¿Qué es el análisis de datos en salud? Cómo usar los datos para mejorar la salud

La gente solo se preocupa por dos cosas: su salud y sus datos.

Imagina un mundo donde pudiéramos usar la tecnología para gestionar la salud de la población, mejorar el cuidado de enfermedades crónicas, aumentar el rendimiento del sistema de salud y predecir enfermedades. Si tú, como yo, te sentiste satisfecho con el mundo que pudiste imaginar, ¡felicitaciones! Esta fantasía ahora es una realidad.

Al aprovechar las herramientas adecuadas, como el software de análisis de datos de salud, las instituciones y los proveedores pueden hacer sus vidas y las de sus pacientes más fáciles mediante una mejor captura de datos, eficiencia operativa y resultados de tratamiento respaldados por datos.

El análisis de datos de salud proporciona información que ayuda a los proveedores de salud a ser más efectivos durante las operaciones. Cuando las herramientas de análisis de datos de salud se integran con sistemas de inteligencia empresarial y visualización de datos, los proveedores pueden obtener información en tiempo real que conduce a una mejor toma de decisiones.

Aprovechar los datos para la salud también mejora la atención al paciente y la gestión de datos clínicos a través de diagnósticos eficientes y gestión empresarial.

Importancia del análisis de datos en la salud

La industria de la salud maneja una gran cantidad de datos. Las inexactitudes en la información pueden impactar directamente en la calidad de la atención médica y poner en riesgo la seguridad del paciente debido a procesos clínicos mal informados.

Al ayudar a recopilar datos verificables que tienen información accionable, el análisis de datos de salud promueve la toma de decisiones basada en hechos y mejora la planificación, medición y gestión de datos en general.

Uno de los mayores desafíos de la industria de la salud es la reducción de costos que no comprometa la atención al paciente. Usar análisis y software de almacén de datos ayuda a mantener la salud financiera de una organización y esencialmente permite más atención con menos gasto de recursos. Para centrarse en procesos centrados en el paciente, los proveedores y médicos pueden implementar análisis de datos de salud para simplificar y automatizar tareas cotidianas y aumentar la productividad.

No es sorprendente que las empresas de salud trabajen en entornos impredecibles y de ritmo rápido. Las recientes crisis de salud, los cambios en las regulaciones gubernamentales y las dinámicas del mercado en evolución continúan complicando la industria de la salud.

Tales cambios drásticos requieren decisiones más inteligentes para mantenerse competitivos, mejorar la prestación de servicios de salud y cumplir con las expectativas y demandas de los consumidores.

¿Cuál es el papel del análisis de datos en la salud?

Dado que el análisis de datos de salud consiste principalmente en derivar eficazmente información de análisis de datos y ciencia de datos, también se le conoce como análisis de datos de salud.

El análisis y la gestión de datos en la industria de la salud se centran principalmente en la recopilación y organización de datos en un repositorio central de información. Debido a que se intercambia tanta información entre proveedores y sistemas a diario, los trabajadores administrativos de salud dependen en gran medida de estos análisis para estructurar toda la información y refinar los procesos de gestión de datos existentes.

La relación entre el análisis de datos y la salud es integral ya que la tecnología ayuda a las organizaciones de salud a mantener una ventaja competitiva en el mercado. Permite una mejor calidad de servicio, atención avanzada y procesos eficientes.

En un mundo que funciona con tecnología, los proveedores de salud se benefician de software como herramientas de dispositivos médicos y sistemas de aprendizaje automático para simplificar la recopilación, verificación y análisis de datos. Usar el análisis de datos como parte de los métodos de procesamiento de información ayuda a mantener un repositorio de datos estructurado, convierte datos complejos en información fácil de entender y permite una mejor toma de decisiones.

Al aprovechar el análisis de datos, todos en todos los niveles deben estar cómodos con la tecnología y comprender su verdadero impacto. Porque los análisis – especialmente los análisis de grandes datos – apoyan a los proveedores, personal y otros interesados con información detallada del paciente que puede ofrecer opciones de tratamiento personalizadas y precisas.

Ejemplos de análisis de datos de salud

Los casos de uso del análisis de datos de salud van desde el compromiso del paciente hasta el aumento de ingresos a través de la atención al paciente. La parte buena del análisis de datos de salud es que, independientemente de cómo se use, ayuda a generar información que mejora el rendimiento de las organizaciones de salud.

