Download La analítica en el ecosistema

IBM Global Business Services
Informe ejecutivo
IBM Institute for Business Value
La analítica en el ecosistema
Una receta para optimizar los resultados en el ámbito de la sanidad
Sanidad
IBM® Institute for Business Value
IBM Global Business Services, a través del IBM Institute for Business Value, desarrolla
estudios dirigidos a la alta dirección sobre cuestiones de valor estratégico para el sector
público y la comunidad empresarial. El presente informe ejecutivo está basado en un
estudio en profundidad llevado a cabo por el equipo de investigación del instituto como
parte del compromiso permanente de IBM Global Business Services de ofrecer análisis
y puntos de vista que ayuden a las empresas a aumentar su valor. Puede ponerse en
contacto con los autores o enviar un e-mail a [email protected] si desea obtener más
información. Visite ibm.com/iibv para consultar otros estudios del IBM Institute for
Business Value.
IBM Global Business Services
1
Por Heather Fraser, Chaturika Jayadewa, Jay Goodwyn, Peter Mooiweer, Dan Gordon y John Piccone
La analítica es un factor clave que
permite a las organizaciones sanitarias mejorar el servicio a sus pacientes y a los demás
integrantes del ecosistema sanitario. Aunque casi dos terceras partes de las
organizaciones de este ecosistema disponen de estrategias de analítica, las conclusiones
de nuestro estudio demuestran que solamente una quinta parte promueve la adopción de
la analítica en toda la organización. Los principales obstáculos son la falta de capacidad
de gestión de los datos y de analistas cualificados, así como una gestión deficiente del
cambio organizativo. Para desarrollar y traducir la información en acciones que mejoren
los resultados, las organizaciones deberán colaborar en este ecosistema en expansión.
El ecosistema sanitario representa la convergencia de entidades
independientes, como organizaciones de ciencias de la vida,
proveedores y organismos sociales y públicos. Dicha
convergencia, a la que se suma el aumento de la conectividad y
la movilidad, ha provocado una avalancha de datos sanitarios
que pueden ayudar a generar conocimiento y recomendar
actuaciones destinadas a:
• Mejorar el servicio a los pacientes
• Reducir el coste de la atención a enfermos crónicos
• Rebajar las primas de seguros
• Introducir rápidamente en el mercado nuevos y mejores
fármacos, diagnósticos, dispositivos y tratamientos
• Aumentar la implicación de los clientes
• Reducir el fraude
• Incrementar la rentabilidad.
Pero para optimizar el impacto de ese conocimiento y de tales
actuaciones, es preciso compartir información con todo el
ecosistema. Por desgracia, la mayoría de los organismos no
están aún preparados para hacerlo dentro de sus propias
organizaciones y mucho menos con el resto del ecosistema.
Pensemos en los fallecimientos que se producen cada día en
todo el mundo debido a ineficiencias, una atención
insuficientemente coordinada y la ausencia de información
integrada en el sistema sanitario global. Tan solo en EE.UU.,
fallecen 96 de cada 100.000 personas al año a causa de
enfermedades tratables. Los hospitales estadounidenses, al
igual que los de Australia, Canadá, Dinamarca, Francia, Nueva
Zelanda, España y el Reino Unido, presentan un porcentaje de
errores evitables en pacientes hospitalizados que puede llegar al
45,8% en algunos casos. De estos, la mayoría (hasta un 51,2%
en algunos países) podrían haberse evitado de haber dispuesto
de la información y los recursos adecuados.1
Las estrategias de analítica avanzada pueden hacer mucho por
reducir los errores clínicos (véase la Figura 1). Conocer a cada
persona a través del análisis de datos dentro del contexto
médico, social y de bienestar puede ayudar a identificar factores
de riesgo, mejorar el estado de salud y lograr una implicación
más efectiva y temprana de toda la comunidad sanitaria. Desde
la gestión de los detalles más nimios hasta los grandes procesos,
la analítica puede ayudar a la exploración y el descubrimiento,
favorecer la sostenibilidad, mitigar el riesgo y ofrecer un medio
2
Analítica en el ecosistema
de medir y evaluar datos esenciales para la organización. Pero
quizá lo más importante es que puede ampliar el acceso a la
sanidad, promover la atención personalizada, alinear el pago
con el rendimiento y ayudar a controlar el incremento de los
costes sanitarios.
Paciente
Proveedor
Organización
de c. de la vida
Otros integrantes (servicios sociales,
Aseguradora
gobierno, legal, reguladores)
Atención personalizada/integral
Ofrecer el tratamiento adecuado en menor tiempo
Asignar el médico más adecuado a cada paciente para proporcionar la
mejor atención posible
Tratamiento más eficaz de enfermedades crónicas mediante la
monitorización remota y desde los centros de salud, reduciendo los
ingresos hospitalarios
Mayor seguridad y calidad en la atención a los pacientes, mayor
eficacia operativa y disminución de las reclamaciones por fraude
clínico
Estudio de la evolución y pronóstico de la enfermedad para ofrecer la
atención más adecuada
Segmentación de los pacientes con el fin de elegir la medicación más
apropiada para cada uno
Identificación de los mejores candidatos para la comercialización y
agilización del desarrollo de nuevos fármacos, dispositivos médicos y
diagnósticos
Selección de pacientes para ensayos clínicos y seguimiento de
resultados en tiempo real para acelerar la autorización
Gestión de la salud de los ciudadanos sin perder de vista a los
pacientes y sus necesidades individuales
Figura 1: Algunas ventajas potenciales del uso de analíticas en todo
el ecosistema sanitario.
Aunque la analítica puede beneficiar a las organizaciones de
modos muy diversos, el objeto de este informe son aquellas que
afectan a múltiples organizaciones: materializar estos beneficios
exige la aplicación de analítica en todo el ecosistema sanitario.
