La capacidad de mejorar la salud de la población es una iniciativa clave en el ecosistema sanitario. Alcanzar este objetivo requiere muchos componentes, y uno de los más críticos es mejorar nuestra capacidad para analizar los datos sanitarios.
Estos datos proceden a menudo de fuentes múltiples y dispares e incluyen datos demográficos y clínicos de los pacientes, normalmente de historias clínicas electrónicas (HCE) y datos de reclamaciones de seguros. Estos datos del mundo real (RWD) y las pruebas del mundo real (RWE) derivadas de ellos son factores importantes para facilitar el análisis sanitario y la innovación que puede impulsar.
Aunque algunas fuentes de datos son amplias, profundas y precisas, sigue habiendo problemas para ofrecer una imagen holística de las poblaciones mundiales. Subsanar esta deficiencia es esencial para mejorar los resultados sanitarios de la población en todo el mundo.
En este artículo exploraremos los posibles efectos positivos del análisis de los datos sanitarios globales en los resultados de salud de la población.
El análisis de datos clínicos es fundamental para el aprendizaje sanitario. A partir de esta valiosa información, las organizaciones pueden generar información sobre tendencias, deficiencias en la atención, problemas con las disposiciones actuales de atención en relación con las intervenciones y oportunidades de reducción de costes.
La analítica de datos clínicos impulsa la mejora de procesos y políticas a través de diversos puntos de datos. ¿Cuáles son los métodos de análisis de datos sanitarios? Hay seis a tener en cuenta.
El método de modelización y microsimulación estima cómo afectan los cambios demográficos, de comportamiento y políticos a los resultados. Los investigadores construyen modelos basados en conjuntos de datos a gran escala, a menudo recogidos mediante encuestas de salud pública.
A continuación, manipulan estos modelos de microsimulación ajustando los factores relativos a las normas del programa. Los modelos pasan por varias rondas de pruebas y validación antes de que los investigadores puedan confiar en su precisión.
El campo de la estadística descriptiva sanitaria agrega datos agrupados en variables para evaluar los valores y su dispersión para cada variable del conjunto de datos. Estos conjuntos de datos incluyen información sobre personas concretas y funcionan mejor para cohortes pequeñas que para poblaciones grandes.
Este método utiliza diversas medidas estadísticas, como la tendencia central, la dispersión y la asimetría, para resumir los datos. Las estadísticas descriptivas son útiles para organizar y presentar de forma significativa la información recogida. Las estadísticas sólo se crean a partir de la información recogida y no van más allá de los datos disponibles.
La estadística inferencial utiliza herramientas como pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y análisis de regresión. Los investigadores toman muestras de datos de una población para hacer generalizaciones sobre ella. Este tipo de análisis permite comprender mejor la probabilidad y las circunstancias en las que podría producirse un suceso.
El análisis de redes estudia las relaciones entre grupos dentro de una red más amplia para comprender y gestionar la asistencia sanitaria. Este proceso consiste en agrupar a los pacientes que pueden beneficiarse de un tratamiento conjunto.
Para ilustrar el valor del análisis de redes a la hora de mejorar los resultados de los pacientes, los investigadores analizaron a pacientes con diabetes y a sus médicos. El objetivo era encontrar estructuras de población ocultas para mejorar los objetivos de intervención y la atención centrada en el paciente. Mediante el análisis de redes, el estudio descubrió estos vínculos, que los planes de salud podrían utilizar para reforzar la mejora de la calidad y los programas de gestión de enfermedades.
El análisis geoespacial vigila los brotes de enfermedades mediante la recopilación y el análisis de datos sanitarios relacionados con su localización y su propagación. Esta área de análisis de datos clínicos es vital para la salud pública, ya que es una forma de vigilar e investigar la propagación de enfermedades.
Este tipo de análisis también tiene otros usos, como saber si una población tiene acceso a servicios sanitarios. Un estudio publicado por la red JAMA utilizó el análisis geoespacial para hallar una correlación entre el acceso a la atención sanitaria y la disponibilidad de servicios de Internet. Los resultados indicaron que las zonas sin servicio de Internet eran las más propensas a ser desiertos sanitarios.
El análisis de redes sociales relaciona la interacción y la interconexión entre personas y grupos sociales. Trata de explicar patrones relacionados con comportamientos, pensamientos y sentimientos.
Este creciente campo de la analítica se aplica a la transmisión de enfermedades, el comportamiento sanitario y los sistemas sociales de apoyo y atención. Se basa en el concepto de que las personas tienen una red de relaciones y que esas relaciones afectan a los resultados relacionados con la salud. El análisis de redes sociales se centra en el apoyo social a una población que envejece y en la prevalencia de enfermedades crónicas de larga duración.
Los datos son el hilo conductor de todos estos métodos analíticos. Sin embargo, la eficacia de estos métodos se ve limitada por la exhaustividad, la precisión y la diversidad de los DTR que se utilizan para impulsarlos.
Para entender por qué, exploremos ejemplos reales de uso del análisis de datos sanitarios.
El análisis de datos sanitarios se aplica a muchas situaciones del mundo real. He aquí cinco que encabezan la lista.
Con la recopilación de datos RWD, la comunidad sanitaria puede identificar los riesgos de una población. Hay múltiples formas en que este componente depende de los datos clínicos. Un ejemplo es el tratamiento de las enfermedades crónicas. La Asociación Americana de Hospitales (AHA) identificó su uso en la creación de sistemas sanitarios adaptados a las personas mayores, la lucha contra la epidemia de opioides y la prestación de cuidados paliativos.
