En los últimos años, estamos asistiendo a lo que algunos denominan la cuarta revolución industrial, y el sector de la salud no ha permanecido ajeno a los cambios societales resultantes. Desde Impact Strategy somos conscientes que como consecuencia de ello, las instituciones sanitarias a nivel global deben esforzarse en transformar los servicios ofrecidos a los ciudadanos y proporcionar a los profesionales las herramientas digitales necesarias para desempeñar eficientemente su labor. Esta transformación busca aprovechar las ventajas del entorno digital con el fin de garantizar la calidad y sostenibilidad de los sistemas de salud en diferentes regiones.
El sector de la salud destaca como uno de los principales impulsores económicos a nivel global, contribuyendo de manera significativa al Producto Interno Bruto (PIB). Representa aproximadamente el 60% de los presupuestos anuales, incluyendo la sanidad privada, y se distingue por su capacidad para generar riqueza y empleo a través de millones de profesionales en todo el mundo. El aumento anual del gasto sanitario, impulsado por la expansión de servicios y el envejecimiento poblacional, se proyecta que alcance más del 20% del PIB mundial para 2040. Aunque a veces se percibe como una carga financiera, es crucial reconocer el papel esencial del sector sanitario en los ámbitos económico y social a nivel internacional, con inversiones en investigación y tecnología que ofrecen prometedores retornos económicos.
Transformación de los servicios sanitarios aprovechando el mundo digital
Además, en el ámbito de la salud, se utiliza mucho la tecnología. Aunque principalmente se ha utilizado en entornos clínicos, también se ha estado trabajando en la digitalización de la información de salud. Un ejemplo de esto es el uso de historias clínicas electrónicas, que permite aplicar técnicas analíticas tanto en la atención médica como en la gestión y la investigación.
Es difícil encontrar otra industria con tantos datos y tanta diversidad: datos genómicos, datos recopilados mediante sensores y dispositivos vestibles, y datos en las historias clínicas electrónicas. La capacidad de combinar datos estructurados y no estructurados (como comentarios en redes sociales), junto con la capacidad de procesar grandes cantidades de información, hace posible avanzar en la investigación de salud basada en datos. En el contexto de la transformación digital en la que nos encontramos, será posible brindar a los pacientes una atención personalizada basada en el conocimiento que se tiene sobre ellos. Todo esto representa un avance hacia la Medicina 4P: predictiva, preventiva, personalizada y participativa.
CLAVES DE INNOVACIÓN EN EL SECTOR
Transformación Digital en el Sector Sanitario. Desde Impact Strategy abogamos por la transformación digital en el sector como una oportunidad esencial y demandada por ciudadanos y profesionales. Esta iniciativa modernizará la prestación de servicios, mejorando la eficiencia y calidad del cuidado médico, preparando al sistema de salud para los desafíos actuales y futuros.
Gestión y Compartición de Datos en el Sector Sanitario. En la gestión de datos en el ámbito sanitario, enfrentamos el desafío de manejar información sensible, requiriendo encriptación y consentimiento expreso de los pacientes. La compartición eficiente de información entre centros asistenciales, superando barreras tecnológicas y legales, es esencial para garantizar un acceso fluido a la información del paciente en todo el sistema sanitario y mejorar la atención médica integral.
NUESTROS CASOS DE ÉXITO
1. Optimización de la Gestión de Pacientes en hospital líder en oncología.
Situación Inicial: Un hospital lidiaba con largos tiempos de espera y asignación ineficiente de recursos. Además, entre sus objetivos estaba predecir la demanda de servicios de urgencias para poder gestionar sus equipos.
Solución: Implementamos un sistema de Big Data para analizar datos en tiempo real y prever demandas, mejorando la asignación de recursos. Ejemplo: durante eventos significativos (conciertos, partidos de fútbol) la demanda de servicios de urgencias podría disminuir, aunque una vez se hayan terminado la demanda podría aumentar.
Principales KPI’s:
· Reducción del 30% en el tiempo de espera
· Optimización de camas en un 25%
· Mejora del 20% en la asignación de recursos médicos.
2. Anticipación gracias a los Datos en hospital español.
Situación Inicial: Este hospital se enfrentaba a un desafío común: largos procesos de diagnóstico y tratamiento debido a la falta de acceso rápido a información relevante del paciente. Se buscaba una solución que permitiera anticipar las necesidades de cada paciente mediante el análisis previo de su historial médico y la realización de pruebas específicas según su perfil.
Solución: Implementación de un sistema de Big Data que centraliza y analiza los historiales clínicos, resultados de pruebas anteriores y datos relevantes de pacientes. De esta manera, utilizando algoritmos predictivos, se anticipa la necesidad de pruebas específicas antes de la primera consulta, proporcionando al médico una visión completa del historial del paciente y permitiéndole tomar decisiones más informadas sobre el tratamiento en la primera consulta.
Principales KPIs:
- Reducción del 40% en el tiempo promedio de diagnóstico.
- Aumento del 25% en el porcentaje de aciertos en el primer diagnóstico.
- Mejora del 15% en el nivel de satisfacción del paciente en la primera consulta.
3. Reconocimiento de Patrones mediante IA en Grupo Asegurador Médico
Situación Inicial: En el grupo asegurador se enfrentaba al desafío de mejorar la eficiencia en el diagnóstico de enfermedades dermatológicas, como el melanoma. Se buscaba una solución que utilizara tecnologías avanzadas, como deep learning, para el reconocimiento automático de patrones en imágenes reales, permitiendo una identificación rápida y precisa de enfermedades como el melanoma o melanocito y comparación con la opinión informada de los expertos.
Solución: Desarrollo de un sistema de inteligencia artificial basado en deep learning que analiza imágenes dermatológicas para el reconocimiento automático de patrones. Este sistema puede prever si se trata de un melanoma o melanocito, proporcionando a los dermatólogos información crucial para un diagnóstico rápido y preciso.
Principales KPIs:
- Reducción del 50% en el tiempo promedio de diagnóstico dermatológico.
- Aumento del 30% en el porcentaje de precisión en el diagnóstico automático.
- Mejora del 20% en la eficiencia en la asignación de tratamientos adecuados.
4. Mejora en la Investigación Clínica
- Situación Inicial: Un centro de investigación luchaba por identificar candidatos para ensayos clínicos y recopilar datos eficientemente.