Atención al paciente

Los profesionales de la salud pueden mejorar aún más el rendimiento en la atención al paciente aplicando análisis de datos. Usar estadísticas y modelado de datos ofrece iniciativas de pago basadas en el valor para pacientes de alto riesgo.

El análisis predictivo en la salud también ayuda a identificar los costos del paciente y del programa desde el principio y puede ayudar en la gestión del paciente y el tratamiento de enfermedades crónicas.

Rendimiento del médico

Implementar análisis de datos de salud también es beneficioso para evaluar el rendimiento y la efectividad de los profesionales de la salud. Los datos recopilados proporcionan retroalimentación relacionada con la atención al paciente y la prestación de servicios.

Un paso importante en la evaluación del rendimiento de los proveedores es pasar de un enfoque basado en volumen a uno basado en valor, respaldado por actualizaciones en tiempo real y objetivos accionables.

Análisis de salud pública

Obtener, revisar y organizar datos de población para predecir tendencias de salud son aspectos comunes del análisis de datos de salud. Las organizaciones de salud pública suelen usar información demográfica, informes de mortalidad, datos de procedimientos y datos de reclamaciones médicas para monitorear tendencias de enfermedades y descubrir patrones recurrentes.

Cuando se usa para este caso particular, el análisis de datos de salud ayuda a guiar programas de control de enfermedades en diferentes regiones y es útil en la asignación de recursos para comunidades y la población en general.

Beneficios del análisis de datos de salud

El análisis de datos de salud está en gran medida asociado con la mitigación de riesgos, decisiones empresariales informadas y métodos de procesamiento de información refinados. Sin embargo, hay varios otros beneficios al integrar esta tecnología con las operaciones diarias.

• Mejora la calidad de la atención clínica: A medida que aumenta la demanda de mejores servicios de salud, más organizaciones buscan acceso a datos de pacientes más detallados. Los datos completos ayudan a desbloquear patrones y tendencias importantes en cuanto a diagnóstico y tratamiento.

• Ayuda a desarrollar iniciativas accionables: Al permitir una toma de decisiones holística, el análisis de datos de salud puede informar las iniciativas de salud de una población. La gestión de enfermedades, la previsión de brotes y la asignación de recursos a comunidades son algunas iniciativas que las organizaciones pueden tomar a través de la información adquirida de los datos.
• Personaliza el viaje del paciente: Entender la causa raíz de por qué los pacientes pueden o no estar respondiendo a campañas es crítico para entender el compromiso del paciente. Un viaje del cliente personalizado también puede aumentar la cuota de mercado, descubrir diferentes preferencias de atención y mejorar la comunicación a través de agentes en vivo y chatbots.

Cómo construir una estrategia de análisis de datos de salud

Si bien tener la tecnología y las herramientas adecuadas puede hacer que todo sea más eficiente, formar un equipo dedicado que desarrolle, planifique y cree una estrategia completa de análisis de datos de salud ayuda a abordar problemas clave. Una estrategia también trabaja hacia objetivos compartidos y mejora la comunicación entre los interesados.

Aprovecha datos de alta calidad

Los datos precisos y bien formateados son críticos en el mundo de la salud. Para asegurar una buena calidad de datos, debe haber sistemas de limpieza de datos para cada conjunto de datos. Este proceso es particularmente crucial porque la mayoría de los datos de salud no están estructurados y contienen información esencial sobre pacientes, miembros del personal y el rendimiento organizacional.

Los datos completos y relevantes previenen los silos de datos porque esta información ayuda a agrupar datos internos y externos en un repositorio de información simplificado. Tener acceso a datos estandarizados de un único lago de datos puede crear más oportunidades de crecimiento y reducir el número de errores administrativos y clínicos.

Cuando los proveedores y técnicos confían en la calidad y precisión de los datos, les da más tiempo para trabajar en la atención al paciente. Usar datos estructurados también es beneficioso cuando se trabaja con múltiples herramientas de gestión de datos de salud.

Identifica y elimina sesgos de datos

Uno de los mayores desafíos con el análisis de datos es el problema de los sesgos implícitos y explícitos en la información recopilada. Esta preocupación se agrava para las instituciones de salud como los hospitales, ya que los datos en cuestión juegan un papel integral en la salud del paciente.

