En esta publicación, profundizaremos en los aspectos conceptuales y prácticos de la intersección entre la Gestión Clínica y el Análisis de Datos en las instituciones de salud. Exploraremos cómo estas dos disciplinas, aparentemente distintas, pueden converger en pro de lograr una atención médica de alta calidad y resultados óptimos en salud.

Empecemos con algo de contexto:

¿Qué es la gestión clínica?

La gestión clínica se refiere a la organización y coordinación de los servicios de salud para brindar una atención efectiva y eficiente a los pacientes. Se centra en mejorar los resultados clínicos y la satisfacción del paciente, al tiempo que se optimizan los recursos. La gestión clínica es esencial para garantizar la calidad de la atención médica y promover la seguridad de los pacientes. Además, se ocupa de la planificación estratégica y el desarrollo de políticas de salud que promueven la estandarización, la equidad y el acceso a los servicios de salud. Al mismo tiempo, la gestión clínica fomenta la colaboración entre los profesionales de la salud y promueve la atención centrada en el paciente. En resumen, la gestión clínica desempeña un papel fundamental en la mejora continua de la atención médica y en la creación de modelos de prestación de servicios de salud más efectivos y eficientes para todos.

Características de la gestión clínica

Las características clave de la gestión clínica incluyen:

1. Coordinación interdisciplinaria.
2. Toma de decisiones basada en evidencia.
3. Enfoque en la calidad y la seguridad del paciente.
4. Administración eficiente de los recursos.

Mejorar la gestión clínica

Para mejorar la gestión clínica, es crucial fomentar la colaboración entre los profesionales de la salud, adoptar prácticas basadas en evidencia y promover la formación continua en gestión y liderazgo clínico. Además, es relevante enfatizar la importancia de la comunicación efectiva entre los diferentes actores involucrados en el cuidado de los pacientes y garantizar que se sigan los protocolos, guías y estándares de calidad establecidos. Asimismo, se debe promover la implementación de tecnologías y herramientas innovadoras que ayuden a optimizar los procesos clínicos y mejorar la toma de decisiones. Todo esto contribuirá a una atención médica más eficiente y de mayor calidad, beneficiando tanto a los profesionales de la salud como a los pacientes que atienden.

Niveles de gestión en salud

Los niveles de gestión en salud varían desde la gestión clínica diaria hasta la planificación estratégica a nivel institucional. Estos niveles incluyen la gestión operativa, táctica y estratégica, cada uno con su propio conjunto de responsabilidades y desafíos.

Gestión Operativa

En primer lugar, la gestión operativa se enfoca en las tareas diarias y operativas de un centro de salud. Esto implica supervisar el funcionamiento de las unidades clínicas, coordinar la atención al paciente, gestionar el personal y garantizar el cumplimiento de los estándares de calidad y seguridad. Los gerentes operativos son responsables de mantener los recursos y servicios adecuados para brindar una atención eficiente y efectiva a los pacientes.

Gestión Táctica

En segundo lugar, la gestión táctica comprende la planificación y ejecución de estrategias a mediano plazo para alcanzar los objetivos institucionales. Los gerentes tácticos se encargan de coordinar los departamentos y servicios dentro del centro de salud, asegurándose de que todos estén alineados con las metas organizacionales. Esto implica la asignación de recursos, la implementación de políticas y procedimientos, y la supervisión del rendimiento de los equipos.

Gestión Estratégica

Por último, la gestión estratégica se centra en la planificación a largo plazo y en la toma de decisiones estratégicas para la organización de salud en su conjunto. Los líderes estratégicos se encargan de crear la visión y misión de la institución, estableciendo metas ambiciosas y desarrollando estrategias para alcanzarlas. También se ocupan de establecer alianzas con otras organizaciones, colaborar con gobiernos y agencias reguladoras, y adaptar la organización a los cambios en el entorno de la salud.

En resumen, la gestión en salud abarca diferentes niveles y responsabilidades que son fundamentales para garantizar el funcionamiento eficiente y la calidad de los servicios de atención médica. Desde la gestión operativa hasta la estratégica, cada nivel desempeña un papel crucial en el logro de los objetivos organizacionales y en el cuidado de la salud de las personas.

Objetivo de los Equipos de Gestión Clínica y de Análisis de Datos en Salud

El objetivo primordial de los equipos de gestión clínica y de gestión de datos y analítica de una institución que presta servicios de salud es la organización de recursos, personas, y procesos hacia el cumplimiento de la quíntuple meta en salud, está quíntuple meta implica:

1. Generar desenlaces y resultados en salud con calidad,

2. Lograr la mejor eficiencia posible (cuidando los recursos),

3. Garantizar la satisfacción del paciente,

4. Promover el bienestar del colaborador y

5. Propender por la equidad en la prestación de servicios de salud

Y cómo hacer para avanzar hacia la Quíntuple meta?

