El ejemplo de Carolinas Healthcare System, CHS,  es una muestra de los avances que el “big data”, y la analítica avanzada en general, suponen en la gestión hospitalaria tal y como se describe  en la primera parte de esta nota y se resume en la siguiente figura.

El caso también  alerta sobre algunos aspectos a tener en cuenta para asegurar el definitivo afianzamiento de la analítica avanzada de datos en la gestión hospitalaria. En concreto:

1.- Integración de los modelos predictivos en el proceso de toma de decisiones médicas.

Se puede generar una cierta resistencia al uso de modelos predictivos si se reduce  la discrecionalidad  y autoridad del médico. Ello afectaría muy negativamente  por dos razones:

• la cooperación de los médicos, y del personal de enfermería,  para “alimentar” las bases de información sobre pacientes es esencial para que un sistema de datos avanzados sea consistente.
• En segundo lugar porque el peso de la sanidad está pasando de las intervenciones puntuales a la gestión de la cronicidad, lo que supone un cambio que va mucho más allá de lo que puede aportar la analítica avanzada de datos por sí sola.

2.- Gestión de seguridad y de la privacidad

Es primordial  asegurar el absoluto rigor y máximo nivel de cumplimiento de todas las obligaciones y regulaciones en materia de privacidad y protección de datos sanitarios así como todas las medidas relativas a seguridad en su acceso y tratamiento.

Esta misión fue encomendada, en el caso de CHS, al comité de gobierno de datos en el que estaban representadas, entre otras, las funciones de IT, legal, regulación y relaciones institucionales. En Estados Unidos las normas relativas a seguridad, privacidad y protección de datos sanitarios se regulan, principalmente, a través de la HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act). 

Sigue pendiente en muchas regulaciones la ordenación del acceso y   potencial uso de datos no estrictamente médicos tales como información crediticia o de actividad en redes sociales a la hora de evaluar el perfil de riesgo del cliente.

3.- ¿Centro de coste o centro de beneficios?

Inicialmente los departamentos de analítica avanzada se constituyen como centros de coste. Ahora bien, una vez consolidados y habiendo desarrollado algoritmos sólidos surge la cuestión de si merece la pena licenciarlos a sistemas de salud o cadenas de hospitales que, por su tamaño, no pueden abordar un desarrollo propio.

Una cuestión final.

No se puede ocultar la dificultad inherente a la integración de información procedente de fuentes tan diversas, especialmente en el caso de pacientes crónicos con condiciones múltiples (“comorbilidad”). En consecuencia, a fecha de hoy, la creación y gestión de una práctica de analítica avanzada de datos de pacientes puede suponer un gran esfuerzo para sistemas de salud que no dispongan de una mínima escala.

Afortunadamente son muchos los agentes en el ecosistema de la sanidad que están dispuestos a crear plataformas de gestión de  datos de salud como demuestra, por ejemplo,  la adquisición de Gliimpse por parte de Apple anunciada recientemente. En esta línea, y extrapolando el reto al sistema sanitario en su conjunto,  procede la siguiente cuestión como cierre de esta nota:

¿qué entidad, o entidades,  del ecosistema de salud estarían en mejores condiciones de gestionar de forma integrada los información de salud  de los pacientes?