El análisis predictivo ofrece casos de uso increíblemente poderosos dentro de la atención médica: Charlie Farah


Los ciudadanos de todo el mundo quieren un sistema de salud que sea accesible, sin restricciones, asequible y de alta calidad. La mayoría de los gobiernos están reconociendo esto y están cambiando del modelo tradicional de tarifa por servicio hacia la tarifa por valor o atención basada en resultados.


ETHealthworld habló con Charlie Farah , Director, Soluciones Industriales – Salud y Sector Público APAC, Qlik, para saber más sobre el papel del análisis de datos de predicción en la atención médica.



P: ¿Cómo está impactando el análisis de datos en la industria del cuidado de la salud?

R: Existe una tremenda presión para equilibrar los mejores resultados de los pacientes con un resultado final más saludable. Las decisiones basadas en datos tienen prioridad sobre las decisiones “instintivas”. Además, más organizaciones sanitarias están adoptando sistemas sin papel tanto desde una perspectiva operativa como clínica. Quieren tener una herramienta que pueda combinar datos internos y externos para una visión integral de sus pacientes o una función comercial específica.

El verdadero desafío para la industria es navegar por el complejo ecosistema de datos para obtener información que pueda resolver problemas reales, como mejorar los resultados de los pacientes, reducir los tiempos de espera, aumentar el rendimiento del departamento de emergencias y administrar las listas de personal de manera más efectiva. La capacidad de resolver desafíos de procesos o sistemas mediante el uso de datos para tomar mejores decisiones es lo que hace que este espacio sea tan emocionante.

Los ciudadanos de todo el mundo quieren un sistema de salud que sea accesible, sin restricciones, asequible y de alta calidad. La mayoría de los gobiernos están reconociendo esto y están cambiando del modelo tradicional de tarifa por servicio hacia la tarifa por valor o atención basada en resultados.

Los ciudadanos de todo el mundo quieren un sistema de salud que sea accesible, sin restricciones, asequible y de alta calidad. La mayoría de los gobiernos están reconociendo esto y están cambiando del modelo tradicional de tarifa por servicio hacia la tarifa por valor o atención basada en resultados. Para hacer esto, los datos y el análisis son un engranaje crítico. Sin poder recopilar, contar, calcular el costo y analizar esta información con precisión, podría tener un impacto perjudicial en la amplitud y el alcance del servicio brindado.

P: Más precisamente, ¿qué puede hacer el análisis de datos de predicción por la industria del cuidado de la salud? ¿Ejemplo de alguna predicción exitosa?

Las herramientas de análisis modernas permiten a las organizaciones sanitarias utilizar la ciencia de datos o herramientas predictivas para generar conocimientos más completos a partir de sus datos e integrarlos en los flujos de trabajo de rutina. Ya sea que se use para predecir tiempos de espera o tasas de readmisión, presentaciones al departamento de emergencias o incluso el riesgo de diabetes, el análisis predictivo ofrece casos de uso increíblemente poderosos dentro de la atención médica. Puede permitir que las organizaciones y los profesionales de la salud adopten un enfoque más proactivo para la gestión de pacientes y se pongan a la vanguardia.

Algunas formas en que nuestros clientes están utilizando la analítica:

En Australia, Justice Health y Forensic Mental Health Network ha desarrollado una aplicación COVID-19 impulsada por Qlik para ayudar a la administración del hospital a administrar el personal, los pacientes y los niveles de existencias de equipos de protección personal (EPP).

Actualizadas con frecuencia y combinadas, estas tres áreas brindan información sobre el entorno actual de la atención médica. La aplicación permite que el personal del hospital y los gerentes identifiquen los niveles de existencias de EPP por ubicación; con esta información, la gerencia puede reubicar las existencias disponibles para el personal que atiende a pacientes que tienen fiebre o síntomas respiratorios en otras ubicaciones.

Esta información ahorra tiempo ya que el personal no tiene que llamar a una variedad de ubicaciones para determinar los niveles de existencias. Con la aplicación, los gerentes de atención médica también podrán ver el ausentismo en todas las ubicaciones y asignar personal a los sitios que más necesitan apoyo.

En los EE. UU. E internacionalmente, Direct Relief ha utilizado análisis para proporcionar a los médicos y enfermeras recursos médicos que salvan vidas y supervisar los niveles de suministro actuales y proyectados. Qlik como partner de varios años de la asociación Direct Relief, desarrolló una aplicación de cadena de suministro para brindar a la organización información valiosa sobre regiones, condados y sistemas de atención médica individuales donde existe la mayor necesidad de implementar máscaras, guantes y batas. , Medicamentos de UCI y más.


P: ¿La relevancia de la analítica de datos en la crisis actual? ¿Ha ayudado o afectado en la situación de COVID-19?

R: De hecho lo ha hecho. Uno de los riesgos en crisis como esta es el desbordamiento de datos distribuidos y disponibles. El uso o la comprensión incorrectos pueden tener efectos perjudiciales tanto en las operaciones como en la seguridad de los pacientes. La entrega de esos datos en un entorno gobernado, bajo dimensiones y medidas aprobadas significa que puede permitir a los usuarios tener una visión consistente y confiable de la información sobre la que deben actuar.


P: ¿Cómo va a traer Qlik un cambio en la analítica de la salud?

R: Qlik tiene contratos activos con más de 3.000 organizaciones sanitarias en todo el mundo y se ha demostrado en múltiples ocasiones como una pieza fundamental de su marco operativo. El uso de la analítica puede variar desde una aplicación basada en soluciones locales hasta aplicaciones que interrogan y visualizan miles de millones de filas de datos de salud en una serie de sistemas dispares para mejorar la toma de decisiones clínicas y financieras.

Nuestro objetivo es realmente contribuir positivamente a los objetivos de la organización sanitaria y mejorar los resultados sanitarios de los ciudadanos de todo el mundo. El uso de una plataforma como la nuestra ha mejorado la transparencia y fortalecido los incentivos para la eficiencia en la prestación de servicios de salud. Nuestra tecnología continúa evolucionando para permitir integraciones más directas a una amplia gama de conjuntos de herramientas analíticas avanzadas como R, python y DataRobot, además de permitir la incorporación de Qlik en EHR (por ejemplo, Epic, Cerner) para formar parte del flujo de trabajo profesional de la salud. También es compatible con una amplia gama de usuarios y casos de uso que incluyen visualización, aplicaciones guiadas y paneles, análisis personalizados e integrados, análisis móviles e informes. El Qlik Insight Bot proporciona una experiencia analítica conversacional impulsada por IA, brinda a los profesionales de la salud una forma más rápida y sencilla de hacer preguntas, generar conocimientos y tomar decisiones basadas en datos utilizando lenguaje natural. Todo esto sucede dentro de un marco gobernado que impulsa la escalabilidad y la confianza de la organización.


Fuente: ETHealthworld.com