La evitabilidad y la AI hacia la generación de valor en salud.

La generación de valor en salud es el objetivo de los sistemas de salud ¿qué tan importante son los sistemas de información para lograr los mejores resultados en salud, sostenibilidad, experiencia del usuario y del personal de salud en las cohortes de enfermedades crónicas?

Un estudio de carga mundial de enfermedad, demostró que las enfermedades crónicas presentan un aumento de tasa estandarizada de vida ajustada por discapacidad a expensas de las enfermedades crónicas. Colombia en el periodo 2005-2010 presento un crecimiento en este indicador pasando de 212,7 a 236, con una tendencia mundial similar registrada en el estudio global de carga de la enfermedad reportado por la OMS en el mismo periodo(10).

Los sistemas de salud han implementado cambios continuos en los diferentes modelos de gestionar los riesgos en salud, la caracterización poblacional, el score individual del riesgo,  los modelos de intervención, monitoreo, seguimiento y evaluación, pasando de indicadores de sistema retrospectivos y de reporte a modelos anticipatorios de alerta y desviaciones de mapa de calor, mejorando la gestión de datos en salud, es decir han migrado a  trabajar en modelos de  analítica, big data, machine learning,  ETL , analítica descriptiva , analítica predictiva e  inteligencia artificial.

El aseguramiento en salud y la política pública de países como Estado Unidos en la década de los años 80, incluyen el concepto de evitabilidad, la cual nace como una propuesta de solución que permite evaluar la eficiencia y eficacia de los diferentes modelos y programas de salud principalmente en el ámbito ambulatorio (11).

El concepto  de evitabilidad en salud ha desafiado a los sistemas de salud con el fin de crear intervenciones efectivas, con un concepto de trabajo colaborativo entre diferentes  agentes de los sistemas en salud, enfocados principalmente a los servicios de atención ambulatorios y hospitalarios (1), los cuales tienen como objetivo evitar el deterioro del estado de salud y mejorar la calidad de vida, que se define como la percepción de la vida por parte de los individuos según la OMS (2),

Evitar una hospitalización brinda la oportunidad de reducir costos en salud y mejorar tanto la calidad de vida del paciente como la del cuidador, es decir las condiciones sensibles al cuidador ambulatorio que son aquellas hospitalizaciones y uso de servicios de extensión potencialmente evitables al prevenir la aparición de una enfermedad, al controlar episodios agudos, o al manejar efectivamente una condición crónica (9)

Los ingresos hospitalarios que son considerados evitables, son un problema para los sistemas de salud a nivel mundial, puesto que consumen recursos económicos para su atención, se ocupan habitaciones que pueden ser utilizadas en personas que realmente lo requieren y generan complicaciones intrahospitalarias, que en algunos casos son de difícil manejo. Para controlar un poco esta problemática surgió en Estados Unidos un concepto llamado Ambulatory Care Sensitive Conditions (ACSC), o también conocido como hospitalizaciones evitables, el cual se utiliza como medida de desempeño y acceso al sistema de salud. Con la ayuda de este indicador se podrían identificar, diagnosticar e implementar algunas herramientas con el fin de evitar ingresos hospitalarios innecesarios (5). Los ACSC son indicadores que nos permiten realizar seguimiento a procesos oportunos y efectivos en una atención ambulatoria, con el fin de reducir el riesgo de una hospitalización, aunque esta herramienta depende de algunas variables que el personal sanitario no puede controlar como son: el nivel de educación poblacional, comorbilidades de los pacientes, factores socioeconómicos, datos no armonizados de fuentes de historias clínicas, etc (6).