En las organizaciones de ciencias de la vida, por ejemplo, la
analítica puede ayudar a identificar cuales son los mejores
productos para comercializar, acelerar el desarrollo de fármacos
de manera más rentable y generar un conocimiento científico y
técnico más completo de los procesos asociados a las
enfermedades. En los proveedores sanitarios, las tecnologías de
analítica para centros de salud, junto con los informes de
inteligencia de negocio tradicionales, podrían reducir los costes
médicos previstos para el tratamiento de enfermos agudos y
crónicos. En el caso de las aseguradoras, la aplicación de
tecnologías de analítica avanzada puede incrementar la eficacia
de la atención y ayudar a predecir la aparición de
enfermedades, detectar rápidamente pautas de utilización
inusuales y determinar la mejor asignación de recursos clínicos.
Además de mejorar los resultados, la analítica también ayuda a
reducir la enorme cantidad de recursos que se desperdician en
el ecosistema sanitario global. Ineficiencias como la recogida,
integración, intercambio y uso incorrecto de información
suponen más de 2 billones de dólares al año. La atención
sanitaria es, de hecho, la principal causa de ineficiencia de la
economía mundial.2 Buena parte de estas pérdidas podrían
evitarse intercambiando información y colaborando de manera
más efectiva.
Así pues, ¿cómo será el ecosistema sanitario del futuro asistido
por la analítica? La capacidad de acceder y extraer
conocimientos útiles de la abundante información disponible
será imprescindible. Dichos conocimientos deberán ser
obtenidos y compartidos con todo el ecosistema para
correlacionar el coste y la calidad de la asistencia, además de
IBM Global Business Services
Ciencias de la vida
- Desarrollo clínico
- Ensayos clínicos
- Cumplimiento normativo de la medicación
- Dispositivos médicos
- Relación con el consumidor
- Servicios de bienestar y atención
Servicios transaccionales
- Tramitación de reclamaciones
- Banca: ahorros sanitarios
- Cuentas y pagos
Aseguradoras públicas y
privadas
- Educación de pacientes
- Tratamiento de enfermedades
- Prevención del fraude
- Gestión de riesgos
- Datos de redes sociales
Salud pública
- Respuesta a pandemias
- Inventario y distribución de vacunas
- Higiene y seguridad pública
- Estilos de vida y dietas saludables
- Vivir con enfermedades crónicas
Proveedores sanitarios
Pacientes y consumidores
- Datos de redes sociales
- Historiales de salud personales
- Datos de seguimiento de
dispositivos médicos
- Historiales médicos electrónicos
- Intercambio de información sanitaria
- ID de pacientes y eHealth
- Datos de redes sociales
Clubs de fitness
- Programas de salud y bienestar
Centros de inv. médica
- Investigación clínica
- Estudios de cohortes
- Ensayos clínicos
Empleadores
- Diseño de planes de prestaciones
- Programas de salud y bienestar
3
Clínicas comerciales
Reguladores
- Política sanitaria
- Investigación médica
- Cumplimiento normativo
- Servicios para el consumidor
Farmacias
- Receta electrónica
- Nuevos servicios
Figura 2: Las organizaciones sanitarias deben capturar, compartir, integrar y analizar datos junto con todos los socios del ecosistema.
aplicar los resultados a procesos de negocio que puedan
impulsar actuaciones y cambiar comportamientos (véase la
Figura 2). Una mayor interacción entre proveedores,
aseguradoras, organizaciones de ciencias de la vida y pacientes,
por ejemplo, podría ayudar a prevenir crisis o incidencias
imprevistas y proporcionaría una atención más personalizada a
los pacientes, mientras que las conclusiones de la analítica
facilitarían la formación continua e impulsarían una mejora de
la calidad.
En este informe estudiaremos el estado actual de la analítica en
el ecosistema sanitario, incluido el modo en el que las
organizaciones implementan estrategias de analítica, abordan la
gestión de datos y la integración de procesos de negocio,
alcanzan un equilibrio adecuado de aptitudes e implementan la
analítica en toda la empresa y, finalmente, en el ecosistema. Por
último, ofrecemos una visión de la forma en la que
organizaciones e instituciones pueden posicionarse dentro del
ecosistema sanitario para hacerse con la ventaja competitiva
mediante el uso de la analítica.
4
Analítica en el ecosistema
Enfoque y metodología del estudio
Para determinar el estado de la analítica en el conjunto del ecosistema sanitario, el IBM Institute for Business Value entrevistó a
ejecutivos y otros responsables cualificados del sector. Se obtuvieron 555 respuestas, de las cuales 228 fueron de proveedores
sanitarios, 188 de empresas de ciencias de la vida y 139 de aseguradoras. La encuesta se envió a empresas sanitarias de
América del Norte, Europa, la India, Japón, China, Singapur y México.
Se efectuó, además, un estudio de campo consistente en:
• Entrevistas con representantes de los principales modelos • Entrevistas en divisiones de IBM, como IBM Research,
Watson, Software Group, Global Business Consulting y
sanitarios de todo el mundo
Sales and Distribution
• Entrevistas telefónicas con empresas
• Investigaciones complementarias.
• Conversaciones con analistas
6%
Regiones
22%
40%
32%
14%
2% 5%
2%
7%
13%
10%
47%
América del Norte
Europa
Asia-Pacífico
Latinoamérica
41%
< 50M $
+50M $ pero < 100M $
+100M $ pero < 500M $
+501M $ pero < 1MM $
+1MM $ pero < 5MM $
+5MM $ pero < 10MM $
+10MM $ pero < 20MM $
> 20MM $
Sector
Ciencias de la vida
Aseguradoras
Proveedor sanitario
25%
Ingresos de la empresa
34%
Cargo
31%
11%
3%
9%
38%
8%
CEO/Presidente/Dir. unidad de negocio
Vicepresidente ejec./senior
Vicepresidente
Director
Gerente
Otro (indique cuál)
IBM Global Business Services
Estado actual de la analítica en el sistema
sanitario
Como se señaló anteriormente, mejorar los resultados
requerirá compartir información y conocimiento a través de
colaboraciones y alianzas, una tarea quizá abrumadora para
aquellas organizaciones que todavía no efectúen este
intercambio en toda la empresa. Para hacerlo posible, las
organizaciones deberán concentrarse en tres áreas: estrategia y
gobierno, datos y procesos y personal y organización.
