Construir el futur: models predictius.
L’actual sistema sanitari necessita revisar-se si vol continuar sent sostenible. Parlem del seu finançament com un dels principals problemes per fer viable la sanitat pública però aquesta és només una variable a solucionar, per suposat molt important. La tendència en la demanda de serveis sanitaris i socials és encara més preocupant. Hem d’entrar en el debat de què podem incloure i amb quines fórmules finançar les futures carteres de serveis públiques, i això només és possible si treballem amb models predictius a llarg termini.
Altres sectors que estan extrapolant dades per fer predicciones de mercats potser són més imprevisibles però, en salut, tots sabem que cada dia hi ha una població més envellida i amb malalties més cròniques i complexes.
Fa ja gairebé 10 anys a Catalunya, amb el procediment de diàleg competitiu, es va treballar amb grans consultores, especialitzades en tractament de dades, en el disseny, implementació i operativa d’un model de gestió i servei per posar en valor, tant per al sector públic com privat, les dades del sector sanitari català (projecte VISC+).
Per a aquest projecte, a l’ alta disponibilitat de dades estructurades derivades de la digitalització massiva, per suposat de forma totalment anonimitzada i segura, se sumava el potencial analític de les tecnologies disponibles, considerant que podia aportar un gran valor afegit, entre d’ altres, a la planificació de les polítiques sanitàries públiques. Aquest projecte finalment no es va dur a terme.
Actualment la Intel·ligència Artificial (IA), igual que en altres sectors, es considera la línia de recerca més potent per fer evolucionar el sistema, i està en tots els projectes estratègics relacionats amb el sector salut, ja sigui com a suport a la decisió clínica o en projectes de medicina personalitzada entre d’altres.
Però no a nivell macro, perquè les pròpies Administracions Sanitàries i altres agents del sistema sanitari puguin tenir una eina d’ ajuda a la presa de decisions de planificació territorial i puguin fer un posicionament dels serveis i prioritats sanitàries a futur. També resulta imprescindible per preveure el nombre de professionals i de quines especialitats seran necessaris i per poder orientar escoles i universitats.
Aquest posicionament, s’ ha de fer amb la participació conjunta del sector sanitari públic i el privat. Aquest espai de treball entre necessitats públiques, empreses privades i innovació és on podem trobar més possibilitats d’ avenç, ja sigui de forma global o en les línies estratègiques que es defineixin.
Abans d’entrar en l’etapa covid-19 ja vèiem que, amb l’anàlisi de les dades econòmiques, any rere any, la gràfica entre les corbes de la despesa sanitària i del pressupost de Salut cada vegada s’anaven separant més; i canviar la tendència, quan el diferencial és tan gran i algunes partides creixen de forma exponencial, és molt difícil, per no dir impossible.
Si aquestes necessitats financeres, les corregíssim des del punt de vista de la demanda de serveis futura, amb visió de necessitats socials i sanitàries a llarg termini, 2040 i/o 2050, utilitzant models predictius, basats en Intel·ligència Artificial (IA), veuríem increments molt alarmants.
A Finlàndia, i altres països nòrdics que hi han treballat, els increments en la demanda se situen per sobre el 300%. Per suposat, en gran part, igual que aquí, a causa de l’envelliment de la població i les malalties cròniques.
Aquesta informació no ens pot deixar indiferents; diem que tenim un molt bon model sanitari, però si no té futur, deixarà de ser-ho. Amb la situació que hem viscut amb el covid-19, l’elasticitat del model s’ha portat al límit, ha demostrat moltes de les seves fortaleses, sobretot la dels professionals, i s’han hagut d’implementar moltes solucions relacionades amb tecnologies digitals (eHealth) que estaven disponibles però no a les agendes.
La crisi, malgrat les resistències als canvis, ens ha fet moure fitxa, i hem avançat a implementar solucions de telemedicina i teleassistència entre d’altres.
Però la “transformació digital”, no va només d’implementar tecnologies que facilitin ser més eficients, és molt més. Va de com les tecnologies estan transformant les organitzacions i poden orientar el nostre futur. Per això és necessari posar en valor les dades que tenim i convertir-les en informació útil i intel·ligent.
Aquest nou coneixement, a partir dels models predictius i amb l’ ajut de la IA a nivell macro, ens permetrà proposar nous escenaris de futur, nous ecosistemes en què a més de fer aliances entre els diferents partners relacionats amb la salut haurem de redissenyar els serveis sanitaris en funció de les necessitats futures de serveis, i dels recursos disponibles.
Si som capaços de visualitzar aquestes necessitats de serveis futures haurem de buscar solucions innovadores entre els diferents agents de l’ ecosistema sanitari per arribar a grans acords, ja siguin de riscos compartits, de noves fórmules de finançament o altres, però que ens permetin afrontar aquests nous reptes minimitzant l’ impacte.
Això només és possible amb models predictius que ens diguin de quins increments estem parlant. Per construir-los, a més de les bases de dades disponibles entre els diferents partners del sector sanitari, sobre demanda de serveis i prestacions, també haurem de buscar correlacions amb altres variables com estils de vida, antecedents genètics, condicions de treball i factors ambientals; o amb una combinació de totes elles.
Si volem mantenir en la mesura del possible les excel·lències de l’actual model sanitari, hem d’anticipar-nos al futur, tenim totes les capacitats per construir-lo: les millors consultores, empreses especialitzades a elaborar els algoritmes, capacitats de màquina per tractar les dades de forma segura i anonimitzada i, el que és més important, grans sèries de dades estructurades per poder crear aquest coneixement.
L’objectiu de models predictius ens permetrà corregir les actuals tendències de demanda i buscar, si cal, alternatives de priorització i de finançament amb una medicina més preventiva i potser més eficient.
Però això només serà possible si treballem a construir el futur amb models predictius.
Roser Artal, Economista de la Salut
Article per Diario Médico / 02 d’abril de 2022