El objetivo de los sistemas de salud es mantener a la población más saludable, dando respuesta a las necesidades de las comunidades y las personas, garantizado el acceso oportuno, continuo, de calidad y seguro a los servicios de salud, gestionando además una distribución adecuada y eficiente de los recursos económicos, lo que conlleva al diseño de estructuras sistémicas para la atención. Los sistemas de salud deben gestionar los riesgos en salud a nivel colectivo, poblacional e individual y así distribuir los costos y riesgos de la atención (6).

Los países buscan implementar estrategias para intervenir y evitar las ineficiencias en salud, los costos de la no calidad y de la evitabilidad, esto implica el desarrollo y uso adecuado de los sistemas de información, por medio de tecnologías informáticas que puedan integrar y analizar las grandes cantidades de datos que se tienen y generar impacto en la calidad de la atención clínica, en los resultados en salud y en la sostenibilidad de los sistemas. Estos programas de predictibilidad, alerta de clasificación del riesgo (score individual del riesgo), transaccionales, de monitoreo y seguimiento en algunas oportunidades se ven afectados en su implementación, puesto que aumentan el gasto disponible de las instituciones clínicas (1).

Algunos estudios realizados en las últimas décadas han permitido identificar los elementos que generan ineficiencias en salud, permitiendo agruparlos en categorías que van desde las originadas en los procesos de planeación en salud, la gobernanza clínica, administrativa, la normatividad hasta la identificación, el fraude y la corrupción, esto lo demuestra un estudio realizado por la corporación RAND y la UCLA (2008) en donde se  identificaron ineficiencias de diversos orígenes: 1. Administrativo, relacionadocon transacciones,  2. De tipo Operacional: Cómo la duplicación de servicios, procesos ineficientes, insumos excesivos y errores, 3. Desperdicio Clínico (Costo-inefectivo y detrimento para la salud). En el año 2009, Thompson Reuters identificaron los siguientes agrupadores y frecuencias derivadas de escrutinio en los procesos clínicos: 1. Uso injustificado de servicios y tecnologías 40%, 2. Fraude y abuso 19%, 3. Ineficiencias del sistema administrativo 17%, 4. Ineficiencia y errores del proveedor 12%, 5. Condiciones prevenibles y atención evitable 6%., 6. Falta de coordinación en la prestación en salud 6%. En el año 2012, Berwick y Hackbarth en un estudio del Institute of Medicine identificaron 6 agrupadores de ineficiencias en salud:  1. Fallas en la prestación de salud, 2. Fallas en la coordinación de la atención, 3. Sobretratamiento, 4. Complejidad administrativa ,5. Fallas en los precios, 6.  Fraude y abuso.

En Colombia, La asociación Colombiana de Empresas de Medicina Integral. ACEMI, agremiación que compila a las empresas aseguradoras en salud más importantes de Colombia, adelanto un estudio en donde se identificaron 61 elementos de ineficiencias en salud y los agrupó en 5 categorías así: 1. De diseño y regulación (asociado a la rectoría y la gobernanza), 2. Clínicas, 3. Operacionales, 4. Administrativas y 5. De comportamiento poblacional. (7)

Entonces al mezclar los conceptos de la estructura de evitabilidad con la gestión integral del riesgo en salud y las ineficiencias, es evidente que el aprovechamiento de la tecnológica se convierte en un eje y pilar fundamental para lograr mejores resultados, para optimizar el complejo análisis de sus diversas variables.

Evitar situaciones como el acceso inoportuno,  la detección tardía y  la progresión de la enfermedad, la siniestralidad, las rehospitalizaciones y el  uso de servicios de extensión potencialmente evitables o impactar las ineficiencias en salud es un objetivo que inicia con una adecuada planeación en salud, sumado a la definición de las fuentes de información sumado a los sistemas y herramientas tecnológicas que permiten gestionar adecuadamente las necesidades de salud de las personas, desde prevenir la aparición de una enfermedad, controlar  los episodios agudos, o  manejar efectivamente una condición crónica y proyectar riesgos futuros, además brinda la oportunidad de  implementar rutas administrativas, financieras y transaccionales  eficientes y oportunas, así como metodologías y procesos de evaluación, seguimiento y control. Esto mejora la calidad de la atención, reduciendo los costos en salud desde la pertinencia, por lo tanto la pregunta es ¿cómo podemos utilizar efectivamente la tecnología para lograrlo?