Cualquier estrategia de análisis de datos debe tener en cuenta los posibles sesgos y sugerir formas de eliminarlos. Si bien el método por el cual las organizaciones eliminan los sesgos de datos difiere, una forma probada y comprobada de superar el problema es trabajar con personas que entienden la importancia de los datos puros y están alineadas en los objetivos de datos.

Asegúrate de que los cuidadores, desarrolladores y técnicos trabajen estrechamente para satisfacer las necesidades del paciente con el tipo y la cantidad correcta de información. Usa sistemas como software de registros electrónicos de salud (EHR) que se integran con herramientas de análisis de datos de salud para mantener la consistencia de los datos.

Prioriza la privacidad del paciente y de los datos

Todas las iniciativas de salud exitosas aseguran que todos los datos clínicos cumplan con la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA). La información también debe compartirse de manera segura entre hospitales, centros de investigación, instalaciones de diagnóstico y proveedores auxiliares. Cuando los datos se comparten entre varias partes, la gestión de la privacidad de los datos puede convertirse en una causa de preocupación.

Los datos de alta calidad que cumplen con HIPAA deben ser utilizados por las empresas de salud al trabajar con diferentes socios para prevenir violaciones de datos. Implementar procedimientos de seguridad de datos para todas las entidades involucradas, incluidos aseguradoras y afiliaciones de proveedores, mantiene la información del paciente segura y confidencial, lo que ayuda a generar confianza en el sistema de salud.

Capitaliza la experiencia

Cuando tengas dudas, busca a los expertos.

Las organizaciones de salud son responsables de recopilar y analizar grandes cantidades de datos diariamente. Puede ser un desafío asegurar la calidad y estandarización de los datos sin profesionales que tengan habilidades especializadas en procesamiento de datos.

Emplear científicos de datos puede ayudar a extraer información que podría pasarse por alto y reducir la brecha de conocimiento. La experiencia no solo se refiere a los líderes de la industria – invertir en soluciones como software de análisis predictivo también funciona bien con herramientas de análisis de datos de salud para determinar patrones y tendencias de datos que ayudan a planificar resultados óptimos de salud.

Mejor software de análisis de datos de salud

Procesar y analizar grandes cantidades de datos es sencillo con la tecnología adecuada. Los proveedores de salud dependen de sistemas que mejoran la recopilación, gestión y compartición de datos para optimizar las operaciones y cumplir con las regulaciones.

Para calificar para la inclusión en la categoría de análisis de datos de salud, una solución debe:

• Proporcionar un almacén de datos específico para la salud para capturar y mantener datos
• Analizar y visualizar los datos recopilados
• Integrarse con EHRs

*A continuación se presentan cinco software de análisis de datos de salud basados en datos de G2 recopilados el 2 de junio de 2022. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad.

1. UpToDate

UpToDate es un sistema de soporte de decisiones clínicas basado en evidencia que ayuda a los clínicos a proporcionar una mejor atención al paciente. Ofrece soporte de decisiones clínicas y de medicamentos alineados, educación para el paciente incorporada y características de acceso móvil habilitadas por voz para entregar los datos más recientes a los usuarios.

Lo que les gusta a los usuarios:

“Aprecio la facilidad de búsqueda de investigaciones médicas de alta calidad y preevaluadas. Me gusta que la investigación esté completamente evaluada y sea conservadora, lo que me hace sentir seguro en su aplicación al lado de la cama.”

- Reseña de UpToDate, Andrew H.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La aplicación móvil es difícil de navegar; contiene toda la misma información crítica – síntomas, diagnósticos diferenciales, algoritmos de manejo, dosis de medicamentos – pero todo está un poco más agrupado y es difícil de encontrar.”

- Reseña de UpToDate, Zachary Z.

2. Virgin Pulse

Virgin Pulse es una solución que se centra en impulsar resultados de salud, reducir costos y lograr entregables para el bienestar individual. Virgin Pulse utiliza análisis predictivo, inteligencia artificial y datos para apoyar a clientes y miembros a lo largo de todo el ciclo de vida de la salud y los beneficios.

