La analítica de datos tiene el potencial de transformar el cuidado de la salud de muchas maneras diferentes. En un futuro cercano, las visitas regulares al médico podrían ser reemplazadas por el monitoreo regular del estado de salud y las consultas remotas. El entorno hospitalario se mejorará mediante métricas de calidad más sofisticadas extraídas de un ecosistema de herramientas digitales de salud interconectadas. La atención que reciben los pacientes puede ser decidida en consulta con software de apoyo a la toma de decisiones que se basa no solo en juicios de expertos, sino también en algoritmos que se basan en información de pacientes de todo el mundo, algunos de los cuales pueden diferir del paciente “típico”. El apoyo puede ser personalizado según la información genética personal de cada individuo, y los médicos y enfermeras serán intérpretes capacitados de formas avanzadas de diagnosticar, rastrear y tratar enfermedades. De diversas maneras, es probable que los responsables de la formulación de políticas tengan nuevas herramientas que brinden información valiosa sobre tendencias complicadas de salud, tratamiento y gasto.

Sin embargo, los desarrollos recientes en analítica de datos también sugieren barreras al cambio que podrían ser más sustanciales en el campo de la salud que en otras partes de la economía. A pesar de la inmensa promesa de la analítica de salud, la industria se queda rezagada detrás de otros sectores importantes en el aprovechamiento de herramientas de vanguardia. La mayoría de las organizaciones de atención médica, por ejemplo, aún no han ideado un enfoque claro para integrar la analítica de datos en sus operaciones regulares. Incluso un estudio mostró que el 56 por ciento de los hospitales no tienen estrategias para la gobernanza o analítica de datos. En comparación con otras industrias, el ritmo lento de innovación refleja desafíos que son únicos en el campo de la salud para implementar y aplicar herramientas de “big data”. Estas barreras incluyen la naturaleza de las decisiones de atención médica, las convenciones problemáticas de los datos, las prácticas institucionalizadas en la prestación de atención y los incentivos desalineados de los diversos actores de la industria. Para abordar estas barreras, la política federal debe enfatizar la interoperabilidad de los datos de salud y priorizar reformas de pago que alienten a los proveedores a desarrollar capacidades de analítica de datos.

Sensibilidad de las Decisiones de Atención

Una barrera importante para la aplicación generalizada de la analítica de datos en el cuidado de la salud es la naturaleza de las decisiones y los propios datos. A diferencia de muchas otras industrias, las decisiones de atención médica tratan información enormemente sensible, requieren información y acción oportuna y a veces tienen consecuencias de vida o muerte. Cada una de estas características crea una barrera para el uso generalizado de la analítica de datos. La inmediatez de las decisiones de atención médica requiere un monitoreo regular de los datos y una amplia dotación de personal e infraestructura para recopilar y tabular información. La naturaleza de las decisiones de atención médica es más inmediata e intrínseca que las tomadas en otros entornos, lo que crea una vacilación sobre la transformación de cualquier aspecto importante de la prestación de atención. Las decisiones de atención médica deben tener en cuenta las preferencias del paciente, que a veces difieren de las recomendaciones de los expertos.

En resumen, la analítica de datos tiene el potencial de revolucionar el cuidado de la salud, pero también enfrenta desafíos únicos en la industria. Es fundamental abordar las barreras existentes y promover la interoperabilidad de los datos de salud para aprovechar al máximo estas herramientas de vanguardia. Con el tiempo, la analítica de datos puede mejorar la calidad de la atención, personalizar los tratamientos y proporcionar información valiosa para la toma de decisiones en el campo de la salud.