De la analítica descriptiva a la cognitiva: cómo
pasar de monitorizar a predecir y actuar
En la actualidad, la mayoría de las organizaciones sanitarias
usan en gran medida la analítica descriptiva utilizando
aplicaciones y herramientas de reporte para comprender
hechos pasados y clasificar y categorizar datos históricos,
normalmente estructurados. A medida que las capacidades
analíticas se consoliden, estas organizaciones gravitarán de
forma natural hacia las técnicas de analítica predictiva, que
parten del conocimiento del pasado para predecir futuras
actividades y perfilar actividades empleando modelos,
simulaciones y previsiones. Idealmente, las organizaciones
querrán beneficiarse de todo el abanico de posibilidades que
ofrece la analítica prescriptiva para ofrecer sofisticadas
alternativas (conocimiento generado con velocidad, escala,
vigencia, amplitud y profundidad) a los decisores con el
objetivo de influir en futuros resultados óptimos. Estas
capacidades podrían, por ejemplo, facilitar la asistencia
médica personalizada, ayudar a detectar fraudes de forma
dinámica y ayudar a modificar comportamientos en favor de
estilos de vida más saludables.3 Y a esto se suma, por último,
la analítica cognitiva, que sopesa el resultado de la analítica
predictiva y propone el rumbo de actuación más adecuado.
Estrategia y gobierno
La encuesta realizada a 555 profesionales del ecosistema
sanitario revela que dos tercios de las organizaciones en
mercados desarrollados y emergentes consideran la analítica
una prioridad y cuentan con una estrategia u hoja de ruta para
este tema (véase Enfoque y metodología del estudio, en la página 4).
“La analítica forma parte de la base de nuestra compañía y
evoluciona de forma que nos ayuda a definir nuestra
estrategia”, explica un ejecutivo estadounidense.
5
Pese a ello, las organizaciones tienen dificultades para
comprender y utilizar la analítica avanzada. Solamente el 34%
de los encuestados afirmó pensar en términos de analítica capaz
de extraer conocimientos útiles de los datos, usar métodos
matemáticos avanzados para generarlos a partir de grandes
conjuntos de datos y utilizar la información adecuada para
tomar la mejor decisión.
La analítica debe convertirse en un factor cada vez más
importante en las decisiones estratégicas corporativas para
generar el mayor valor posible; pero para posicionar la analítica
como tal, las organizaciones tienen que definir una estrategia
de capacitación analítica, priorizar sus hojas de ruta para
satisfacer los requisitos internos y crear estrategias para futuras
alianzas de colaboración dentro del ecosistema sanitario.
“Debemos asegurarnos de que el caso de negocio (para los
proyectos analíticos) sea lógico y comprensible para todas las
partes a fin de asegurar su aceptación en toda la empresa”,
apunta el director de una organización sanitaria canadiense.
Como hoja de ruta analítica para el futuro, las organizaciones
deben definir un plan de adopción que incluya no solo la
implementación de analíticas de informes rutinarios, sino
también tácticas avanzadas, incluyendo analítica predictiva y
cognitiva. Esto puede facilitar tareas como la gestión del
cumplimiento normativo y de los requisitos normativos, crear
una infraestructura escalable para grandes volúmenes e
incorporar los conocimientos en los procesos de negocio
cotidianos. La analítica avanzada debe formar parte de la
cultura corporativa.
Datos y procesos
La gestión de datos continúa siendo una importante
preocupación para las organizaciones a la hora de implementar
la analítica, sobre todo en vista de las numerosas fuentes y
formatos de los datos, estructurados y no estructurados, que es
preciso abarcar (véase la Figura 3). Aspectos como la
disponibilidad de los datos (la dificultad para localizar los datos
relevantes necesarios en volumen y cantidad suficiente para un
análisis) suponen todo un quebradero de cabeza, aunque
todavía más preocupante es la cantidad de datos no
estructurados o aislados existente en bases de datos
independientes.
6
Analítica en el ecosistema
El mayor impacto sobre la gestión de los datos proviene de su
escasa fiabilidad, como en el caso de datos de distintas fuentes
que dan lugar a resultados contradictorios, o bien de datos
demasiado incompletos para permitir un análisis fiable, datos y
mediciones con definiciones no estándar o datos altamente
distribuidos y no estandarizados. Muchas organizaciones
emplean su rigor analítico en recopilar datos y discutir acerca
de ellos en lugar de debatir y actuar a partir de las conclusiones.
Como señala un encuestado: “Buscamos estandarizar la
recogida y el intercambio de datos a través de la transparencia,
los estándares y el acceso a los datos para extraer valor de la
información”.
bajo
Impacto sobre la gestión de los datos
Disponibilidad
de los datos
Dudas sobre
su estructura
• Dificultad para
• Datos no
localizar los datos
estructurados
necesarios para el
• Los datos
análisis
necesarios para
• Los datos
el análisis están
recogidos son
aislados en
irrelevantes para las bases de datos
cuestiones que el
diferentes e
proyecto intenta
independientes
abordar
alto
Fiabilidad
de los datos
• Datos de fuentes
diferentes generan
resultados
contradictorios
• Datos demasiado
incompletos para un
análisis fiable
• Definiciones y
mediciones de datos
no estandarizados
para toda la empresa
• Datos altamente
distribuidos y no
estandarizados
Figura 3: La gestión de los datos continúa preocupando seriamente
a las organizaciones a la hora de implementar analíticas.
