Diez escenarios del uso de la analítica productiva en organizaciones de salud

En una publicación reciente de Health IT Analytics se analiza la utilidad de la analítica en las empresas de salud y se establecen diez escenarios en que puede ser considerada una ventaja competitiva de dichas organizaciones.

De acuerdo con Jennifer Bresnick, autora de la pubicación, a medida que las organizaciones de salud desarrollan capacidades más sofisticadas de análisis de grandes volúmenes de datos, inician el camino de la analítica descriptiva básica al de la información predictiva, el segundo de tres pasos en el camino hacia la madurez del análisis de la información, siendo el tercer el de la prescripción.

Así, en lugar de presentar información sobre eventos pasados, los análisis predictivos permiten estimar la probabilidad de un resultado futuro, con base en patrones de los datos históricos, permitiendo a clínicos, administrativos y financieros, recibir alertas sobre posibles eventos antes de que ocurran y, por lo tanto, tomar decisiones más informadas sobre cómo proceder con una decisión.

La importancia de estar un paso por delante de los eventos se ve más claramente en los ámbitos del cuidado intensivo, la cirugía o la atención de urgencias, escenarios en que la vida de un paciente puede depender de un tiempo de reacción rápido y una percepción precisa de cuando algo está mal.

Surge entonces la pregunta ¿Cómo están implementando las organizaciones sanitarias las capacidades predictivas para extraer información procesable y prospectiva de sus activos de datos en crecimiento?

En la actualidad, existen al menos diez escenarios que utilizan la predicción para generar valor en las instituciones, incluyendo:

1. Creación, aplicación y análisis de escalas de riesgo para enfermedades crónicas.

2. Reducción de la readmisión hospitalaria en los primeros 30 días.

3. Prevención e identificación temprana del deterioro de ciertas condiciones médicas.

4. Disminución de las citas perdidas o incumplidas.

5. Prevención de las autolesiones y el suicidio.

6. Predicción de los patrones de uso de los pacientes.

7. Manejo de la cadena de suministros.

8. Fortalecimiento de la seguridad de la información.

9. Desarrollo de la medicina de precisión en los ámbitos diagnóstico y de tratamiento.

10. Integración de satisfacción y compromiso de los pacientes.

Fuente

Bresnick J. 10 High-Value Use Cases for Predictive Analytics in Healthcare. Health IT Analytics. 2019. Disponible en internet en: https://healthitanalytics.com/news/10-high-value-use-cases-for-predictive-analytics-in-healthcare?eid=CXTEL000000458302&elqCampaignId=9049&elqTrackId=e5bc2b01ace046299acf3910aa74f794&elq=7b29500bf1d7410d9592d1c458e2d086&elqaid=9515&elqat=1&elqCampaignId=9049