Ciencia de datos para la economía y gestión en salud: Cuándo los equipos clínicos y de gestión se ponen en tensión por los resultados en salud
Uno de los resultados importantes dentro de la ciencia de datos en torno a su aplicación al sector salud, tiene que ver con encontrar soluciones mucho más rápidas a enfermedades y patologías que en tiempos anteriores tomó años encontrar.
Es tal el interés por la ciencia de datos y sus aplicaciones, que se podría hablar de tantas variantes, categorías, y subcategorías que muchos no logran entender, pero saben que son necesarias. ¿Por qué tendría que ser necesaria la ciencia de datos en el sector salud? La respuesta rápida y sin clemencia, siempre es la misma: porque ayuda a mejorar las condiciones de vida de las personas.
La respuesta expresada (en el párrafo anterior) podría ser explicada por el aumento de la esperanza de vida de las personas y su calidad de vida ajustada, pero no así, logra explicar la pandemia del cáncer, de los problemas cardiovasculares, y menos a las problemáticas de salud mental que afectan esencialmente a jóvenes y personas mayores.
En perspectiva, la ciencia de datos queda relegada a un sin número de procedimientos y algoritmos que unos pocos saben e imponen como una lógica necesaria para que la salud de las personas mejore, pero sin las personas.
El poco desarrollo de las líneas de trabajo de las aplicaciones de la salud 3.0, que versa sobre una salud con las personas, familias y comunidades en el centro, donde los estilos de vida son tan relevantes como poder tomar un dato y cargarlo en un algoritmo, hablan de una nueva salud obnubilada por la ciencia de datos.
Desde la economía de la salud, se reconoce que la información, los datos y los algoritmos son elementos centrales de su trabajo, con el fin de entregar criterios que definan que podría ser lo mejor para la población; y en eso, se debe considerar que la ciencia de datos es una herramienta más del siglo XXI, pero no el fin en sí mismo del sistema de salud, menos de los esfuerzos en las instituciones de salud o en la toma de decisiones gubernamentales.
Por ejemplo, la ciencia de datos, hoy no tiene ningún impacto en la Atención Primaria de la Salud (APS), porque en general, ninguna institución u organización se ha dedicado a comenzar a estructurar sistemas de información orientados a la toma de decisiones de recursos desde la economía de la salud, pero sí, lo más posible, es que las instituciones de APS tengan capacidades instaladas en Ciencia de Datos sin economía de la salud.
En términos de atención, muchas problemáticas de la cobertura y acceso a la salud, son problemas de gestión aplicada en el sector. A veces, muy alejado de los clínico, donde el aprovisionamiento, la gestión financiera, la perspectiva de solución, y la comprensión de la organización son más importantes que saber y hacer ciencia de datos. Finalmente, casi la totalidad de las instituciones de salud tienen instalado un Excel en sus lugares de trabajo, o pueden ocupar herramientas online (casi iguales a Excel).
Esta situación, ha llevado a profesionales e instituciones de salud a realizar gastos millonarios en ciencia de datos, inteligencia artificial, y sistemas de alta complejidad, sin tener resultados concretos en la salud de las personas. ¿Cuánta inversión social en ciencia de datos realizada por el Estado ha permitido el aumento del desempeño del sector público de salud en las personas? La respuesta hoy es difícil de dar concretamente, porque quienes tienen la información y datos, no tienen en vista la aplicación de metodologías de economía de la salud, y tampoco herramientas de gestión de la salud, para entregar la realidad del desempeño del sistema de salud.
En definitiva, los centros de educación, las grandes empresas (y las no tan grandes) seguirán invirtiendo en ciencia de datos para la salud, pero no, en formar a quienes puedan gobernar esa información, diseñar respuestas y beneficios acorde a las necesidades de las personas, familias, comunidades, en conjunto con los equipos de salud clínico y no clínico.
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