Existen incompatibilidades entre los datos de distintas
geografías debido a las diferencias en modelos sanitarios y
requisitos normativos, así como escasa visibilidad del impacto
de los tratamientos (medicación, atención y pago) en todo el
ecosistema sanitario en general. Muchas organizaciones,
además, tienen dificultades para traducir los resultados
analíticos en conocimiento útil que pueda integrarse en los
procesos de negocio.
Algunas de estas cuestiones se están solucionando mediante el
uso de métodos electrónicos para capturar datos de pacientes
(véase el estudio de caso Se acelera la adopción del historial médico
electrónico (EHR)).
Se acelera la adopción del historial médico
electrónico (EHR)
Como parte del estudio se realizaron entrevistas para
conocer cómo ha cambiado la disponibilidad de los datos de
pacientes que son esenciales para el análisis de
aseguradoras y proveedores. La conclusión fue que muchos
sistemas sanitarios, bien por normativa o en respuesta a
circunstancias particulares, avanzan hacia la captura de
datos de pacientes mediante métodos electrónicos, aunque
otros tienen todavía un largo camino por recorrer:
• En Dinamarca, por ejemplo, el EHR ha sido adoptado a
escala nacional. Existe información básica disponible
desde 1977 e historiales detallados de 2000 en adelante.
Los pacientes pueden interactuar con el sistema y
acceder a los datos a través de un portal de salud
nacional online. En general, el sistema permite a los
médicos recibir a un 10% más pacientes al día.4
• En Canadá, una organización federal sin ánimo de lucro
acelera el uso de tecnologías digitales para crear
historiales médicos electrónicos. En EE.UU. se prevé
que la adopción de EHR pase del 12% en 2009 al 90%
en 2016. En el Reino Unido, la NHS Commissioning
Board planea contar con un registro electrónico
integrado de la atención recibida por los pacientes para
2015.5
• En Nueva Zelanda se puso en marcha un proyecto piloto
seis meses después de los seísmos de Christchurch, en
2011. El programa introducirá un sistema de historiales
de pacientes común y basado en cloud que demostrará
cómo lograr una adopción del EHR rápida y eficaz.6
• En China, los ejecutivos entrevistados esperaban
integrar el sistema sanitario durante los próximos cinco
años. Actualmente, solo Shanghai ha integrado sus
datos sanitarios, conectando 30 hospitales
pertenecientes a seis distritos.7
IBM Global Business Services
7
Un elemento esencial de la gestión de datos es la capacidad de
efectuar un seguimiento de los resultados de principio a fin,
como en el caso del historial clínico de una persona o las pautas
de uso del miembro de un plan. Solamente un tercio de los
ejecutivos encuestados afirmó que sus organizaciones podían
utilizar la analítica para hacerlo. En este caso, las aseguradoras
superaban con mucho a los proveedores (véase la Figura 4). Las
aseguradoras demostraron mayor capacidad para evaluar las
pautas de uso de un miembro de un plan que los proveedores
para seguir el historial clínico de una persona. A las empresas
de ciencias de la vida no se les da mejor el seguimiento de los
datos e, incluso cuando lo llevaban a cabo, se limitaban a un
único ensayo clínico en lugar de abarcar ensayos distintos para
compuestos similares.
Además, las organizaciones necesitarán establecer un
seguimiento de datos y pacientes de principio a fin, desde la
creación al uso y el resultado de los tratamientos. Esto puede
conseguirse con la colaboración de las partes interesadas, que
trabajarían para asegurar la recuperación de la inversión e
implementarían mediciones globales para facilitar la traducción
de datos y conocimientos entre regiones geográficas.
Aseguradoras
Personal y organización
Seguir el historial clínico y las pautas de utilización de un miembro de un plan
34%
Proveedores sanitarios
Seguir el historial clínico de pacientes individuales
18%
Ciencias de la vida
Seguir el suministro correcto de un producto o servicio
18%
Fuente: IBM Institute for Business Value, La analítica en el ecosistema
Ciencias de la vida n = 190; proveedor sanitario n = 240; aseguradoras n = 136
Figura 4: Muchas organizaciones son incapaces de seguir el
suministro de un producto o servicio de principio a fin.
Las empresas deberán superar los obstáculos que dificultan la
gestión de los datos enriqueciendo dichos datos para satisfacer
las necesidades del negocio y estableciendo relaciones con
proveedores de datos y otros socios del ecosistema sanitario. A
la hora de intercambiar datos fuera de la empresa, la
transparencia de estos será un aspecto fundamental. Para
lograrlo, las organizaciones deberían considerar recurrir a
terceros para alojar los datos del ecosistema sanitario, hacerlos
anónimos y gestionarlos.
Por último, las empresas y organizaciones sanitarias deberán
habilitar la integración automática de los resultados analíticos
en la gestión de procesos de negocio mapeando tales procesos
al inicio de la implementación analítica y acordando dónde
incorporar y automatizar los conocimientos. La realimentación
continua de lo aprendido será un aspecto necesario para
asegurar que la automatización da lugar a procesos óptimos.
En la actualidad muchas plantillas analíticas carecen de un
equilibrio entre habilidades analíticas y de negocio. Las
organizaciones tienen problemas para llegar a una distribución
adecuada de los recursos analíticos, lo que dificulta su adopción
y la traducción en procesos de negocio. Dos tercios de los
participantes del estudio respondieron que sus departamentos
analíticos eran expertos en TI, lo que, a primera vista, parece
correcto. Sin embargo, estos empleados no contaban con
ciertas habilidades de negocio. Esto abre una laguna a la hora
de convertir los datos en conocimientos útiles que puedan
incorporarse en el negocio.