Los equipos de Gestión Clínica y de análisis de datos en salud pueden implementar diversas rutas hacia el cumplimiento de la quíntuple meta, sin embargo, en este apartado traigo a colación una ruta validada y documentada desde hace varios años que hace referencia a la implementación de los 7 elementos de la Medicina basada en el valor de Porter.

El concepto de medicina basada en valor fue definido por Michael E. Porter en su artículo “What is value in health care?” en 2010. Según Porter, existen elementos clave para lograr la atención médica basada en valor:

1. Organización de la atención en torno a las condiciones médicas y los segmentos del ciclo de atención, no en torno a las especialidades médicas.
2. Medición de los resultados y los costos de cada paciente.
3. Pago por valor, no por volumen de servicios prestados.
4. Integración de la atención a lo largo de todo el ciclo de la atención de la salud.
5. Expansión de servicios de atención médica excelentes en todo el sistema de atención.
6. Acceso global a la información sobre la atención médica.
7. Infraestructura de TI de un solo nivel.

Cada uno de estos siete elementos, depende y tiene como fundamentación práctico para su implementación, la captura, la recopilación, la gestión y el análisis de datos y de información clínica y administrativa de la institución, para la toma de decisiones basada en datos confiables y oportunos

Un aporte adicional de la Gestión de datos a la Gestión Clínica y al Gobierno Clínico

Una propuesta interesante que puede surgir desde un equipo de análisis de datos en salud, es que su gestión y sus resultados no sólo sean utilizados para el monitoreo interno y la mejora de los procesos, sino también para aportar a las decisiones estratégicas de las instituciones. Esto se logra mediante la inclusión de la medición y el monitoreo de indicadores de desenlaces clínicos como una quinta línea dentro del Balance Score Card, que es una metodología ampliamente utilizada para guiar el actuar y las decisiones de la alta dirección.

Medir los indicadores de desenlaces clínicos no sólo permite evaluar el rendimiento y la efectividad de las intervenciones médicas, sino también identificar áreas de oportunidad y tendencias que puedan afectar la calidad de los servicios de salud. Con esta información, los líderes de las instituciones pueden tomar decisiones basadas en datos con el objetivo de mejorar la experiencia del paciente, optimizar los recursos y garantizar la calidad de la atención médica.

La inclusión de esta quinta línea en el Balance Score Card refleja la importancia que se le otorga a los resultados clínicos en la toma de decisiones estratégicas en una institución. Al incorporar indicadores de desenlaces clínicos en la evaluación global de la institución, se fomenta una cultura de calidad y mejora continua, donde se prioriza la atención integral del paciente y se trabaja en la búsqueda constante de mejores resultados en salud.

En resumen, la propuesta de este equipo de gestión de datos y analítica va más allá de proporcionar herramientas y análisis. Se trata de integrar la medición y el monitoreo de indicadores de desenlaces clínicos como parte esencial en la toma de decisiones estratégicas de las instituciones, con el objetivo de impulsar la calidad y la eficiencia de los servicios de salud en beneficio de los pacientes.

Dinámica del equipo de Análisis de Datos en Salud

El equipo de gestión de datos y analítica de una institución que presta servicios de salud, es un Equipo multidisciplinario conformado por profesionales de áreas clínicas y profesionales de tecnologías de la información y comunicación, esto incluye áreas como arquitectura de datos, analítica avanzada, ciencia de datos y ciencias clínicas.

Roles	Responsabilidades
Arquitectos de datos	Crear y administrar bases de datos, realizar los procesos de Extracción, Transformación y Carga (ETL) de datos en las Plataformas disponibles
Analistas de datos	Interpretar datos, aplicar métodos de analítica descriptiva y retrospectiva para proporcionar información relevante que agregue valor con diferentes alternativas y herramientas de visualización de datos
Científicos de datos	Aplicar técnicas de ciencia de datos, identificar patrones, tendencias, y hallazgos aplicando métodos de analítica predictiva y prescriptiva para mejorar los resultados de la atención sanitaria
Profesionales de ciencias clínicas	Resolver dudas relacionadas al área de estudio, actuar como expertos de “negocio” en los casos de uso, y aplicar los hallazgos de la ciencia de datos en la práctica clínica.

