Conseguir la aceptación del análisis predictivo en el cuidado de la salud

Jennifer Maravillas para HBR

Según la Academia Nacional de Medicina (anteriormente Instituto de Medicina), el sistema de salud de los EE. UU. gasta casi un tercio de sus recursos (750 000 millones de dólares al año) en servicios innecesarios y una atención ineficiente. Las nuevas herramientas de análisis predictivo prometen reducir el despilfarro y mejorar la atención, ya que pronostican la probabilidad de que se produzca un suceso (por ejemplo, que un paciente sea readmitido en un hospital o contraiga una infección potencialmente mortal) y permiten a los proveedores adaptar los tratamientos y servicios en consecuencia. Estas herramientas se utilizan ahora en todos los ámbitos de la atención, desde la vigilancia de las enfermedades hasta la prevención de las enfermedades crónicas y la identificación de los pacientes que corren el riesgo de deteriorarse.

Pero a pesar del poder de las herramientas para mejorar la atención, la mayoría de los centros de salud aún no las utilizan. Entre los impedimentos para la adopción se encuentra la desconcertante variedad de opciones a las que se enfrentan los proveedores, desde aplicaciones móviles hasta herramientas basadas en la web y programas que se integran con los registros médicos electrónicos. Para entender mejor qué se interpone en el camino de la adopción y qué facilita una implementación exitosa, entrevistamos a 34 figuras clave de los principales sistemas de salud, responsables políticos y proveedores de análisis predictivo de EE. UU. Entre nuestros hallazgos más importantes: el éxito depende menos de la herramienta en sí que de conseguir la aceptación en todos los niveles desde el principio.

Estas son tres lecciones:

Involucre a las personas adecuadas desde el principio

Independientemente de si un proveedor desarrolla el análisis predictivo internamente, como han hecho muchos grandes centros médicos académicos, o si compra herramientas listas para usar, los gerentes deben asegurarse de implicar a las personas adecuadas durante todo el proceso. Las herramientas locales requieren una experiencia de desarrollo especial y tanto estas como las herramientas comerciales requieren validación, implementación, evaluación y mejora continua. Es necesario contar con un equipo multidisciplinario, con habilidades clínicas, analíticas, de ciencia de datos, tecnología de la información y cambio de comportamiento disponibles de principio a fin.

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Una de las razones más comunes por las que estas herramientas están infrautilizadas es porque los empleados de primera línea no comprenden del todo su valor. Por lo tanto, los programas que tienen éxito comienzan con un problema en el que el análisis predictivo puede marcar una diferencia clara. Por ejemplo, el 50% de los recién nacidos con sepsis (infección sanguínea) no tratada morirán. Por lo tanto, a los bebés sanos se les suelen administrar antibióticos de forma presunta, «por si acaso», lo que puede provocar complicaciones y aumentar la resistencia a los antibióticos. Está claro que sería deseable identificar a los recién nacidos con bajo riesgo de infección y ahorrarles los supuestos antibióticos. Kaiser Permanente, del norte de California, ha hecho precisamente eso, utilizando una herramienta predictiva para reducir el uso de antibióticos a la mitad sin aumentar las complicaciones relacionadas con la sepsis.

Demostrar el impacto clínico de una herramienta predictiva puede contribuir en gran medida a atraer a quienes la utilizarán. Esto es particularmente importante para el personal clínico, que de otro modo se mostraría escéptico ante los «algoritmos de caja negra», cuyo funcionamiento interno permanece oculto para ellos. La incorporación temprana del personal clínico permite a los miembros del equipo influir en las herramientas predictivas que se implementan y cómo, y ver los resultados tempranos. Si bien esto puede llevar mucho tiempo, no se pueden exagerar las ventajas. Esto se aplica tanto a las herramientas comerciales como a las que se desarrollan internamente. Los vendedores comerciales, de hecho, pueden tener que esforzarse aún más con el personal para generar confianza en sus productos.