La Figura 5 muestra los perfiles de habilidades que las
organizaciones buscan actualmente. Solamente el 39% está
seleccionando profesionales con la combinación adecuada de
habilidades. Lo positivo es que, durante los próximos tres a
cinco años, se espera que las empresas que buscan dicha
combinación incrementen un 25%.
Las organizaciones también están requiriendo que sus
empleados adquieran la combinación adecuada de habilidades y
dos tercios de los encuestados planeaban cultivar las
habilidades analíticas necesarias mediante la formación interna.
8
Analítica en el ecosistema
Perfil de habilidades seleccionado por las organizaciones
Atención personalizada para pacientes
epilépticos8
Conocimientos de TI
68%
Conocimientos sanitarios o de ciencias de la vida
58%
Conocimientos de negocio
58%
Conocimientos matemáticos/analíticos
46%
Combinación de hab. matemáticas y de negocio
39%
Fuente: IBM Institute for Business Value, La analítica en el ecosistema
n = 190; proveedor sanitario n = 240; aseguradoras n = 136.
Figura 5: La mayoría de las organizaciones admitió quedarse
atrás a la hora de seleccionar personal igualmente capacitado en
habilidades matemáticas y de negocio.
El reto, en definitiva, no consiste en disponer de los datos, sino
también en contar con la capacidad y el personal adecuado para
extraer inteligencia valiosa de ellos, lo cual es un aspecto
fundamental. Como comentó un encuestado de Norteamérica,
“los datos no son el problema. El problema es lograr que sean
analizados por personas inteligentes”. A esto añade un ejecutivo
industrial estadounidense: “El mayor obstáculo para la
adopción es el capital humano. Durante los próximos años se
contratará a 100.000 científicos de datos. Necesitamos personas
inteligentes, capaces de manejar datos con facilidad y con ideas
alejadas de los conceptos convencionales”.
La epilepsia es una enfermedad que debilita al paciente y
cuyo tratamiento depende de una combinación de
instrucciones clínicas genéricas y la experiencia particular
del facultativo que le trata.
UCB Pharma utiliza supercomputadores y analítica
inteligente para examinar datos anónimos provenientes de
más de 1,5 millones de pacientes epilépticos residentes en
Estados Unidos. El objetivo del proyecto es crear una
solución de ayuda a la toma de decisiones en el punto de
atención que:
• Pueda fundamentar y apoyar las decisiones de los
facultativos
• Se integre perfectamente en el flujo de trabajo diario
• Admita aportaciones del paciente para identificar
opciones de tratamiento personalizadas
• Permita la actualización continua de los datos.
Se espera que el proyecto permita gestionar de forma
innovadora tratamientos personalizados para pacientes
epilépticos.
Las organizaciones que seleccionen cuidadosamente personal
para su analítica cultivarán esta combinación de habilidades y
definirán qué capacidades necesitan internamente para cumplir
los requisitos analíticos. Colaborarán con proveedores de
formación, asesores y otros organismos externos para nutrir y
transferir las habilidades que necesitan e impartirán formación
interna al personal de negocio y analítico.
Además, las empresas que triunfen definirán la distribución de
recursos más adecuada para asegurar el éxito de sus proyectos
analíticos, que puede consistir en un enfoque híbrido que aúne
una función centralizada y personal descentralizado. También
procurarán compartir conocimientos con toda la empresa y
todas las funciones, así como entre proyectos analíticos.
IBM Global Business Services
Hacerse con la ventaja competitiva
gracias a la analítica
En este último apartado se examinarán los elementos
necesarios para optimizar las capacidades analíticas, tanto
dentro de la organización como en todo el ecosistema. Los más
importantes incluyen el acceso a los datos, la disponibilidad de
profesionales capacitados, estrategia y gobierno, información y
mediciones, tecnologías auxiliares y colaboración y alianzas. El
impacto sobre la organización puede ser considerable: por citar
un ejemplo, en un estudio reciente del IBM Institute for
Business Value sobre Big Data, el porcentaje de encuestados de
los sectores sanitario y de ciencias de la vida que afirman haber
obtenido una ventaja competitiva gracias a la analítica pasó del
35% en 2010 al 72% en 2012, lo que supone un incremento
del 106% en dos años.9
Una farmacéutica norteamericana invierte en la
atención integral de los pacientes crónicos que
utilizan sus medicamentos para obtener mejores
resultados10
Las farmacéuticas deben demostrar la efectividad de sus
medicamentos a la hora de mejorar el bienestar del
consumidor. Este fabricante reconoce que los pacientes
crónicos precisan más apoyo para tener una vida productiva.
Gestionar adecuadamente la medicación es esencial, pero si
se desea obtener resultados sostenibles, el tratamiento puede
requerir el apoyo generalizado de médicos, educadores,
terapeutas ocupacionales, agencias de atención domiciliaria u
otros proveedores de servicios.
Solución: Se diseñó un sistema de gestión de la atención
que incorporase experiencia práctica del sector para realizar
una evaluación integral de las necesidades del paciente y las
actividades de tratamiento asociadas. Esto facilita el diseño,
gestión y monitorización de planes de atención
personalizada: pacientes y proveedores administran más
eficazmente la medicación y colaboran de manera efectiva
en actividades de tratamiento para obtener los resultados
deseados.
9
Estrategia y gobierno: atención al patrocinio y a la
adopción en toda la empresa
Un plan de gobierno exhaustivo es fundamental para cualquier
estrategia analítica. El apoyo de proyectos analíticos clave por
parte de la alta dirección es un factor importante para el éxito.
