En la actualidad, el sector sanitario ha mostrado gran interés en la adopción de tecnologías vanguardistas, como la realidad aumentada y el análisis predictivo, para transformar la atención al paciente e incrementar los conocimientos de gran valor en el cuidado avanzado del mismo. Varias aplicaciones de estos avances tecnológicos están probando su eficacia en diversos escenarios como la optimización de los procesos operativos, el tratamiento personalizado y seguimiento de enfermedades, e incluso en la predicción de brotes epidémicos.
Datos de 2022 reflejan que el 72 % de los líderes sanitarios a nivel global perciben que el análisis predictivo generará un impacto favorable en los resultados de salud de los pacientes en contextos clínicos.~ estadista
Este artículo ofrece un análisis detallado de las ventajas del análisis predictivo aplicado al sector sanitario y sus distintas aplicaciones.
Entendiendo el análisis predictivo en el ámbito sanitario
El análisis predictivo emplea diversas técnicas, como la minería de datos, modelado, estadísticas e inteligencia artificial para analizar datos históricos y en tiempo real, y así generar pronósticos sobre eventos o acciones futuras que orienten la toma de decisiones. En el sector sanitario, esta herramienta provee a los profesionales del área la capacidad para analizar datos de pacientes y detectar los mejores planes de tratamiento adaptados a las necesidades de cada uno.
Esta tecnología ya se está implementando para dar valor en distintos entornos de salud, como consultorios médicos, mejorando los ensayos clínicos. A su vez, las aseguradoras de salud la emplean para procesos eficientes de reclamaciones y para reducir los costos operativos. Uno de los elementos más valiosos en la atención sanitaria es el tratamiento personalizado y preciso que puede proporcionar la inteligencia artificial.
Las diversas aplicaciones del análisis predictivo en el sector sanitario
Desde disminuir los costos por ausencias a citas hasta acelerar tareas como los procedimientos de alta y fortalecer la ciberseguridad, el análisis predictivo tiene un amplio rango de aplicaciones en el sector sanitario. A continuación, presentamos una lista de aplicaciones en el sector salud.
Predicción de readmisión
El análisis predictivo puede ser de gran ayuda para los proveedores de atención médica, ya que les permite identificar a los pacientes con un alto riesgo de ser readmitidos en un hospital. Esta herramienta les permite ofrecer una atención y apoyo adicional a aquellas personas que más lo necesitan, justo en el momento correcto. Se aprovechan los registros médicos electrónicos (EHR) disponibles para identificar con precisión el riesgo de reingreso de los pacientes antes del alta hospitalaria.
Un estudio publicado en JAMA Network Open analiza cómo los investigadores usaron análisis predictivos para calcular el riesgo de reingreso por todas las causas en 30 días para pacientes pediátricos. El modelo estudió aproximadamente 29.988 pacientes con 48.019 hospitalizaciones para obtener resultados.
Ciberseguridad avanzada
La industria de la salud se enfrenta a varios desafíos de ciberseguridad, que incluyen ataques de malware que pueden dañar los sistemas y comprometer la privacidad del paciente, ataques DDoS que impiden la prestación de atención y robo de datos médicos para obtener ganancias financieras, lo que puede resultar en violaciones de datos a gran escala.
Los análisis predictivos de ciberseguridad se presentan en dos tipos principales: soluciones basadas en vulnerabilidades que ayudan a descubrir brechas en los sistemas de atención médica y plataformas enfocadas en amenazas para descubrir amenazas potenciales.
Utilizando soluciones de análisis predictivo basadas en inteligencia artificial, el sector de la salud puede bloquear actividades de alto riesgo, supervisar sus datos en tiempo real e implementar autenticación multifactor (MFA) para potenciar la ciberseguridad. Esto puede ayudar a prevenir filtraciones de datos, salvaguardar la información del paciente y garantizar la continuidad de la atención.
Ensayos clínicos eficaces
Los ensayos clínicos hoy día hacen uso amplio del análisis predictivo para modelar sus pruebas con mayor eficiencia.Ya que permite mejorar la investigación clínica mediante el uso de modelos predictivos para predecir los resultados clínicos y tomar decisiones de tratamiento más acertadas. De este modo, acelera los ensayos clínicos y reduce los costos. Además, el análisis predictivo ayuda a identificar fenotipos de respuesta a los medicamentos, predecir el desarrollo de enfermedades y evaluar la eficacia de diferentes tratamientos.
Uno de sus casos de uso recientes fue cuando Johnson & Johnson utilizó el aprendizaje automático para identificar sitios de prueba adecuados y acelerar el desarrollo de la vacuna para la COVID-19. Este avance fue posible al predecir los aumentos repentinos de casos de COVID-19, lo que permitió que los ensayos de la vacuna comenzaran de manera oportuna.
Predicción de la participación y comportamiento del paciente
El análisis predictivo habilita a las organizaciones sanitarias para entender mejor las necesidades de los pacientes y personalizar su enfoque de tratamiento. Esto puede resultar en una mejora en la participación del paciente y adecuar la atención a las necesidades y preferencias individuales de cada uno. Al analizar los datos, el análisis predictivo puede prever qué pacientes tienen probabilidades de faltar a las citas, asistiendo a los administradores a planificar los horarios de los médicos y asignar recursos de manera eficiente.
Asimismo, puede predecir qué intervenciones o mensajes sanitarios son más efectivos para pacientes o grupos específicos. Las organizaciones sanitarias pueden identificar patrones y tendencias que pueden ayudarles a comprender qué tipo de atención o comunicación es más probable que resuene en diferentes pacientes.
Marketing sanitario
El análisis predictivo también puede desempeñar un papel crucial en el marketing sanitario, ya que puede contribuir a que las organizaciones conecten a pacientes potenciales con el médico y el centro adecuados. Además, puede permitir a las organizaciones sanitarias obtener un mejor entendimiento del comportamiento del consumidor a partir del análisis de los datos de los pacientes que buscan información sanitaria en línea.
Estos datos pueden incluir consultas de búsqueda, visitas a sitios web y clics. Puede ayudar a identificar patrones y señales que indican qué buscan los pacientes y qué atención necesitan. De este modo, las organizaciones de atención médica pueden obtener un uso más eficiente de su presupuesto de marketing y mejorar la efectividad de sus campañas a través de la personalización. Lo que resulta en un mayor retorno de la inversión. esto puede traducirse en un aumento de la rentabilidad.
La intervención humana en el análisis predictivo de la atención sanitaria
En un escenario sanitario basado en datos, considerar el factor humano es primordial. El principio del diseño centrado en el ser humano es la base para la creación de tecnología y programas de atención médica. Los mismos son fáciles de entender y usar para los pacientes y permiten una toma de decisiones precisa.
Los modelos de análisis predictivo se sustentan en datos históricos y en tiempo real, y en algoritmos estadísticos. A veces, esto puede producir resultados que pueden estar sesgados y no acordes con el conocimiento o la práctica médica real. Los profesionales de la salud, como médicos y enfermeras, son indispensables para validar las predicciones realizadas por los modelos analíticos. Además, pueden interpretar los resultados en el contexto de la situación clínica única de un paciente.
Por lo tanto, la intervención humana es fundamental para el análisis predictivo de la atención sanitaria. Los expertos médicos pueden verificar y validar las predicciones de los modelos analíticos y ayudar a garantizar que sean precisas y clínicamente relevantes.
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