IBM Global Business ServicesInforme ejecutivo

Sanidad

IBM Institute for Business Value

La analítica en el ecosistemaUna receta para optimizar los resultados en el ámbito de la sanidad

IBM® Institute for Business ValueIBM 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 iibv@us.ibm.com si desea obtener más información. Visite ibm.com/iibv para consultar otros estudios del IBM Institute for Business Value.

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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.

Por Heather Fraser, Chaturika Jayadewa, Jay Goodwyn, Peter Mooiweer, Dan Gordon y John Piccone

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.

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

Figura 1: Algunas ventajas potenciales del uso de analíticas en todo el ecosistema sanitario.

Paciente Proveedor Aseguradora

Organización de c. de la vida

Otros integrantes (servicios sociales, 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

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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.

Figura 2: Las organizaciones sanitarias deben capturar, compartir, integrar y analizar datos junto con todos los socios del ecosistema.

Farmacias- Receta electrónica- Nuevos servicios

Ciencias de la vida- Desarrollo clínico- Ensayos clínicos- Cumplimiento normativo de la medicación- Dispositivos médicos- Relación con el consumidor- Servicios de bienestar y atención

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- 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

Clínicas comerciales- Servicios para el consumidor

Reguladores- Política sanitaria- Investigación médica- Cumplimiento normativo

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

Empleadores - Diseño de planes de prestaciones- Programas de salud y bienestar

Pacientes y consumidores- Datos de redes sociales- Historiales de salud personales- Datos de seguimiento de

dispositivos médicos

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

40%

32%

22%

6%

Regiones América del Norte Europa Asia-Pacífico Latinoamérica

25%

41%34%

Sector Ciencias de la vida Aseguradoras Proveedor sanitario

31%

38%

8%9%3%

11%

Cargo CEO/Presidente/Dir. unidad de negocio Vicepresidente ejec./senior Vicepresidente Director Gerente Otro (indique cuál)

10%

47%13%

7%

2%2%

5%14%

Ingresos de la empresa < 50M $ +50M $ pero < 100M $ +100M $ pero < 500M $ +501M $ pero < 1MM $ +1MM $ pero < 5MM $ +5MM $ pero < 10MM $ +10MM $ pero < 20MM $ > 20MM $

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 sanitarios de todo el mundo

• Entrevistas telefónicas con empresas

• Conversaciones con analistas

• Entrevistas en divisiones de IBM, como IBM Research, Watson, Software Group, Global Business Consulting y Sales and Distribution

• Investigaciones complementarias.

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Estado actual de la analítica en el sistema sanitarioComo 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.

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.

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.

6 Analítica en el ecosistema

Figura 3: La gestión de los datos continúa preocupando seriamente a las organizaciones a la hora de implementar analíticas.

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”.

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.

• Dificultad para localizar los datos necesarios para el análisis

• Los datos recogidos son irrelevantes para las cuestiones que el proyecto intenta abordar

• Datos no estructurados

• Los datos necesarios para el análisis están aislados en bases de datos diferentes e independientes

• 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

Disponibilidad de los datos

Dudas sobre su estructura

Fiabilidad de los datos

altoImpacto sobre la gestión de los datosbajo

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

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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.

Aseguradoras

34%

18%

Seguir el historial clínico y las pautas de utilización de un miembro de un plan

Proveedores sanitariosSeguir el historial clínico de pacientes individuales

18%

Ciencias de la vidaSeguir el suministro correcto de un producto o servicio

Figura 4: Muchas organizaciones son incapaces de seguir el suministro de un producto o servicio de principio a fin.

Fuente: IBM Institute for Business Value, La analítica en el ecosistema Ciencias de la vida n = 190; proveedor sanitario n = 240; aseguradoras n = 136

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.

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.

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.

Personal y organización 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

68%

Conocimientos de TI

Figura 5: La mayoría de las organizaciones admitió quedarse atrás a la hora de seleccionar personal igualmente capacitado en habilidades matemáticas y de negocio.

Fuente: IBM Institute for Business Value, La analítica en el ecosistema n = 190; proveedor sanitario n = 240; aseguradoras n = 136.

58%

Conocimientos sanitarios o de ciencias de la vida

58%

Conocimientos de negocio

46%

Conocimientos matemáticos/analíticos

39%

Combinación de hab. 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”.

Atención personalizada para pacientes epilépticos8

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.

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Hacerse con la ventaja competitiva gracias a la analíticaEn 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.

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

Datos y procesos: gestión e integración de los datos de principio a finLa 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.

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).

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.

Parámetros usados para medir el éxito de un proyecto analítico

62%

Incremento de los ingresos

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.

Fuente: IBM Institute for Business Value, Analíticas para el ecosistema sanitario n = 555

40%

Satisfacción de los empleados

39%

Resultados sanitarios medibles

36%

Aceleración de la comercialización (agenda de I+D)

31%

Grado de adopción de la analítica en la organización

10%

No se cuantifica la rentabilidad

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Personal y organización: facilitar la adopción con un perfil de habilidades adecuado y alianzasAsegurarse 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.

12 Analítica en el ecosistema

ConclusiónLas 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.

¿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:

• 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.

Autores 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 hfraser@uk.ibm.com.

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 chatu.jayadewa@uk.ibm.com.

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 jgoodwyn@us.ibm.com.

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 Peter.Mooiweer@us.ibm.com.

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 DanGordon@ca.ibm.com.

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 John.Piccone@us.ibm.com.

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ColaboradoresLos 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.

Bibliografía1 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.

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-smarter-planet-system-of-systems.html 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-our-sleeves?page=0 Acceso del 23 de septiembre de 2013.

13 Análisis de cliente IBM.

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