Es esencial contar con un plan de gobierno que aborde la
adopción en toda la empresa al principio del proyecto. Debe
hacerse especial hincapié en iniciativas que puedan tener un
profundo impacto en los resultados. Las iniciativas analíticas
más eficaces integran pequeñas analíticas enfocadas en los
puntos de decisión clave de procesos de negocio específicos
que se utilizan de forma general en todo el ecosistema. Para
extraer el máximo provecho de estos proyectos, las
organizaciones deben concentrarse en los conocimientos
iniciales y perfeccionar los procesos con el tiempo.
Simultáneamente, las organizaciones deben proveer de
analíticas predictivas eficaces a los altos ejecutivos que toman
decisiones estratégicas complejas, así como a otros socios clave
externos a la empresa, para mantener el apoyo de los
principales socios de negocio.
Deben existir mediciones del grado de éxito desde el primer
día, que tendrán que seguirse mediante un cuadro de mando
integral (véase la Figura 6). Las organizaciones podrían
comenzar con las mediciones clave que utilizan para gestionar
su negocio en la actualidad. La ampliación de estas mediciones
originales debe alinearse con la dirección estratégica de la
organización. Es posible emplear mediciones, por ejemplo,
para mucho más que simplemente determinar la reducción de
costes y el incremento de los ingresos. Pueden medirse áreas
clave como la correcta adopción de los proyectos analíticos de
la organización, la satisfacción de los empleados, la calidad de
los resultados logrados con los pacientes (disminución de los
ingresos hospitalarios, mejora de los diagnósticos, menos
reclamaciones) y el plazo de comercialización de productos y
servicios de ciencias de la vida.
10
Analítica en el ecosistema
Parámetros usados para medir el éxito de un proyecto analítico
Incremento de los ingresos
62%
Satisfacción de los empleados
40%
Resultados sanitarios medibles
39%
Implementar la integración de datos de extremo a extremo
requiere diversos elementos, como fuentes de datos fiables,
capacidad para establecer vínculos cruzados entre elementos de
datos antiguos y actuales, seguridad de la calidad y gestionar el
flujo de trabajo. Lo positivo es que, gracias a las nuevas
tecnologías, esto no exige desarrollar nuevos almacenes de
datos. La implantación del historial médico electrónico es de
especial importancia para los sistemas y los proveedores
sanitarios (véase el estudio de caso Se acelera la adopción del historial
médico electrónico (EHR), en la página 6).
Aceleración de la comercialización (agenda de I+D)
36%
Grado de adopción de la analítica en la organización
31%
No se cuantifica la rentabilidad
10%
Fuente: IBM Institute for Business Value, Analíticas para el ecosistema sanitario
n = 555
Figura 6: Aunque el 62% de las organizaciones mide el éxito de
un proyecto analítico por el incremento de los ingresos, otros
parámetros de similar importancia quedan atrás.
Datos y procesos: gestión e integración de los datos
de principio a fin
La capacidad de gestionar, comprender e integrar los datos
generados en todas las etapas de la cadena de valor en cualquier
formato, estructurado o no, desde el descubrimiento al uso real, es
un requisito fundamental para que las organizaciones generen
valor a partir de sus estrategias de analítica. Pero es un área en el
que las organizaciones tienen dificultades. Casi tres cuartas partes
de los encuestados admitió no haber tenido demasiado éxito
incorporando conocimientos en el proceso de negocio con carácter
permanente para fomentar su adopción en toda la empresa.
Por otra parte, es necesario ampliar los datos para satisfacer las
necesidades de negocio de la organización. Las alianzas serán
cruciales para compartir datos entre organizaciones y con todo
el ecosistema. Las organizaciones deben concentrarse en
establecer relaciones con proveedores de datos y otros socios
que faciliten la colaboración entre las partes interesadas.
También han de evaluar las restricciones normativas que
afecten a los datos para asegurarse que los usuarios de múltiples
centros estén autorizados a acceder a la información que
necesitan. Las alianzas para la colaboración deben integrar
requisitos multiusuario (véase el estudio de caso Atención
personalizada para pacientes epilépticos, en la página 8).
La tecnología y la proliferación de costes deben controlarse a
través de la estrategia analítica general. Debido a su naturaleza
aún reciente, existe el riesgo de multiplicar la infraestructura de
datos y software. Lo importante es solucionar el problema de
negocio antes que reforzar la tecnología. Debe centralizarse la
recopilación de datos y respetar los estándares.
Es necesario utilizar una terminología común para ayudar a los
equipos técnicos y de negocio a entenderse mutuamente
respecto a sus necesidades analíticas. Este lenguaje
estandarizado acelerará la innovación y proporcionará la
infraestructura y las herramientas que precisa un gobierno de
datos efectivo.
Las nuevas competencias analíticas se construyen sobre los
datos técnicos y las capacidades operativas y de negocio
existentes, lo que exige que las iniciativas analíticas sean
escalables, tanto en lo referido a su arquitectura técnica como a
los recursos humanos que requieren.
IBM Global Business Services
Personal y organización: facilitar la adopción con un
perfil de habilidades adecuado y alianzas
Asegurarse de que el personal analítico cuenta con el perfil de
habilidades adecuado acelerará la adopción de estos procesos.
Las organizaciones e instituciones deben alcanzar el equilibrio
justo entre control central y distribuido manteniendo un
conjunto de habilidades básicas centralizado. Los expertos en
analítica que contraten han de conocer también el sector. Para
rellenar otras lagunas en sus capacidades, proveedores,
aseguradoras y empresas de ciencias de la vida tendrán que
acudir a recursos externos, como instituciones académicas y
consultores, o considerar el uso de herramientas social
business, como el crowd sourcing, para solventar complejos
problemas analíticos. Kaggle, por ejemplo, ofrece una
plataforma de consultoría en la que las empresas pueden
conectar con más de 100.000 científicos para solucionar
problemas relacionados con la ciencia de datos.11
Para asegurarse de disponer del mejor conjunto de habilidades,
debe hacerse especial hincapié en la formación, incluyendo la
interna, para cubrir cualquier laguna en el conocimiento del
sector a través de alianzas con centros académicos y crear
módulos analíticos destinados a sectores específicos y becas
capaces de cultivar y nutrir a futuros profesionales.
