A medida que avanzamos hacia el 2016 y más allá, dos aplicaciones principales de la analítica predictiva en el cuidado de la salud se destacan: la gestión del rendimiento financiero y la gestión del rendimiento clínico.

Gestión del rendimiento financiero

La gestión del rendimiento financiero en el cuidado de la salud se refiere a la capacidad de las organizaciones de salud para navegar los cambios tumultuosos en el mercado y la regulación, sin verse obligadas a aumentar los costos que exceden sus ingresos. En este sentido, la analítica predictiva juega un papel fundamental.

El software basado en reglas tradicionales puede ser adecuado si se sabe exactamente lo que se está buscando y si los elementos de datos que componen estas instancias no cambian con el tiempo. Sin embargo, cuando los elementos de datos existen en conjuntos de datos masivos y están sujetos a cambios a lo largo del tiempo, el software basado en reglas estáticas se queda atrás.

La revisión y el análisis manuales no pueden identificar y mapear las correlaciones multifacéticas que deben ponderarse en relación entre sí antes de que se vuelvan efectivamente accionables. Es aquí donde la tecnología de modelado predictivo entra en juego.

El modelado predictivo permite a las organizaciones hacer preguntas fundamentalmente diferentes a las que pueden hacer con el software basado en reglas estáticas. En lugar de preguntar cuántas reclamaciones exhiben características exactas y ya conocidas/definidas, podemos preguntar cuáles son las propiedades de una reclamación o de la información que se incluye en una reclamación que la hace más probable que sea denegada o no denegada. Esto nos permite abordar las causas fundamentales de esos patrones de manera más inteligente.

Una de las aplicaciones más emocionantes de esta tecnología es el modelado y la gestión de contratos de salud. Los contratos de salud se están volviendo cada vez más complejos y, a medida que los proveedores asumen más riesgos, necesitan tecnología que pueda modelar de manera efectiva y rápida el impacto de estos nuevos contratos basados en una variedad de elementos de datos financieros, clínicos y de población de pacientes.

Gestión del rendimiento clínico

La gestión del rendimiento clínico se refiere a los procesos operativos y de comunicación que respaldan y tienen un impacto medible en los resultados y la experiencia del paciente en el cuidado de la salud. La analítica predictiva desempeña un papel crucial en esta área.

Saber cuándo es probable que un paciente pase a una categoría de mayor riesgo y menos saludable permite al proveedor intervenir para evitar o retrasar este cambio. El primer paso para modelar esta probabilidad es descubrir qué patrones y similitudes relevantes previamente desconocidos o no rastreados en combinaciones simultáneas, temporales o agregadas crean la mayor probabilidad de que ocurra un resultado específico dado (o no ocurra) a nivel de paciente o subpoblación de pacientes.

Una vez que se descubren estos patrones y se validan posteriormente, se convierten en la base para el modelado probabilístico que puede ser refinado rápidamente tanto a través del aprendizaje automático como de la instrucción humana. Estas alertas automatizadas y proactivas son fundamentales para mantener y mejorar la salud de una población de pacientes.

En resumen, la analítica predictiva tiene un papel crucial en el futuro del cuidado de la salud. Tanto en la gestión del rendimiento financiero como en la gestión del rendimiento clínico, esta tecnología permite a las organizaciones tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos para mejorar los resultados de los pacientes y reducir los costos.

En un mundo donde los proveedores de atención médica están siendo desafiados a recopilar, registrar, almacenar y compartir cada vez más datos, la integración de estas fuentes de datos dispares en conjuntos de datos centrados en el paciente proporciona la base para la aplicación de la analítica predictiva y la comprensión de las poblaciones de pacientes.

En última instancia, la analítica predictiva nos permite avanzar hacia resultados saludables mientras mantenemos y reducimos los costos, lo cual es clave para el éxito en el cuidado de la salud en el futuro.