Los agentes de cambio y los campeones clínicos son esenciales

Sin un plan de implementación claro y sin personal capacitado para apoyar el cambio de comportamiento, la implementación de una herramienta predictiva puede estancarse. Hemos descubierto que las organizaciones de salud que recurrían habitualmente a expertos en implementación para respaldar el cambio y mejorar la calidad en una variedad de proyectos de TI y de otro tipo tuvieron una ventaja a la hora de implementar el análisis predictivo. Estas personas trabajan junto a los médicos para mapear los flujos de trabajo e identificar lo que podría tener que cambiar al introducir un nuevo proceso o herramienta. Puede que tengan formación clínica o en rediseño de servicios o mejora de la calidad.

Los campeones clínicos a menudo han demostrado ser esenciales para implementar con éxito el análisis predictivo y la implementación de la TI sanitaria en general. Cualquier grupo de agentes de cambio debe incluir un subgrupo de médicos u otros líderes de opinión respetados de la organización. Estas personas deberían ponerse en contacto activamente para promocionar la herramienta, demostrar su uso e informar a la gente sobre las ventajas esperadas. En uno de los principales hospitales públicos del sur de los EE. UU., un pequeño número de médicos ayudaron a promover el uso de modelos predictivos en todo el hospital. Su trabajo dio lugar a un centro de análisis predictivo y, hoy en día, la institución utiliza estas herramientas de muchas maneras, incluso para reducir los reingresos e identificar a los pacientes con riesgo de sepsis o que regresan a la unidad de cuidados intensivos.

La alta dirección debe comprometerse

Tan importante como la aceptación de primera línea es la participación de los más altos, especialmente del CEO. Los líderes organizacionales no suelen estar familiarizados con la tecnología y las aplicaciones de análisis avanzados. Educar a los líderes sobre los beneficios esperados de una herramienta es fundamental para generar apoyo. Un gran centro médico académico de EE. UU. lo hizo incluyendo medidas del rendimiento de las herramientas en el panel ejecutivo, dejando claras sus ventajas para la alta dirección. El valor de una herramienta puede cuantificarse en términos de mejora de la calidad, mejora de la satisfacción del paciente o del médico o aumento de la eficiencia.

Una medida que probablemente repercuta en la administración es reducir los reingresos entre los pacientes de Medicare, ya que los hospitales podrían verse penalizados económicamente por los reingresos. Los modelos destinados a reducir los reingresos entre los pacientes de alto riesgo son comprensiblemente populares; un modelo, por ejemplo, se demostró que reduce la probabilidad de reingreso de los pacientes con insuficiencia cardíaca en un 26%.

La atención continua de la alta dirección es vital para la sostenibilidad a largo plazo de las herramientas predictivas; los modelos se descalibran con el tiempo y requieren un mantenimiento regular. Las organizaciones de éxito adoptan un enfoque de ciclo de vida para gestionar y mantener estas herramientas, lo que requiere presupuestar las necesidades de recursos a largo plazo, incluidas las inversiones en la mejora de la calidad y la infraestructura de los datos, la recalibración y la capacidad interna de ciencia y tecnología de datos. Cuando se compren herramientas comerciales, los costes como las licencias de software, la consultoría u otros gastos relacionados con los proveedores también deben tenerse en cuenta en los presupuestos a largo plazo.

La implementación de herramientas de análisis predictivo en la atención médica es un medio para lograr un fin, en el que el fin debería representar una mejora en la salud o los resultados de la atención médica, incluida la reducción de los costes. Aprovechar plenamente las ventajas de una herramienta específica requiere un enfoque estructurado y reflexivo, en el que participen las personas adecuadas, con las habilidades adecuadas, en el momento adecuado. Como hemos demostrado, la clave de una implementación exitosa tiene poco que ver con el modelo en sí. El éxito depende del tiempo, el esfuerzo y los recursos que se dediquen a la comunicación, la gestión de los cambios y a hacer que la herramienta forme parte perfectamente del flujo de trabajo de los usuarios. Un liderazgo claro y comprometido y una cultura que apoye firmemente el cambio y el aprendizaje también son factores fundamentales. Si se hace bien, el resultado puede ser un aumento de la atención de alto valor, es decir, dirigir la atención médica adecuada a quienes la necesitan.