Las herramientas de análisis predictivo pueden ayudar a simplificar los flujos de trabajo para los proveedores, pero estas herramientas deben evitar ciertas trampas para tener éxito.
por Kelsey Waddill
Tom Selva, director de información médica de University of Missouri Health Care, conoce el poder que tiene el análisis predictivo para transformar la industria de la salud.
En el ajetreado ambiente de la atención clínica, el análisis predictivo ofrece la oportunidad de detectar los síntomas de un paciente antes de que comiencen a disminuir o empeorar, explicó Selva en Healthcare Strategies. El análisis predictivo cubre una amplia gama de herramientas, desde inteligencia artificial y aprendizaje automático hasta informes efectivos.
El análisis predictivo se usa a menudo en operaciones como la predicción de problemas en la cadena de suministro y la programación de aplicaciones. Pero Selva se ha centrado en el uso de estas herramientas para prevenir “eventos nunca”, eventos en los que un paciente muere por algo prevenible, específicamente eventos nunca de sepsis.
University of Missouri Health Care necesitaba mejorar su tasa de mortalidad al reducir la prevalencia de sepsis. Para abordar este problema, Selva y su equipo introdujeron el puntaje nacional de alerta temprana (NEWS).
NEWS es un esquema de puntuación que tiene en cuenta todos los primeros signos de sepsis que son fáciles de pasar por alto, como la saturación de oxígeno, la frecuencia respiratoria y la presión arterial. La puntuación encaja en la plataforma EHR para alertar a los profesionales clínicos sobre un posible caso de sepsis.
La introducción de una herramienta como NEWS en el entorno clínico requiere docenas de decisiones, desde cómo establecer el umbral para la alerta hasta el color que debe tener la alerta. Para Selva, uno de los factores más críticos en el éxito de la herramienta fue tener una enfermera informática que se involucró personalmente en los resultados y que actuó como defensora de la herramienta.
Tener la puntuación es un importante paso adelante, pero para Selva el éxito de una herramienta de análisis predictivo depende en gran medida de lo que haga el personal clínico con la información que proporciona la herramienta.
Selva también enfatizó que las herramientas de análisis predictivo no serán efectivas si no brindan los datos para respaldar sus resultados.
“Cuando piensas en el aprendizaje automático, la inteligencia artificial, debes comprender que en el mundo médico nos importa más por qué hiciste lo que hiciste que qué hiciste”, compartió Selva.
Ha habido un impulso para utilizar estas herramientas para simplificar la atención médica. Sin embargo, Selva explicó que si una herramienta de análisis predictivo se simplifica tanto que proporciona un resultado pero no puede corroborar su diagnóstico, puede quebrar la confianza del usuario en la herramienta.
“Tenemos que reconocer que la atención médica es intrínsecamente compleja y solo se puede simplificar hasta cierto punto y luego puede volverse peligrosa”, dijo Selva.
Aún así, Selva predijo un gran futuro para las herramientas de análisis predictivo, particularmente en la generación de ahorros .
“La atención médica es un negocio de bajo margen en Estados Unidos. Por lo tanto, se aplicarán análisis predictivos para hacerlo más eficiente, de modo que gastemos los dólares donde deben gastarse y de manera más efectiva, lo cual es bueno para todos”, concluyó Selva.
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