención proactiva en lugar de esperar a que los pacientes de riesgo acudan a una revisión periódica.  

Mejora la gestión de las enfermedades crónicas

Alrededor de 19 millones de personas en España padecen, al menos, una enfermedad crónica. Aunque muchas de ellas ya son controlables, siguen causando el 63% de las muertes en el mundo.

La gestión de las enfermedades crónicas depende de la capacidad de los profesionales sanitarios para prevenir el desarrollo de estas enfermedades y controlarlas, siendo una tarea considerablemente difícil. Afortunadamente, el análisis predictivo tiene el potencial de capacitar a los profesionales sanitarios para que tomen decisiones informadas, oportunas y basadas en hechos, con el fin de proporcionar tratamientos más eficaces y reducir al mismo tiempo los costes de esta atención a los pacientes.  

Previene las necesidades de mantenimiento de los equipos antes de que surjan

En otros sectores, como el de la fabricación y las telecomunicaciones, el análisis predictivo se utiliza desde hace tiempo para identificar las necesidades de mantenimiento antes de que se produzcan. El sector sanitario puede beneficiarse del mismo tipo de pronóstico. 

Algunos componentes de las máquinas se desgastan o degradan. Por ejemplo, al analizar los datos de los sensores de una máquina de resonancia magnética, el análisis predictivo puede predecir los fallos y cuándo será necesario sustituir un componente. Al saberlo, los hospitales pueden programar el mantenimiento en un momento en el que la máquina no esté en uso, minimizando la interrupción del flujo de trabajo que dificulta tanto a los equipos de atención como a los pacientes.  

Seguimiento y digitalización de la sanidad

La digitalización de los servicios sanitarios transforma por completo la forma en que pacientes y profesionales de la salud interactúan entre sí. Hoy en día, podemos acoplar dispositivos a nuestro cuerpo y hacer un seguimiento de nuestra salud y rendimiento corporal en cualquier momento desde nuestros teléfonos móviles. Por ejemplo, los diabéticos pueden controlar la subida de azúcar en sangre en cualquier momento sin necesidad de pincharse el dedo.  

Detecta fraudes

Por desgracia, el fraude en la sanidad es un problema común. Los esquemas de fraude en la asistencia sanitaria se presentan de muchas formas: personas que obtienen píldoras de prescripción subvencionadas o totalmente cubiertas que en realidad no son necesarias y luego las venden en el mercado negro para obtener un beneficio; la facturación de un servicio no cubierto como un servicio cubierto; la modificación de los registros médicos; la notificación intencionalmente incorrecta de diagnósticos o procedimientos para maximizar el pago; la prescripción de tratamientos adicionales o innecesarios, etc.  

El análisis predictivo puede identificar ciertas anomalías que señalan este tipo de acciones fraudulentas, ayudando así a detectarlas de forma temprana.