Recordemos que hay 4 ejes estructurales para gestionar e intervenir la evitabilidad en salud, los cuales van de la mano con el cuidado primario:

a. Uso óptimo de servicios ambulatorios (intervenciones efectivas, seguras y accesibles), b. Iniciativas para mejorar la “voluntad y habilidad” para buscar ayuda a tiempo (autocuidado, signos de alarma) es decir paciente expertos y educación en salud,

c. Seguimiento intensivo de los pacientes de alto riesgo como el paciente crónico complejo y

d. Adecuada gestión farmacéutica.

Para entenderlo mejor tomemos el ultimo eje, la gestión farmacéutica:  En la actualidad todas las industrias se están viendo cada vez más impactadas por la tecnología, en el área de la salud existen algoritmos de decisiones que sirven como herramientas para identificar ineficiencias en salud, ya que como hemos visto es un tema de bastante preocupación que pueden generar resultados desfavorables para los pacientes y alto impacto financiero sobre los sistemas de salud. Según las OMS solo en Estados Unidos se produce 1 muerte diaria por errores de medicación y daños en casi 1.3 millones de personas al año, generando un costo aproximado de $ 42.000 millones de USD al año (2).

Para poder realizar estos algoritmos de ineficiencias farmacológicas en primer lugar se debe recopilar una amplia variedad de datos de diferentes fuentes, como registros médicos electrónicos (HCE), facturación, historias clínicas, y otros datos relevantes de la gestión farmacéutica, posteriormente se deben limpiar y preparar los datos para su análisis, lo que puede incluir la identificación de posibles errores, inconsistencias y duplicidades. Una vez que se dispone de datos de calidad, se pueden utilizar técnicas de aprendizaje automático y análisis estadístico para identificar patrones y correlaciones entre diferentes variables (por ejemplo, modelos de árboles de decisiones para regresión y clasificación CART, bosques aleatorios o inclusive redes neuronales profundas). Esto puede ayudar a identificar áreas problemáticas, como procesos ineficientes, falta de coordinación entre departamentos, exceso de inventarios, entre otros.

Una vez identificadas las áreas problemáticas, se desarrollan modelos de IA para predecir el impacto de diferentes intervenciones y soluciones. Estos modelos se alojan en sistemas de recomendación institucionales o CDSS para que se utilicen prospectivamente y puedan ayudar a los responsables de la toma de decisiones a priorizar las áreas que requieren más atención y recursos para mejorar la eficiencia y reducir los desperdicios. El gráfico siguiente resume el proceso:

Dentro de las ineficiencias farmacológicas más frecuentes se encuentran problemas de dosificación, duplicidades, ajustes en comorbilidades e interacciones farmacológicas y fallas terapéuticas. Para el tema de interacciones farmacológicas se cuenta con modelos predictivos en algunos softwares de historias clínicas, los cuales fueron alimentados con diferentes interacciones entre los medicamentos más utilizados en las instituciones, clasificándolas además con el nivel de severidad (leve, moderada y grave) permitiendo identificarlas y notificando a todo el personal asistencial mediante alertas, con el fin de realizar intervenciones farmacoterapéuticas que permiten evitar errores en salud y daños a los pacientes (3), las que ante estas situaciones tienen un percepción de seguridad en la prestación de servicio de salud hasta para 50% de los pacientes (4)

Ante la situación actual de las ineficiencias en salud se han realizado paralelamente estudios con el fin de identificar algunos gastos que podrían ser “evitables” desde el diseño de modelos de atención hasta la contratación de valor en salud,  sin afectar la calidad en la atención de los pacientes, algunas investigaciones han demostrado que hasta 40% de los gastos en atención en salud son evitables (4), por lo cual identificar estos gastos es necesario para un mejor resultado puesto que se podría dejar de pagar por servicios evitables, con el simple hecho de no solicitar o prestar el servicio o producto identificado como tal y poder adquirir más servicios de alto valor. En la Figura 1 de Hallar Miller “Menos gastos evitables, más gastos deseables” se describen los 4 pasos para lograr la consigna de una mejor calidad en la atención en salud.  

