Construir el futuro: modelos predictivos.
El actual sistema sanitario necesita revisarse si quiere continuar siendo sostenible. Hablamos de su financiación como uno de los principales problemas para hacer viable la sanidad pública pero esta es solo una variable a solucionar, por supuesto muy importante. La tendencia en la demanda de servicios sanitarios y sociales es aún más preocupante. Tenemos que entrar en el debate de qué podemos incluir y con qué fórmulas financiar las futuras carteras de servicios públicas, y esto solo es posible si trabajamos con modelos predictivos a largo plazo.
Otros sectores que están extrapolando datos para hacer predicciones de mercados quizás son más imprevisibles pero, en salud, todos sabemos que cada día hay una población más envejecida y con enfermedades más crónicas y complejas.
Hace ya casi 10 años en Cataluña, con el procedimiento de diálogo competitivo, se trabajó con grandes consultoras, especializadas en tratamiento de datos, en el diseño, implementación y operativa de un modelo de gestión y servicio para poner en valor, tanto para el sector público como privado, los datos del sector sanitario catalán (proyecto VISC+).
Para este proyecto, a la alta disponibilidad de datos estructurados derivados de la digitalización masiva, por supuesto de forma totalmente anonimizada y segura, se sumaba el potencial analítico de las tecnologías disponibles, considerando que podía aportar un gran valor añadido, entre otros, a la planificación de las políticas sanitarias públicas. Este proyecto finalmente no se llevó a cabo.
Actualmente la Inteligencia Artificial (IA), al igual que en otros sectores, se considera la línea de investigación más potente para hacer evolucionar el sistema, y está en todos los proyectos estratégicos relacionados con el sector salud, ya sea como soporte a la decisión clínica o en proyectos de medicina personalizada entre otros.
Pero no a nivel macro, para que las propias Administraciones Sanitarias y otros agentes del sistema sanitario puedan tener una herramienta de ayuda a la toma de decisiones de planificación territorial y puedan hacer un posicionamiento de los servicios y prioridades sanitarias a futuro. También resulta imprescindible para prever el número de profesionales y de qué especialidades serán necesarios y para poder orientar a escuelas y universidades.
Este posicionamiento, debe hacerse con la participación conjunta del sector sanitario público y el privado. Este espacio de trabajo entre necesidades públicas, empresas privadas e innovación es donde podemos encontrar más posibilidades de avance, ya sea de forma global o en las líneas estratégicas que se definan.
Antes de entrar en la etapa covid-19 ya veíamos que, con el análisis de los datos económicos, año tras año, la gráfica entre las curvas del gasto sanitario y del presupuesto de Salud cada vez se iban separando más; y cambiar la tendencia, cuando el diferencial es tan grande y algunas partidas crecen de forma exponencial, es muy difícil, por no decir imposible.
Si estas necesidades financieras, las corrigiésemos des del punto de vista de la demanda de servicios futura, con visión de necesidades sociales y sanitarias a largo plazo, 2040 y/o 2050, utilizando modelos predictivos, basados en Inteligencia Artificial (IA), veríamos incrementos muy alarmantes.
En Finlandia, y otros países nórdicos que han trabajado en ello, los incrementos en la demanda se sitúan por encima el 300%. Por supuesto, en gran parte, igual que aquí, debido al envejecimiento de la población y las enfermedades crónicas.
Esta información no nos puede dejar indiferentes; decimos que tenemos un muy buen modelo sanitario, pero si no tiene futuro, dejará de serlo. Con la situación que hemos vivido con el covid-19, la elasticidad del modelo se ha llevado al límite, ha demostrado muchas de sus fortalezas, sobre todo la de los profesionales, y se han tenido que implementar muchas soluciones relacionadas con tecnologías digitales (eHealth) que estaban disponibles pero no en las agendas.
La crisis, a pesar de las resistencias a los cambios, nos ha hecho mover ficha, y hemos avanzado en implementar soluciones de telemedicina y teleasistencia entre otras.
Pero la “transformación digital”, no va solo de implementar tecnologías que faciliten el ser más eficientes, es mucho más. Va de cómo las tecnologías están transformando las organizaciones y pueden orientar nuestro futuro. Para ello es necesario poner en valor los datos que tenemos y convertirlos en información útil e inteligente.
Este nuevo conocimiento, a partir de los modelos predictivos y con la ayuda de la IA a nivel macro, nos permitirá proponer nuevos escenarios de futuro, nuevos ecosistemas en que además de hacer alianzas entre los diferentes partners relacionados con la salud tendremos que rediseñar los servicios sanitarios en función de las necesidades futuras de servicios, y de los recursos disponibles.
Si somos capaces de visualizar estas necesidades de servicios futuras tendremos que buscar soluciones innovadoras entre los diferentes agentes del ecosistema sanitario para llegar a grandes acuerdos, ya sean de riesgos compartidos, de nuevas fórmulas de financiación u otros, pero que nos permitan afrontar estos nuevos retos minimizando el impacto.
Esto solo es posible con modelos predictivos que nos digan de qué incrementos estamos hablando. Para construirlos, además de las bases de datos disponibles entre los diferentes partners del sector sanitario, sobre demanda de servicios y prestaciones, también tendremos que buscar correlaciones con otras variables como estilos de vida, antecedentes genéticos, condiciones de trabajo y factores ambientales; o con una combinación de todas ellas.
Si queremos mantener en la medida de lo posible las excelencias del actual modelo sanitario, tenemos que anticiparnos al futuro, tenemos todas las capacidades para construirlo: las mejores consultoras, empresas especializadas en elaborar los algoritmos, capacidades de máquina para tratar los datos de forma segura y anonimizada y, lo que es más importante, grandes series de datos estructurados para poder crear este conocimiento.
El anticiparnos con modelos predictivos nos permitirá corregir las actuales tendencias de demanda y buscar, si es necesario, alternativas de priorización y de financiación con una medicina más preventiva y quizás más eficiente.
Pero esto solo será posible si trabajamos en construir el futuro con modelos predictivos.
Roser Artal, Economista de la salud
Artículo para Diario Médico / 02 de abril de 2022