Además de establecer un conjunto correcto de habilidades,
aliarse con diversos socios de negocio del ecosistema sanitario
puede aportar una ventaja competitiva. Ninguna organización
cuenta con todos los datos o capacidades que podrían
solucionar los problemas del ecosistema, por lo que deben
trabajar con proveedores de datos para impulsar los conjuntos
de datos necesarios y satisfacer necesidades estratégicas.
La integración puede mejorar los vínculos entre elementos de
datos y la colaboración reforzaría los de todos los socios en
áreas como la investigación, desarrollo, comercialización y
distribución de fármacos. Para ello aseguradoras y proveedores
deberán suministrar datos a empresas de ciencias de la vida, lo
que obligará a usar metadatos estándar, así como a terceros de
confianza para garantizar el anonimato de los pacientes.
Idealmente, esto incluiría los signos vitales de los pacientes,
recogidos con sensores (pulso cardíaco), dispositivos (implantes
con sensores) o cuestionarios (datos sobre la calidad de vida).
Prestar una atención más coordinada, responsable y orientada
al paciente implica que todos los proveedores de servicios
deberán compartir riesgos y datos, así como trabajar con socios
ajenos a sus confines tradicionales. El University of Pittsburgh
Medical Center (UPMC), por ejemplo, ha invertido más de
1.600 millones de dólares en infraestructura de TI durante los
últimos cinco años para crear un sistema integrado. Médicos,
pacientes y aseguradoras forman parte de lo que es, en esencia,
“un laboratorio natural”, donde pueden extraerse distintos
tipos de datos acerca de lo que es efectivo y lo que no. El
primer paso es obtener datos en un formato uniforme y útil,
válido para el consumo. A continuación, la plantilla altamente
cualificada del UPMC organiza e interpreta los datos para
extraer conocimientos de ellos.12
La analítica promueve la transformación
de negocio13
Una destacada farmacéutica deseaba sustituir una
organización analítica aislada por otra centralizada, con
procesos estandarizados para sus múltiples marcas. La
transformación incluía:
• Implementar una organización de servicios gestionados
externa para la ejecución y el mantenimiento de los
procesos analíticos principales
• Crear un centro de excelencia analítica orientado a
oportunidades de negocio especialmente valiosas
• Aplicar las mejores prácticas, estandarizando los
principales procesos analíticos avanzados de toda la
organización.
El resultado ha sido un descenso del coste total de la
ejecución y mantenimiento de procesos analíticos y una
aplicación coherente y transparente de analíticas avanzadas
a los procesos de ventas y marketing de todas sus marcas.
11
12
Analítica en el ecosistema
Conclusión
Autores
Las organizaciones deben tener una visión audaz que no se vea
limitada por los modelos de negocio tradicionales o las
restricciones normativas. Las organizaciones de ciencias de la
vida, por ejemplo, no tienen por qué limitarse a dispensar
fármacos: también deben intentar conocer el resultado para el
paciente en el punto de atención y si el paciente está satisfecho
con la atención recibida.
Heather Fraser es farmacéutica y cuenta con más de 25 años de
experiencia en I+D farmacéutica, consultoría y farmacias
locales. Dirige el equipo Healthcare y Life Sciences del IBM
Institute for Business Value, para el que ha publicado
numerosos textos acerca del futuro del sector sanitario y de
ciencias de la vida. Puede contactar con ella en
[email protected].
¿Cómo pueden alcanzar esta meta las empresas del ecosistema
sanitario? Aunque las capacidades descritas en el presente
informe constituyen una hoja de ruta para la implementación,
estas directrices pueden resumirse, a grandes rasgos, en:
Chaturika Jayadewa, Ph.D., tiene más de 7 años de experiencia
en el sector en sanitario y de ciencias de la vida. Después de
trabajar en el servicio sanitario nacional británico como
consultora de transformación, en la actualidad es consultora
sénior del equipo de analítica de negocio de IBM. Ofrece
orientación a organizaciones sanitarias y de ciencias de la vida
para optimizar sus resultados. Puede contactar con ella en
[email protected].
• Optimizar la analítica internamente: pese a ser preciso
colaborar con el ecosistema para mejorar los resultados de
todas las partes, el primer paso es procurar aplicar una
estrategia analítica en toda la empresa.
• Fomentar la colaboración disruptiva: es decir, aquella
colaboración que trastoque el statu quo. Los límites de las
organizaciones del ecosistema sanitario están evolucionando,
al igual que debería hacerlo su rol.
• No aceptar las objeciones: durante esta etapa de transición
surgirán numerosas objeciones y obstáculos (como las
restricciones normativas para una empresa de ciencias de la
vida en relación con los pacientes). No permita que el temor
a esas objeciones limite su visión: pueden superarse. Los
líderes de mercado más innovadores del ecosistema lo
demuestran día tras día.
En la actual era de la información, los datos mandan. Y las
organizaciones capaces de dominar y compartir esos datos para
crear conocimientos, impulsar actuaciones y mejorar los
resultados en todos los componentes del ecosistema sanitario
serán probablemente las mejor posicionadas para disfrutar de
un rendimiento excepcional en el futuro.
Jay Goodwyn es Partner de IBM Global Business Services,
donde trabaja en inteligencia y analítica de negocio para
aseguradoras. Jay tiene formación matemática. Puede contactar
con él en [email protected].
Peter Mooiweer es Partner de IBM Global Business Services,
donde trabaja en la aplicación de conceptos innovadores para
analítica avanzada y gestión de la información en nuevas
iniciativas de negocio para clientes de IBM Life Sciences.