Figura 1 (1)

En la figura se identifica un modelo que puede ser útil para obtener un resultado favorable alcanzando un equilibrio para el sistema de salud, este consiste en realizar cuatro pasos, para lograr el cuidado de mayor valor, estos son:

1. Identificar oportunidades para reducir el gasto evitable: Para realizar este paso se requiere tener datos de calidad sobre el gasto actual, en temas como hospitalizaciones, y de esta forma se podría identificar gastos evitables con el fin de obtener oportunidades específicas, que impacten y permitan implementar políticas institucionales alcanzando equilibrio en los gastos económicos en salud.
2. Diseñar servicios de alto valor que reduzcan gastos evitables: Se debe establecer un plan para brindar atención de calidad, permitiéndole a los médicos tratantes tener herramientas tecnológicas y tiempo suficiente para realizar un adecuado diagnóstico, para que el paciente sea parte de la recuperación y tenga claro las recomendaciones médicas con el fin de evitar problemas de adherencia en los tratamientos.
3. Cree o modifique los métodos de pago para permitir la entrega de servicios de alto valor: Se debe identificar cual es modelo de contratación más indicado para las entidades de salud, el cual permita que los pacientes reciban una atención de mayor valor, permitiendo cubrir todos los costos de la prestación de servicios de salud, es decir propendiendo por modelos de transferencia integral del cuidado que pueden alojarse en arquitecturas tanto de pago por evento como modalidades prospectivas.

• Responsabilizar a los proveedores por reducir gastos evitables y por mantener o mejorar la calidad: Se debe implementar estrategias para lograr que los pacientes sean atendidos con la mejor atención en salud y reducir gastos evitables, permitiendo tener un mejor manejo de la enfermedad lo que disminuye las hospitalizaciones y agudizaciones.

Es una necesidad innegable que los sistemas de salud, requieren identificar y gestionar los riesgos poblacionales, colectivos e individuales y proyectar los riesgos futuros así como las posibles complicaciones a nivel individual, requieren instaurar mecanismos y definir estrategias y políticas para disminuir las ineficiencias en salud, diseñar e implementar modelos innovadores de contratación en salud basados en valor. Entonces nos encontramos frente a diferentes desafíos y retos en el análisis adecuado de nuestra big data usando modelos de inteligencia artificial para crear sistemas de predictibilidad, scores individuales de riesgo complejo, sistemas de desviación y alertas basados en pronosticación y evaluación de tendencias así como modelos actuariales.

La invitación de los autores es a pensar diferente, a explorar caminos en los cuales el uso de la tecnología, el aporte de la academia y la definición de las mejores prácticas puedan facilitar la gobernanza clínica y administrativa en aras de generar valor en salud y mejorar la calidad de vida de las personas que es el objetivo de mayor relevancia desde los sistemas de salud.

Bibliografía

1. Mejor cuidado a menor costo para colombianos con enfermedad crónica [Internet]. https://chqpr.org/. 2019 [cited 2023 Apr 15]. Available from: https://chqpr.org/downloads/Mejor_Cuidado_a_Menor_Costo_Para_Colombianos_Con_Enfermedad_Cronica.pdf
2. La OMS lanza una iniciativa mundial para reducir los errores relacionados con la medicación [Internet]. ORGANIZACIÓN PANAMERICANA DE LA SALUD. 2018 [cited 2023 Apr 15]. Available from: https://www.paho.org/es/noticias/5-2-2018-oms-lanza-iniciativa-mundial-para-reducir-errores-relacionados-con-medicacion
3. Colmenares Guillén LE, Carillo Ruiz M, Morales Murillo VG, López Y López JG. Validación de un algoritmo de clasificación para la identificación de interacciones farmacológicas. Ingeniería Investigación y Tecnología. 2019 Apr 1;20(2):1–8.
4. Pulido MOP, Merli GO, Perazzi JR, Vence MV. Perceptive analysis of the quality in health services´ delivery with a Six-Sigma approach. Revista Cubana de Salud PÚblica [Internet]. 2018 [cited 2023 Apr 15];44(2):325–43. Available from: https://www.medigraphic.com/cgi-bin/new/resumenI.cgi?IDARTICULO=82977
5. YONG PL. THE HEALTHCARE IMPERATIVE [Internet]. nap.nationalacademies.org. 201AD [cited 2023 Apr 15]. Available from: https://nap.nationalacademies.org/download/12750
6. DUEÑAS E. Ponencia ¿cómo gestionar el riesgo en salud y obtener mejores resultados en cualquier sistema de salud? 2023.
7. VILLAMIZAR A. Tackling Wasteful Spending on Health. ACEMI. 2021.