El equipo de análisis de datos en salud, es un equipo que con base en la recopilación, procesamiento y análisis de datos confiables, e irrefutables, se dedica a persuadir a los equipos clínicos para la adopción de acciones en pro de mejorar la calidad de la medicina y gestión clínica que se aplica en las instituciones

La base fundamental de la operación del equipo de gestión de datos y analítica en los servicios de salud, es hacer las preguntas correctas para generar respuestas correctas orientadas a mejorar los desenlaces clínicos, funcionales y mentales de la población atendida.

Metodología y Herramientas esenciales para el equipo de Análisis de datos en Salud

Dentro de la metodología de operación, se pretende que un equipo de gestión de datos y analítica concentre su operación en unas pocas (3 a 6) líneas clínicas, las más relevantes o las más frecuentes en lo posible, de tal forma que se reconozcan, optimicen y estandaricen tiempos de atención, consumo de recursos, procesos asistenciales y desenlaces Clínicos. Luego de haber intervenido estas líneas o vías clínicas iniciales, el equipo de gestión de datos expande sus niveles de operación e intervención a otras líneas o vías clínicas y/o a otras sedes de la misma institución de ser el caso.

Cómo herramientas para el equipo de gestión de datos y analítica clínica se remarca la necesidad de contar con información de respaldo que permita comparar los resultados institucionales con resultados de otras instituciones a nivel nacional o internacional, una de estas herramientas es TeamCoder, un software soportado en métodos de inteligencia artificial y big data, que minimiza el tiempo destinado a tareas administrativas, al tiempo que aumenta la precisión en el proceso de codificación diagnóstica y permite realizar estadísticas más precisas relacionadas tanto a la carga de morbilidad y uso de recursos de ciertas enfermedades, como al seguimiento epidemiológico de brotes de nuevas enfermedades. Al mismo tiempo, estas herramientas facilitan la rápida integración e intercambio de información homogénea del paciente entre diferentes áreas de atención médica

Además de una herramienta de seguimiento a o gestión clínica es útil que un equipo de gestión de datos y analítica clínica implemente herramientas que permitan hacer registro y seguimiento al ciclo de atención (Viaje del paciente o Costumer Journal), para esto la implementación de un sistema CRM puede ser una solución efectiva

Los CRM, herramientas para gestionar la relación con el paciente, y los datos que producen, junto con los aplicativos de gestión clínica y administrativa como la historia clínica electrónica, el software de facturación, inventarios, codificación, etc., asi como las herramientas para almacenamiento y disponibilización de datos, como servidores locales o en la nube, se conforman en un ecosistema digital cuya arquitectura debería ser gobernada por el equipo de gestión de datos y analítica clínica con miras a garantizar un almacenamiento, disponibilidad, confiabilidad, velocidad, y oportunidad óptimas de los datos, para la toma oportuna de decisiones tanto a nivel clínico como administrativo.

Ecosistema digital y gobierno de datos clínicos

Finalmente se resalta que la estrategia de gestión de datos y analítica clínica, y en general el modelo de gobierno de datos clínicos debe estar al servicio del gobierno clínico.

Los elementos tangibles donde gobierno del dato y gobierno clínico se conectan son las escalas de evaluación de desenlaces clínicos y funcionales en salud, los PROMS y los PREMS (Desenlaces y experiencia de cuidado reportados por los pacientes)

Estos son instrumentos que facilitan y soportan la medición de desenlaces clínicos, mentales y funcionales del ejercicio asistencial.

Conclusión

En el mundo de la atención sanitaria, la gestión clínica y la analítica de datos son esenciales para proporcionar una atención eficiente y eficaz. A través de la implementación de un enfoque basado en el valor y la utilización de herramientas de análisis y de informática avanzadas, las organizaciones de salud pueden mejorar los resultados de los pacientes y optimizar el uso de los recursos.

El ecosistema digital de una organización sanitaria, que incluye sistemas de gestión clínica y administrativa, puede ser aprovechado por el equipo de gestión de datos y analítica para maximizar la agregación de valor. Este equipo debe asegurarse de que los datos se almacenen y estén disponibles de manera óptima para la toma de decisiones tanto a nivel clínico como administrativo

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Para obtener más información sobre la gestión clínica y de datos en salud, visita otras secciones da página web. ¡Explora cómo se está transformando la atención sanitaria con ciencia de datos e inteligencia artificial!

Enlaces de interés:

1. Artículo “What is value in health care?” de Michael E. Porter.
2. Publicación sobre medicina basada en valor
3. Página de producto TeamCoder.
4. Guía de implementación de CRM en atención sanitaria de Salesforce.
5. Estudio de caso sobre la gestión de Big Data en atención sanitaria

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Oscar Efrem García Fernández