Puede contactar con Peter en [email protected].
Dan Gordon, Ph.D., es Executive Consultant del IBM Global
Healthcare Centre of Competence. El Dr. Gordon ayuda a
legisladores y organizaciones de atención sanitaria globales a
utilizar hospitales digitales y analítica sanitaria para
transformar sus resultados, eficiencia y eficacia. Puede
contactar con él en [email protected].
John Piccone es Partner de IBM Global Business Services,
donde desarrolla estrategias de analítica de negocio y
soluciones de analítica avanzada para empresas de ciencias de la
vida. Ha sido consejero durante 20 años, adquiriendo y
transformando empresas pequeñas y medianas. Puede contactar
con él en [email protected].
IBM Global Business Services
Colaboradores
Bibliografía
Los autores desean expresar su agradecimiento a las siguientes
personas por su contribución a la elaboración de este estudio:
Oxford Economics, el IBM Institute for Business Value
Research Hub, Angela Finley (diseñadora) y Jim Phillips
(redactor) de IBM ITSO Global Content Services, los analistas
de IDC y Forrester y los numerosos empleados de IBM de
todo el mundo que hicieron posible este estudio, especialmente
Alan Kalton, Jane Yu, Andrew Fried, Pete Melrose y Rebecca
Shockley.
2 Korsten, Peter, Christian Seider. “The world’s 4 trillion dollar
challenge”. IBM Institute for Business Value. Enero de 2010.
http://www-935.ibm.com/services/us/gbs/bus/html/ibv-smarterplanet-system-of-systems.html Acceso del 23 de septiembre de
2013.
1 Adams, Jim, Richard Bakalar, MD, Michael Boroch, Karen
Knecht, Edgar L. Mounib y Neil Stuart. “Healthcare 2015 and
care delivery: Delivery models refined, competencies defined”.
IBM Institute for Business Value. Junio de 2008. http://www-03.
ibm.com/industries/ca/en/healthcare/files/hc2015_full_report_ver2.
pdf Acceso del 23 de septiembre de 2013.
3 Cortada, James W, Gordan, D, Lenihan, B. “The value of
analytics in healthcare”. IBM Institute for Business Value. Enero
de 2012. http://www-935.ibm.com/services/us/gbs/thoughtleadership/
ibv-healthcare-analytics.html Acceso del 23 de septiembre de 2013.
4 Harrell, Eben. “In Denmark’s Electronic Health Records
Program, a Lesson for the U.S.” Time. 16 de abril de 2009.
http://content.time.com/time/health/article/0,8599,1891209,00..html
Acceso del 23 de septiembre de 2013.
5 Entrevistas realizadas por Oxford Economics.
6 “Earthquake crisis accelerates healthcare reform in
Christchurch”. New Zealand Trade & Enterprise http://www.
hsaglobal.net/sites/default/files/NZTE-earthquake_crisis_accelerates_
healthcare_reform_in_christchurch.pdf Acceso del 23 de septiembre
de 2013.
7 Entrevistas realizadas por Oxford Economics.
8 Fritz, Patty. “How UCB and IBM are leveraging big data
analytics to better understand epilepsy”. Blog Smarter Planet, 12
de junio de 2013. http://asmarterplanet.com/blog/2013/06/25741.
html Acceso del 23 de septiembre de 2013.
9 Mooiweer, Peter , Shockley, R. “Analytics: The real-world use of
big data in healthcare and life sciences”. IBM Institute for
Business Value. Julio de 2013. http://www-01.ibm.com/common/ssi/
cgi-bin/
ssialias?infotype=PM&subtype=XB&htmlfid=GBE03569USEN
Acceso del 23 de septiembre de 2013.
10 Análisis de cliente IBM.
11 Kaggle Connect. www.kaggle.com
12 Miliard, Mike.“Analytics means we ‘roll up our sleeves’”.
Healthcare IT News. 29 de julio de 2013 http://www.
healthcareitnews.com/news/analytics-means-we-roll-oursleeves?page=0 Acceso del 23 de septiembre de 2013.
13 Análisis de cliente IBM.
13
© Copyright IBM Corporation 2013
IBM Global Services
Route 100
Somers, NY 10589
EE.UU.
Producido en los Estados Unidos de América
Septiembre 2013
Todos los derechos reservados
IBM, el logo IBM e ibm.com son marcas comerciales de International
Business Machines Corporation tanto en los Estados Unidos como en otros
países. Si éstos u otros términos registrados de IBM están acompañados la
primera vez que aparecen por el símbolo de marca registrada (® o ™), esto
indica que son marcas registradas en EEUU o de propiedad legal de IBM
en el momento de publicar esta información. Dichas marcas registradas
también pueden estar registradas o ser propiedad legal de IBM en otros
países. Existe una lista actualizada de marcas registradas de IBM en la Web,
en el apartado “Copyright and trademark information” de ibm.com/legal/
copytrade.shtml
Otros nombres de empresas, productos o servicios pueden ser marcas
comerciales o de servicios de terceros.
Las referencias hechas en esta publicación a productos o servicios de IBM
no implican que IBM tenga intención de comercializarlos en todos los
países en los que opera.
La finalidad del presente informe es meramente orientativa. No es su
intención servir como sustituto de una investigación detallada o del ejercicio
del criterio profesional. IBM no asumirá responsabilidad alguna por
ninguna pérdida de cualquier clase sufrida por una organización o persona
que confíe en esta publicación.
Los datos empleados en este informe pueden provenir de fuentes externas y
no haber sido verificados, validados o auditados de manera independiente
por IBM. El resultado del uso de tales datos se proporciona “tal cual” y no
suponen ninguna manifestación o garantía, explícita o implícita, por parte
de IBM.
Recicle este documento
GBE03573-ESES-02