Lo que les gusta a los usuarios:

“Aprecio la facilidad de uso y la experiencia atractiva que recibo al usar Virgin Pulse. El enfoque en la salud integral de la persona es extremadamente importante, y la herramienta se alinea muy bien con eso en áreas relacionadas con la nutrición, la actividad física y el bienestar mental, financiero y social.”

- Reseña de Virgin Pulse, Alyssa K.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Hay cierta dificultad para acceder a los desafíos de la empresa en la aplicación móvil. Sería ideal ver el desafío, las tablas de clasificación, etc., en la aplicación. Además, hay cierta dificultad al agregar hábitos de los viajes. No permite fácilmente terminar de rastrear un hábito y comenzar uno nuevo.”

- Reseña de Virgin Pulse, Tracey L.

3. Definitive Healthcare

Un software que transforma datos, análisis y experiencia en inteligencia comercial de salud, Definitive Healthcare es una plataforma SaaS que ofrece soluciones para clientes en Biopharma, Dispositivos Médicos, proveedores de salud o cualquier industria que busque vender productos en el mercado de la salud.

Lo que les gusta a los usuarios:

“La información general y el contenido analítico de este sitio son invaluables para alguien que trabaja en ventas de salud. Uso esta plataforma a diario y siempre satisface mis necesidades.”

- Reseña de Definitive Healthcare, Stratton D.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Últimamente, se ha especificado una falla con respecto a las actualizaciones en algunos campos del sistema; uno de estos es que no mantienen renovaciones de los miembros del C-suite con frecuencia. Cuando se trata de interactuar con clientes con características potenciales, la información a distribuir, en algunos casos, a menudo está desactualizada, proporcionando datos inaccesibles que ya no funcionan.”

- Reseña de Definitive Healthcare, Thelma K.

4. Cerner Care Taker

Cerner Care Taker utiliza tecnología para crear soluciones que permiten a las comunidades participar en su salud. La herramienta apoya a los clientes al mostrar datos que facilitan la gestión de operaciones mientras los equipa con el conocimiento que necesitan para proporcionar una atención al paciente bien informada e inteligente.

Lo que les gusta a los usuarios:

“El calendario del horario tiene un diseño agradable. Me gusta cómo muestra el nombre del paciente, el número de identificación, la duración de la visita y el motivo de la visita. Me gusta cómo todo el historial de citas del paciente está listado en un solo lugar para un fácil desplazamiento. También lista quién es el proveedor.”

- Reseña de Cerner Care Taker, Kira D.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“El inconveniente que he encontrado con más frecuencia parece ser más un error. Ocasionalmente, al buscar un paciente, no se encuentra ningún paciente, incluso si todo es correcto.”

- Reseña de Cerner Care Taker, Jacob W.

5. Healthgrades Quality Solutions

Healthgrades Quality Solutions empodera conexiones más fuertes y significativas entre pacientes y sus proveedores de salud. Ayuda a los hospitales a medir tendencias clínicas y trabajar para mejorar continuamente la atención y los resultados del paciente.

Lo que les gusta a los usuarios:

“Me gusta que tengas un lugar para ir y hacer una investigación extensa y profundizar sobre tu médico. También me gusta que puedas buscar múltiples proveedores y compararlos todos en una pantalla.”

- Reseña de Healthgrades Quality Solutions, Alex C.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Lo único que no me gusta es encontrar perfiles que están incompletos. Siento que, como alguien que trabaja en la profesión de la salud, deberías poder acceder a la información que necesitas en un solo sitio y que estos profesionales deberían asegurarse de que su información esté actualizada regularmente en el sitio.”

- Reseña de Healthgrades Quality Solutions, Kim W.

Grandes resultados con el análisis de datos de salud

Emplear análisis de datos de salud ofrece una gama de información a niveles tanto macro como micro. Ayuda a expandir el alcance, simplifica el procesamiento de datos y mejora la experiencia general del paciente.

Al hacer que las tareas diarias sean más eficientes, el análisis de datos en la salud ayuda a prevenir enfermedades y mejora la calidad de vida.

Es evidente que el análisis de datos proporciona información valiosa sobre la salud y mejora los resultados de los pacientes. Aprende cómo la captura electrónica de datos ayuda a gestionar los datos de ensayos clínicos para un intercambio de datos sin problemas y procedimientos de ensayo más fluidos.