Teniendo en cuenta la gran problemática que se genera con las hospitalizaciones evitables para los sistemas de salud a nivel mundial, los que se ven cada vez mas afectados por las malas decisiones, se observa en la actualidad la implementación de técnicas de inteligencia artificial, la cual realiza una intervención a la gran cantidad de datos disponibles, por medio de automatización de procesos apoyada con las diferentes herramientas tecnológicas (software) y que ha sido de gran utilidad, permitiendo tomar mejores decisiones con el fin de alcanzar objetivos planeados dentro de un proceso (7). Por medio de estas técnicas de inteligencia artificial es posible realizar modelos de predicción, con el fin de identificar la población que es propensa a presentar ingresos hospitalarios que se pueden clasificar como evitables, estos modelos se realizan por medio de estratificación de riesgo de ingresos o por medio de modelos basados en Adjusted Clinical Groups (ACGs), permitiendo clasificar de mayor a menor riesgo los pacientes, lo que permite realizar intervenciones preventivas con el fin de evitar hospitalizaciones . Otras ventajas que tiene la aplicación de la inteligencia artificial en el sector salud es implementar sofware que permiten desempeñar tareas con mayor precisión, que las normalmente realizadas por humanos, como son los casos de alertas electrónicas que identifican interacciones entre medicamentos (8).

Esta columna es el primer paso de una línea de publicaciones y generación de conocimiento, de IA aplicada más allá del campo asistencial, en lo relacionado a la gestión del aseguramiento y economía de la salud, modelos de gestión integral del riesgo y contratación en salud, un reto para los autores, pero un apasionante camino.

Referencias Bibliográficas.

1.         CALIDAD DE VIDA RELACIONADA CON LA SALUD [Internet]. [citado 10 de diciembre de 2021]. Disponible en: http://www.scielo.org.co/pdf/hpsal/v12n1/v12n1a01.pdf

2.         La salud en el desarrollo [Internet]. [citado 10 de diciembre de 2021]. Disponible en: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/84739/swd9.pdf?sequence=1&isAllowed=y

3.         Hernández – 2009 – EL ANÁLISIS DE LAS HOSPITALIZACIONES EVITABLES EN .pdf [Internet]. [citado 10 de diciembre de 2021]. Disponible en: https://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/bitstream/10906/78175/1/091286.pdf

4.         Hospitalizaciones evitables por insuficiencia cardíaca [Internet]. [citado 10 de diciembre de 2021]. Disponible en: https://scielo.isciii.es/pdf/resp/v90/1135-5727-resp-90-e40008.pdf

5.         Análisis de la influencia del proceso asistencial de la atención primaria de salud sobre la ocurrencia de hospitalizaciones evitables por insuficiencia cardíaca [Internet]. [citado 10 de diciembre de 2021]. Disponible en: https://www.elsevier.es/es-revista-atencion-primaria-27-pdf-S0212656715001213

6.         Agrawal – 2018 – Artificial Intelligence in Drug Discovery and Deve.pdf [Internet]. [citado 10 de diciembre de 2021]. Disponible en: https://www.longdom.org/open-access/artificial-intelligence-in-drug-discovery-and-development-2329-6887-1000e172.pdf

7.         Orueta Mendia et al. – 2014 – Desarrollo de un modelo de predicción de riesgo de.pdf [Internet]. [citado 10 de diciembre 2021]. Disponible en: https://scielo.isciii.es/pdf/resp/v88n2/07_original_3.pdf

8.         La inteligencia artificial en el sector salud: Promesas y desafíos | Publications [Internet]. [citado 10 de diciembre de 2021]. Disponible en: https://publications.iadb.org/publications/spanish/document/La-inteligencia-artificial-en-el-sector-salud-Promesas-y-desafios.pdf.

9.    Strategies for Reducing Potentially Avoidable Hospitalizations for Ambulatory Care–       Sensitive Conditions | Publications [Internet]. [citado 10 de diciembre de 2021]. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23835823/

10. Estimación de la carga de enfermedad para Colombia, 2010. Editorial Pontificia Universidad Javeriana | Publications [Internet]. [citado 10 de diciembre de 2021]. Disponible en: https://repository.javeriana.edu.co/handle/10554/40972

11. La evaluación de la atención primaria y las hospitalizaciones por ambulatory care sensitive conditions  | Publications [Internet]. [citado 10 de diciembre de 2021]. Disponible en:  https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7681739/

12. Hospitalizaciones evitables. ¿Quién soporta la carga de la prueba? | Publications [Internet]. [citado 10 de diciembre de 2021]. Disponible en: https://www.elsevier.es/es-revista-revista-calidad-asistencial-256-articulo-hospitalizaciones-evitables-quien-soporta-carga-13091389

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