La innovación tecnológica requiere de una transformación del modelo actual

Expertos insisten en que con una buena explotación de datos es posible verificar resultados en contextos reales
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06 nov 2015 - 16:00 h
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El sistema sanitario está centrado en la prestación de servicios cuando debería estar orientada en la producción de valor para los pacientes. Con esta idea, el director de la unidad de innovación del Instituto de Investigación Sanitaria San Carlos (IdiSSC), quiso explicar porqué cuando se intenta cambiar algo dentro del sistema siempre aparecen limitaciones. “Luchamos contra lo que somos”, incidió Mayol durante la jornada ‘Innovación Sanitaria y Tecnología Digital’.

El modelo sanitario cuenta con unos recursos que son finitos y carece de evaluación, por tanto, todo lo que se mide son outputs, es decir, indicadores de procesos y no resultados de salud. Tal y como comentó Mayol, si el paciente ha de estar en el eje del sistema primero hay que quitar al médico de ese epicentro. Según sus palabras, hacer más no es necesariamente mejor.

Todo esto requiere un cambio y una mentalidad diferente, algo que no es fácil, ya que supone cambios sociales que no son fáciles de adoptar, y “huir de la idea de que los sistemas sanitarios tienen como misión mejorar la saluy no la provisión de los servicios sanitarios”, reiteró.

La evidencia más clara de lo que ocurre son las estadísticas de la OCDE. Con la crisis económica, en 2008 los sistemas sanitarios se apretaron el cinturón y “aprendimos que no hay ninguna relación entre lo que se gasta en salud y los resultados”. La respuesta de los gobiernos fue aumentar la productividad., sin embargo, los sistemas sanitarios no aumentan su productividad. Un ejemplo más, para Mayol, que justifica que sólo se puede innovar si se adoptan una nueva manera de pensar, y señaló que los problemas no se resuelven con más genética sino con más tecnología. “Estas herramientas no sólo servirán para ser más precisos, sino para ser más exactos”.

La tecnología ha de crear valor y esto implica también una innovación social y del modelo, ya que al final, los recursos utilizados en innovación movilizan a la sociedad con un enorme retorno.

La administración

Desde la administración tienen claro su posición. “Hay que invertir en investigación con ayuda de la colaboración público privada”, y la captación de fondos europeos. A su juicio hace falta ‘apretar’ al sector privado a gastar en investigación y una buena manera son los programas cofinanciados.

Por ejemplo, la Comunidad de Madrid dedicará más de un millón y medio de euros al desarrollo tecnológico, algo que aunque a juicio de la directora general de Planificación, Investigación y Formación, Emilia Sánchez, no es suficiente aunque al menos servirá para incentivar esa colaboración público privada. En este sentido, destacó que Madrid dispone de una potente red de recursos, y seguirán potenciando la investigación e innovación sanitaria desde la dirección general.

El cambio

Sin embargo, esa transformación sanitaria a través de los datos que tanto Mayol como Sánchez consideran imprescindible, requiere de sistemas de información con significación clínica, algo de lo que actualmente se carece. Esto permitirá desarrollar una visión compartida entre clínicos, gestores, financiadores y pacientes de los problemas y soluciones, que permitan investigar, además de la utilización, los resultados de los procedimientos y actos médicos, evaluando los efectos en mortalidad, morbilidad y estado de salud. Con este pretexto, Antonio Sarría, científico del Instituto de Salud Carlos III y director de la Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias, destacó la importancia de canalizar todo el conocimiento que existe. “Los datos son imprescindibles, pero tenemos que ser capaces de transformarlos en conocimientos para la toma de medidas, desarrollar intervenciones y evaluar resultados”.

Sarría está convencido de que la máxima de que los ensayos clínicos son la base fundamental de la producción de conocimiento es una concepción errónea. A su juicio, es un proceso enormemente limitado porque no tiene en cuenta todos los factores.

Las principales carencias que existen en materia de innovación es que hay que poner datos al servicio de la toma de decisiones y, al mismo tiempo, los procesos de humanizacion tienen que ser capaces de dar el salto de la medicina poblacional a la medicina de precisión. “El profesional junto con el paciente, y se puedan sentar y hablar de un proceso con toda la información disponible. Esto es humanizar la asistencia”.

Experiencias

Precisamente, los sistemas de ayuda a la toma de decisiones en distintas especialidades están tomando fuerza, aunque no al ritmo que deberían. Durante el encuentro se pusieron sobre la mesa experiencias en este campo que están obteniendo buenos resultados. Es el caso del Proyecto Hikari “luz” (Japón). El investigador principal de Intelligent Society Platform Research Division de Fujitsu Labs Europe, Bo Hu, explicó que este modelo de ayuda a la toma de decisiones en el ámbito de la salud mental se encarga de dar soporte a esta patología, que actualmente no cuenta con demasiadas innovaciones tecnológicas. Por ello Hikari se basa en la fusión de información heterogénea anonimizada, tanto de origen clínico administrativo como información pública del entorno físico y social.

Otra herramienta de apoyo a la toma de decisiones es SysPharma que se centra en el contexto de reacciones adversas durante el proceso de administración de fármacos. De esta manera, trata de permitir que exista trazabilidad en las acciones que toman los profesionales en su relación con los pacientes. La herramienta es un puente entre el servicio de farmacia hospitalaria y los servicios clínicos, lo que viene a mejorar la interacción entre farmacéuticos y clínicos en seguridad de los pacientes y calidad. La principal novedad es que este proyecto se ha conceptuado desde el hecho de la simulación y emulación para que una vez testado, éste se implemente para uso habitual pasando por la validación de todos los actores que intervienen en el proceso.

Por su parte, Arturo González Ferrer, investigador de la Unidad de Innovación del IdiSCC, explicó el proyecto de ‘Ayuda a la decisión clínica’, mediante vías clínicas inteligentes y minería de datos. Un soporte que ayuda en la decisiones clínicas sin necesidad de consultar las guías de práctica clínica. Su aplicación generará nuevos datos y permitirá orientar el sistema sanitario a resultados, que podrán ser comparados con protocolos originales y obtener indicadores como eficiencia, adherencia al tratamiento, utilización de recursos, etcétera. Eso sí, como reiteró González, la herramienta contempla los criterios del experto, que es quien tiene la ultima palabra.

“Estos sistemas sólo aspiran a tener un rol de soporte y no de desplazar al clínico”, apuntó. Además, los sistemas basados en el conocimiento humano, precisan de la creación de equipos multidisciplinares y de la comunicación entre ingenieros y clínicos. De este modo hay que superar las reticencias y alcanzar una “empatía intelectual”, explicó González.

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