Cómo la transformación de datos puede apoyar las estrategias en salud

By Jenn Roth, Director de Marketing de Productos de Industria Global-Salud

October 6, 2021

Persona frente a un escritorio con equipo médico y un cuaderno

Si bien muchas organizaciones definen la salud de la población de manera ligeramente diferente, su objetivo principal es proporcionar una oportunidad para que los líderes de atención médica, las agencias, el sector educativo y las empresas, trabajen juntos para mejorar los resultados de salud de las comunidades a las que sirven, todo ello mientras tienen un impacto en la reducción del costo total de la atención. La tecnología y los datos pueden ayudar a poner en pauta problemas de salud significativos y abordar las formas en que se pueden asignar recursos para superar los problemas que impulsan las malas condiciones de salud en la población. Todos estamos interesados en la salud de la población, y en nuestro próximo Foro de Innovación de la Salud (haz clic aquí) hemos reunido a un panel de expertos en salud y tecnología del sector para discutir cómo los conocimientos de datos críticos pueden transformar la forma en que apoyamos las estrategias de salud de la población.

Con las estrategias de gestión de la salud de la población (PHM), las organizaciones pueden abordar la mejora desde una perspectiva de atención continua más amplia. En lugar de centrar los recursos de mejora en poblaciones limitadas y cuidados agudos, las estrategias eficaces de PHM impulsan la transformación que aborda todos los niveles de prestación de servicios de salud, incluida la prevención y la gestión de la atención.

Priorizar la transformación de datos

Son muchos los factores de datos que conforman la imagen completa de la salud de las personas y la población, los cuales pueden abarcar comportamientos que repercuten en la salud (por ejemplo, dieta, ejercicio, consumo de tabaco, alcohol y consumo de drogas), atención clínica (por ejemplo, acceso a la atención y calidad de la atención), factores sociales y económicos (por ejemplo, educación, apoyo familiar y social e ingresos) y el entorno físico (por ejemplo, calidad del aire, acceso a fuentes de agua limpia, vivienda y tránsito).

Las organizaciones deben pensar en priorizar e integrar la multitud de fuentes de datos internas y externas para proporcionar una mejor transparencia en la trayectoria de salud de su población. Esta transparencia ayuda a las organizaciones a administrar mejor sus riesgos, oportunidades y estrategias para mejorar de manera eficiente los resultados de salud. La incorporación de datos de comportamientos de salud con datos clínicos capturados (por ejemplo, registros electrónicos de salud) puede aportar una dirección crítica para garantizar la prestación de la atención adecuada en el momento adecuado y en el lugar correcto.

Novant Health (haz clic aquí) logró su objetivo de traer datos en silos de manera más utilizable. Durante la respuesta a la pandemia, crearon un rastreador de COVID-19 que capturó datos sobre quién había contraído la enfermedad y crearon un modelo de puntuación que ayudó a identificar el riesgo de los pacientes de tener una respuesta más grave a la COVID-19. El personal de Novant Health utilizó estos datos proactivos para proporcionar la mejor atención posible desde el principio. Luego utilizaron Microsoft Power BI para respaldar su programa de vacunación contra COVID-19, señalando la etnia del paciente, el código postal y otra información demográfica para comprender qué segmentos de la población están siendo vacunados. Novant Health se centró en la equidad en salud y encontró formas de usar los datos para colmar lagunas de las comunidades que han estado subrepresentadas o carecen de acceso al cuidado de la salud.

Desafiar las decisiones basadas en datos

Las organizaciones de atención médica modernas tienen datos que provienen de una multitud de fuentes. De hecho, hasta el 70% del tiempo que los proveedores dedican al análisis de datos se desperdicia en la ingestión y la unificación.1 Como era de esperarse, con un volumen tan grande de datos estructurados y no estructurados, deben dedicar cantidades exorbitantes de tiempo a tratar de obtener información significativa.

Centrándose en recopilar y analizar los conjuntos de datos correctos: determinantes clínicos, sociales, comorbilidades, salud mental y reclamaciones, las organizaciones de atención médica pueden identificar cómo obtener datos sobre el comportamiento del consumidor para informar la recomendación más precisa respecto a las próximas mejores medidas y evaluar las oportunidades para la salud de la población y el trabajo de mejora. Pensar en el ecosistema de atención médica conectado, con el objetivo expreso de mejorar los resultados de las poblaciones a las que atienden, puede llevar a una reducción de los costos de atención. También ayuda a identificar la oportunidad de conectar lo que está sucediendo con los pacientes cuando no están en el consultorio del médico y ayuda a dibujar una imagen detallada de las necesidades del paciente.

Distrito Hospitalario de Helsinki y Uusimaa (HUS) (haz clic aquí), una autoridad conjunta formada por 24 municipios finlandeses que comprende múltiples hospitales en el sur de Finlandia, utilizó soluciones en la nube de Microsoft para crear un hospital virtual, el cual proporciona servicios de salud digitales que mejoran el acceso de los pacientes a una atención de calidad, reducen los costos y permiten a los proveedores de atención médica tratar a más pacientes en menos tiempo. En Finlandia, los pacientes que necesitan atención secundaria o especializada deben ser derivados por un proveedor de atención primaria de la salud. Pero la capacidad de acceder a información médica, programas de autoayuda y tratamientos virtuales a través de PC o dispositivos móviles ha mejorado significativamente el acceso de las personas mayores, personas con discapacidades, aquellos que viven en áreas remotas y otros que encuentran más cómodo o asequible buscar tratamiento médico desde casa en lugar de viajar o tomarse un tiempo libre para ir al hospital.