La necesidad de monitorizar a los pacientes fuera de los entornos clínicos tradicionales aumentó considerablemente durante la pandemia. Esta tendencia continúa a medida que mejora la tecnología y se introducen más dispositivos médicos sobre el terreno.
Los datos que recogen estas herramientas están disponibles en tiempo real para una intervención inmediata. También crean un perfil del paciente para que los proveedores puedan tomar decisiones de tratamiento y medir su eficacia.
La otra adopción tecnológica acelerada por la pandemia es la telemedicina y la salud virtual, ya que se convirtió en una prioridad limitar la exposición.
Mejora el acceso, sobre todo a los servicios de salud mental, y puede colmar las lagunas de los desiertos médicos. Pacientes y proveedores se benefician, y la comunidad médica apoya su uso y expansión continuados.
Los datos que generan estas prácticas asistenciales son los datos de los pacientes introducidos en la HCE. Otra información que puede aportar son datos sobre la disponibilidad de la atención. Podría ayudar a la sanidad pública a identificar dónde flaquea la prestación asistencial para reforzarla mediante programas.
El descubrimiento y el desarrollo de fármacos son áreas del ecosistema sanitario impulsadas por los datos. Estos esfuerzos requieren mucha información sobre una enfermedad, cómo afecta a las personas y cómo se evalúan los ensayos. Podemos considerar el desarrollo acelerado de la vacuna COVID-19 como el resultado de la conjunción de todos estos datos para ofrecer a la población un tratamiento seguro y eficaz.
El análisis de imágenes médicas mediante la automatización es frecuente y útil en el flujo de trabajo de cribado. Acelera las revisiones de las pruebas de imagen médica y la inteligencia artificial (IA) se convierte en la herramienta para detectar antes los problemas. Este enfoque basado en IA analiza los datos del informe médico para discernir si el paciente cumple o no los criterios de una enfermedad.
Con tantas posibilidades, ¿cuál es el futuro del análisis de datos sanitarios?
El horizonte del análisis de datos sanitarios es brillante, con oportunidades para mejorar positivamente los resultados de la población. Su futuro tiene tres componentes que influirán en él.
Los macrodatos se componen de todas las fuentes posibles que alimentan el análisis: consumidores, pacientes, datos físicos, reclamaciones y datos clínicos. La inmensidad de los datos no hace más que crecer, pero no siempre son claros, completos o precisos.
Tampoco proporciona información si no se aplican herramientas analíticas avanzadas, como algoritmos de aprendizaje automático. De lo contrario, es un mar infinito sin corriente. La sanidad necesita estructuras para dar forma a los macrodatos con análisis avanzados, de modo que ayude eficazmente a poblaciones enteras.
La gestión del análisis de datos sanitarios requiere herramientas tecnológicas. Con la ingente cantidad de datos disponibles, el sector necesita diversos recursos para progresar eficientemente.
La primera área de la que ya hemos hablado es la IA y el aprendizaje automático. Estas herramientas identifican, detectan y analizan datos para ofrecer resultados que puedan ser interpretados y utilizados por el ser humano. El perfeccionamiento de las aplicaciones de IA y aprendizaje automático por parte de la comunidad sanitaria es un objetivo importante por el valor que puede aportar y su capacidad para agilizar los flujos de trabajo.
Otra tendencia emergente es la bioimpresión, que aprovecha la impresión 3D para fabricar prótesis externas, implantes y stents. Para desarrollarlos se necesitan grandes cantidades de datos, y seguir controlando su rendimiento servirá de base para las próximas reiteraciones.
La recopilación de datos es tan importante como su análisis, y el Internet de los objetos médicos (IoMT) marcó el comienzo de un nuevo enfoque. Estos dispositivos y wearables son minas de datos para los pacientes y sus resultados. Los datos recogidos de estos dispositivos, a mayor escala, también pueden informar la investigación y el tratamiento de enfermedades comunes como la diabetes.
Aunque hay mucho que celebrar en el futuro del análisis de datos sanitarios, siguen existiendo retos y obstáculos.
Ya hemos hablado del problema de los datos sanitarios: están fragmentados, incompletos, no siempre son diversos y su accesibilidad puede ser un problema. Estos problemas reducen el potencial de los datos sanitarios, pero hay formas de resolverlos.
La interoperabilidad es clave para la agregación, y la normalización reduciría la necesidad de formatearla y limpiarla. De la diversidad se habla menos, pero es igual de crucial.
Syndesis está resolviendo este problema asociándose con hospitales, sistemas sanitarios y aseguradoras de fuera de Estados Unidos. Como resultado, podemos recopilar millones de historias clínicas de pacientes desidentificadas, incluidos datos demográficos, tratamientos, procedimientos, medicamentos, patologías, intervenciones y mucho más. Nuestro objetivo es conseguir mejores resultados para los pacientes y mejorar la excelencia en la investigación y el análisis de datos centralizando el acceso a este RWD global.
Obtener y clasificar datos no basta para mejorar los resultados. El cambio global se produce cuando se analizan los datos sanitarios para generar RWE utilizando muchos métodos y fuentes de datos, y se ponen en práctica esos conocimientos.
Esa directiva es la que más importa en el futuro del bienestar y la prestación sanitaria para todos. Teniendo esto en cuenta, es hora de ampliar sus capacidades de datos. A menudo esto ha supuesto un reto para la atención sanitaria, ya que los datos no siempre son tan precisos o completos. Syndesis Health trabaja para colmar estas lagunas proporcionando un acceso unificado a datos clínicos del mundo real, procedentes principalmente de regiones infrarrepresentadas. Estos datos tienen el poder de mejorar los resultados de salud de la población.
Póngase en contacto con nuestro equipo hoy mismo para explorar nuestras ofertas y capacidades de datos.