La tecnología aplicada a la salud están haciendo lo posible por potenciar la interoperabilidad y manejar mejor los recursos sanitarios y los datos en medio de la crisis del coronavirus. Una estrategia de datos organizacional sólida debe armonizar estas complejidades en una única versión de ‘verdad’ y crear una estrategia de datos escalable y sostenible que optimizará la organización y la preparará para el futuro.
FIRMA: Shawn Sutherland, responsable del sector salud en Information Builders USA
La tecnología aplicada a la salud está más en el candelero que nunca, los centros sanitarios, hospitales, organizaciones científicas y administraciones públicas están haciendo lo posible por potenciar la interoperabilidad y manejar mejor los recursos sanitarios y los datos en medio de la crisis del coronavirus. Todos estos esfuerzos nos recuerdan a la frase del filósofo romano Séneca: “Suerte es lo que sucede cuando la preparación se une a la oportunidad”.
Esto mismo sucede si queremos llegar a ser una organización orientada a los datos: ahora existe la oportunidad, pero si no estamos preparados (siguiendo una estrategia empresarial clara) las organizaciones sanitarias se arriesgan a quedarse cortas tanto en tiempos ordinarios como en éstos, tan extraordinarios.
Prioridades de la estrategia de datos: empezar con las piedras grandes
Puede que conozcan la analogía que mostró un profesor a sus alumnos llenando una jarra con piedras grandes y preguntándoles si estaba llena. Cuando la clase contestó que sí el profesor añadió piedras más pequeñas, y volvió a preguntar. Enseguida añadió arena… El objetivo del ejercicio, claro, era demostrar que siempre puede caber algo más (agua, aire…). Seguramente así nos sentimos (y se sienten los profesionales) respecto a la sanidad hoy día: se nos pide añadir más y más cosas en la misma jarra.
Pero podemos ir un poco más allá con este ejemplo. No solo se trata de acomodar muchas cosas en una misma jarra (o entorno tecnológico, en este caso), sino de hacerlo de manera ordenada, es decir, si no pones las piedras grandes al principio nunca conseguirás acomodarlas a todas. Y esto es, precisamente, lo que ha sucedido con las estrategias de datos del sector sanitario durante la última década. Todavía hoy, tras décadas de innovación e inversiones tecnológicas, continúa habiendo muchas ‘piedras pequeñas’ que han recibido mucha atención y han tenido mucho bombo, como pueden ser el big data, las analíticas predictivas y prescriptivas, la inteligencia artificial, el machine learning, el blockchain y, sí, la interoperabilidad. Hemos visto muchas compras de estas tecnologías debido, sencillamente, a disponibilidad de presupuesto para ello. Sin duda son interesantes, algunas han tenido cierto éxito, pero no han logrado realmente transformar a las organizaciones en entidades orientadas al conocimiento y a los datos, ¿por qué? Porque son piedras pequeñas, y cuando se colocan sin seguir las prioridades necesarias, pueden llegar a resultar más bien un obstáculo para la implantación de las piedras grandes que deberían ser la base de una buena estrategia de datos empresarial.
La cadena de valor de los datos del sector sanitario
Entonces, ¿cuáles son esas piedras grandes de la estrategia de datos de las organizaciones sanitarias a nivel empresarial? Son lo que llamamos la ‘Cadena de Valor de los Datos Sanitarios’
Los datos sanitarios son incomparablemente complejos comparados con los manejados en cualquier otro sector. Hay decenas de miles de tipos, así como una gran cantidad de códigos distintos para clasificarlos: observaciones precisas y ambulatorias, farmacéuticas, órdenes (incluyendo laboratorios, radiología, cuidado del paciente, nutrición, etc.), problemas, diagnósticos, procedimientos, soporte vital y muchos más. A lo que debemos añadir la capa de determinantes sociales de salud y otras fuentes de datos de salud pública que ayudan con la gestión de la salud de la población (esto es particularmente relevante ahora para mitigar los riesgos de los pacientes de COVID-19).
Una estrategia de datos organizacional sólida debe armonizar estas complejidades en una única versión de ‘verdad’ y crear una estrategia de datos escalable y sostenible que optimizará la organización y la preparará para el futuro.
En Information Builders hemos podido ver de primera mano cómo, a pesar de la significativa inversión tanto en Master Data Management (MDM) como en tecnología y recursos de Business Intelligence (BI), muchas organizaciones han experimentado un menor retorno de la inversión cuando han intentado hacer las cosas de forma manual o con una especie de ‘monstruo de Frankenstein’ compuesto por distintas soluciones puntuales aglutinadas de algún modo. Muchas piedras pequeñas que les impedían ver el conjunto.
Es mucho mejor, siempre, empezar con las piedras grandes: la cadena de valor de los datos en entornos sanitarios y una plataforma unificada de datos y analíticas para gestionarlos end-to-end. Centrándonos primero en esto, estaremos bien posicionados para lograr mejoras significativas en resultados clínicos, reducir costes, mejorar la salud pública, conseguir el desarrollo del negocio y la satisfacción del paciente. Y podremos ir añadiendo el resto de piedras más pequeñas para continuar creciendo y mejorando. Solo de este modo las organizaciones estarán listas para nuevos modelos de pago y regulatorios, fusiones y adquisiciones y para la próxima oportunidad (o crisis) que aparezca en el camino.