Al cambiar la forma en que atienden a los pacientes, el HUS y otros hospitales pueden aumentar la eficiencia de los profesionales de la salud y hacer más con el mismo número de recursos. Debido a que muchos pacientes acceden a mucha información antes de sus citas o participan en ejercicios de autoayuda, a menudo tienen menos preguntas y pueden centrarse en los problemas que realmente necesitan que sus médicos aborden.

Conectar datos para transformar la atención

Para los sistemas de salud que buscan mejorar el uso de datos, los líderes primero deben comprender cuáles son sus objetivos y cómo planean lograrlos. Sin embargo, el 56% de los líderes de atención médica dicen que su solución de gestión de la salud de la población actual no satisface sus necesidades, según una encuesta de Persivia, encargada por Sage Growth Partners.2

Los problemas de interoperabilidad de los datos, la mala coordinación de la atención y la falta de fondos pueden impedir los determinantes sociales de la integración de datos de salud, lo que conduce a lagunas en la atención y a disparidades en salud para personas y comunidades completas. Con la crisis de la pandemia, estas lagunas y disparidades no han hecho más que aumentar. Las personas con enfermedades crónicas, las personas en áreas desatendidas y las poblaciones minoritarias han sido las más afectadas durante la pandemia, lo que ha puesto en relieve los problemas subyacentes que han aquejado al sector durante años.

FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources [Recursos de Interoperabilidad Rápida de Salud]) se está convirtiendo rápidamente en la norma de interoperabilidad global para el intercambio seguro y privado de datos médicos. Sin embargo, la verdadera interoperabilidad en la salud significa permitir todo tipo de datos de atención médica, no solo los que provienen de los registros clínicos. Facilita que cualquier persona que trabaje con datos de salud ingiera, administre y almacene información de salud protegida en la nube. El sector de la salud está transformando rápidamente los datos de salud al estándar emergente de FHIR, que habilita un modelo de datos robusto y extensible con semántica estandarizada e intercambio de datos que permite que todos los sistemas que utilizan FHIR trabajen juntos. La transformación de datos a FHIR permite a las organizaciones de atención médica conectar rápidamente las fuentes de datos existentes, como los sistemas de registros médicos electrónicos o las bases de datos de investigación. Y lo más importante: FHIR puede simplificar la ingesta de datos y acelerar el desarrollo con análisis y herramientas de aprendizaje automático.

Humana (haz clic aquí) es una compañía de seguros de salud con sede en Kentucky, Estados Unidos. La compañía está comprometida en ayudar a millones de miembros médicos y especializados a alcanzar sus mejores condiciones de salud. Humana trabaja de acuerdo con tres principios: ofrecer experiencias de cliente fáciles y fluidas, ayudar a los miembros a lograr sus mejores condiciones de salud a través de los cinco puntos de influencia (atención primaria, determinantes sociales de la salud, salud de farmacia, salud en el hogar y salud conductual) y ganar poder a través de la tecnología integrada.

Humana quería representar todos los datos en un solo lugar, en lugar de mirar los datos individuales en sus respectivos silos. Humana consolidó rápidamente su alto volumen de datos en un puñado de columnas y redujo enormemente el tiempo de carga visual. Al hacer esto, tiene como objetivo obtener información práctica y desarrollar una cultura basada en datos para ayudar a sus miembros a lograr sus mejores condiciones de salud.

Microsoft Cloud for Healthcare (haz clic aquí) hace posible el acceso electrónico, el intercambio y el uso de información de salud electrónica por y entre pacientes, proveedores de atención médica y planes de salud. La información de salud personal (PHI) debe manejarse de manera diferente en la nube, y cuando el FHIR está integrado, brinda a las organizaciones la confianza y el control que necesitan. Hemos innovado la forma en que las organizaciones de atención médica pueden enriquecer, normalizar y unificar la información de salud protegida (PHI) a través de Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) y datos longitudinales para acelerar la inteligencia artificial (AI), la productividad del equipo y los flujos de trabajo de los procesos comerciales.

Para reducir realmente las disparidades en salud, no basta con identificar qué grupos de población están en mayor riesgo. Las organizaciones de atención médica deben conectarse con los pacientes para comprender cómo pueden satisfacer mejor las necesidades de las personas. Desbloquear el poder de los datos de salud permite a los proveedores de atención obtener una vista integral del paciente con información y los próximos pasos prácticos para una gestión de la atención más informada y personalizada. Para muchas organizaciones, el cambio continuo a la transformación de datos de salud de la población y su impacto en la atención puede ser un desafío, pero es un viaje que vale la pena emprender.

Nuestro objetivo continuo es empoderar a las organizaciones de atención médica globales para que exploren cómo la tecnología y los datos pueden secundar los esfuerzos de colaboración para promover la salud y el bienestar de la población. Registrese a nuestro webinar On Demand Foro de Innovación de la Salud (haz clic aquí)  para explorar cómo los conocimientos críticos de los datos pueden transformar las estrategias de salud de la población de su organización.

Referencias: