El análisis predictivo es una técnica estadística que utiliza inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para encontrar patrones en los datos clínicos. Para ello, utiliza tanto datos históricos como recopilados en tiempo real. En ambos casos, debidamente entrenados, los algoritmos pueden generar información precisa y procesable.

En el cuidado de la salud, el análisis predictivo es útil en la atención clínica, las tareas administrativas y la gestión operativa. Y su uso no se limita a grandes organizaciones sanitarias. También puede ser utilizado en consultorios pequeños. De hecho, muchas soluciones de expediente clínico electrónico (ECE) ya incorporan herramientas analíticas.

Por supuesto, existen desafíos para avanzar en el uso del análisis predictivo en el cuidado de la salud. Una de las principales es el presupuesto. Otra, una gestión de datos correcta para que los análisis sean efectivos. Adicionalmente, la calidad de los datos no siempre es la adecuada para alimentarlos a los algoritmos. Aún así, pese a las dificultades, es buena idea invertir tanto como sea posible para echar mano del análisis predictivo.

Análisis predictivo: casos prácticos

●Administración de recursos: Al identificar patrones en la asignación de recursos, el análisis predictivo ayuda a determinar las necesidades futuras de los hospitales. Ello facilita la administración no sólo en el día a día, sino que ayuda a prever la mejor manera de solventar las necesidades estacionales. Un ejemplo es el aumento de las enfermedades respiratorias en el invierno.

●Evitar hospitalizaciones prolongadas: Otro uso del análisis predictivo consiste en identificar cuáles pacientes podrían exceder la estadía promedio. Con esa información, los médicos pueden ajustar los protocolos de cuidado y acelerar la recuperación de los enfermos. Los beneficios son claros tanto para los pacientes como para los hospitales. Los primeros no deben desembolsar tanto y están menos expuestos a infecciones nosocomiales. Los segundos pueden planear mejor la utilización de sus recursos, siempre limitados.

●Disminuir el número de readmisiones: Otro uso bien establecido del análisis predictivo es la identificación de pacientes con alto riesgo de readmisión hospitalaria. Ello facilita trazar mejores planes de tratamiento posteriores a la hospitalización.

Atención más eficaz

●Mejorar la adhesión al tratamiento: Al analizar los comportamientos anteriores de un paciente con respecto a su tratamiento, los médicos pueden predecir los escenarios en los que resulta más probable obtener buenos resultados. Es decir, pueden enfocarse en los pacientes con más probabilidades de cambiar algo en su estilo de vida. Al ser capaces de dar tratamientos personalizados, se pueden reducir costos y aumentar la efectividad de la atención brindada.

●Prever el desarrollo de enfermedades: El análisis predictivo ayuda a determinar la probabilidad de que los pacientes desarrollen determinadas enfermedades. Entre otras: cardiopatías, diabetes, accidentes cerebrovasculares o EPOC.

●Controlar la progresión de enfermedades: La analítica de datos ayuda a identificar a los pacientes cuyas condiciones podrían empeorar. Por ejemplo, se puede predecir con claridad si algún paciente diabético está en riesgo de desarrollar una enfermedad renal. También es útil para prevenir el deterioro de los enfermos hospitalizados; por ejemplo, sirve para controlar las variables que indican una progresión hacia la sepsis.