Entre las principales razones para usar los analíticos predictivos en salud se cuentan: reducción de tiempos, mejores diagnósticos, prevención de deterioro y la aprobación acelerada de medicamentos. En este escenario los analíticos predictivos cobran una mayor relevancia, dado su potencial para incrementar la prevención de enfermedades, reducir costos y mejorar los servicios de salud.
De acuerdo con un estudio de la Asociación para la lucha contra las enfermedades crónicas (PFCD, por sus siglas en inglés), en nuestro país existen cuatro enfermedades que representan el 88% de los gastos en enfermedades crónicas (enfermedades renales, cardiacas, diabetes e hipertensión). Los analíticos predictivos pueden identificar estos pacientes desde las primeras etapas del padecimiento, lo que reduce el impacto de tratamientos que son costosos y difíciles.
Analíticos predictivos para diagnósticos más certeros
La medicina ha avanzado a pasos agigantados. Sin embargo, en muchos casos, sigue siendo una ciencia inexacta. Todos sabemos de casos en los que los médicos tardaron meses y, en algunos casos, años en diagnosticar una enfermedad, lo que llevó al deterioro del paciente y a la administración de medicamentos que posiblemente no surtieron el efecto deseado.
La tecnología puede ayudar a analizar los estudios realizados y cotejarlos con síntomas, resultados y observaciones para brindar a los doctores un posible diagnóstico y tratamiento.
Analíticos predictivos contra el deterioro de pacientes
El estar hospitalizado puede generar mayores problemas de salud, pues los enfermos están expuestos a diversas amenazas, como infecciones difíciles de tratar. Asimismo, el personal médico a veces no se da abasto para monitoreo a los pacientes. Los analíticos pueden cubrir esa deficiencia al analizar los signos vitales de los pacientes y pronosticar posibles deterioros aun antes de que haya síntomas.
Proyección de uso de instalaciones
Los analíticos predictivos pueden analizar el patrón de comportamiento de los pacientes y estimar quiénes faltarán a sus citas. También pueden proyectar si una clínica u hospital va a experimentar un incremento de actividad, lo cual ayuda a saber cuándo se requerirá personal adicional, lo que reduce los tiempos de espera.
Al combinarse con búsquedas en Internet, pueden llegar a predecir posibles epidemias. Esto, por ejemplo, se dio cuando la Red Global de Inteligencia de Salud Pública de Canadá detectó una epidemia de síndrome respiratorio agudo severo en la provincia de Guagong, China, en noviembre de 2002, dos meses antes de que la OMS publicará detalles al respecto.
Mejor gestión de la cadena de suministro con analíticos predictivos
El despilfarro en medicamentos llega a cifras estratosféricas en México. COFEPRIS calculaba en 2016 que el monto alcanzaba los 2,500 millones de pesos. La cadena de suministro es una de los principales centros de costo de una institución de salud y, por ende, representa una oportunidad para reducir gastos innecesarios y mejorar la eficiencia. El análisis predictivo puede ayudar a detectar variaciones y generar información suficiente para mejorar los patrones de pedimento.
Aprobación acelerada de medicamentos
Las aprobación de nuevos medicamentos en México toma de uno a tres años después de su lanzamiento en Estados Unidos o la Unión Europea. Este proceso se podría acelerar si se sigue el ejemplo del Centro de Evaluación e Investigación de Drogas de la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos, que utiliza las pruebas llamadas “in silico”, las cuales combinan modelaje y simulación para predecir resultados clínicos, influir en el diseño de pruebas clínicas, apoyar la evidencia de efectividad, optimizar la dosis, predecir la seguridad del producto y evaluar posibles eventos adversos.
