Hace poco asistí a una jornada muy interesante de la que me gustaría compartir algunos aspectos. La discusión giraba en torno a un tema principal: tratar de discernir las posibles correlaciones que puede haber entre los recursos que se destinan a financiar el gasto sanitario en ciertos países, y la esperanza de vida media de su población.

Por Findia Leyva.  info@findialeyva.com

espvida_autorComo base de la discusión el artículo “More variation in use of care, more flat-of-the-curve medicine”, de Victor Fuchs publicado en 2004 por la revista Health Affairs.

Entrando directamente en materia, parece que cabe pensar que a mayor inversión en gasto sanitario mayor esperanza de vida. Pero en contra de lo que dice la lógica, parece que no siempre se cumple esta regla.

La gráfica siguiente recoge los resultados del estudio de Victor Fuchs.

El eje horizontal recoge el gasto sanitario por renta per cápita de cada país, mientas que el eje vertical mide la esperanza de vida en años. Cada punto naranja indica el binomio de gasto y esperanza de vida en cada país.

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No siempre más gasto se traduce en más años de vida

Del análisis se pueden extraer las siguientes conclusiones: Los países que están al principio de la curva, al realizar pequeñas variaciones del gasto sanitario per cápita consiguen un gran impacto en la esperanza de vida. Es el caso de la India y Rusia.

Esta proporción se mantiene hasta llegar a cierto nivel de gasto a partir del cual la relación va perdiendo intensidad. De manera que aunque aumentemos los recursos destinados a gasto sanitario, el efecto conseguido en la esperanza

de vida se va atenuando. En esta segunda fase de la curva se encontrarían países como México, Turquía, Polonia, Chile…

Llega un punto en el que la curva tiende a hacerse plana, es decir, que un aumento del gasto no implica más años de vida.

Los casos que más llaman la atención en cuanto a su comportamiento son Estados Unidos y Japón.

Estados Unidos se comporta como una excepción, quedando fuera de la curva por las elevadas tasas de gasto sanitario que destina respecto al resto de los países analizados. Sin embargo, su esperanza de vida se sitúa a nivel de Chile.

En el caso contrario tenemos a Japón, que siendo un país moderado en gasto sanitario cuenta con una de las mayores esperanzas de vida. Son dos excepciones que pueden confirmar algunas reglas.

Y aunque con estos datos no podemos medir la eficiencia del sistema, sí parecen apuntar a que un sistema sanitario basado únicamente en fuertes inversiones nos lleva a un callejón sin salida. A la vista del estudio, más gasto no se traduce en más años de vida.

 

A por 30 años más

Es obligatorio encontrar qué otros factores de la salud son los que pueden desbloquear esta situación, y conseguir mejorar tanto la esperanza como la calidad de vida de la población.

Y es aquí donde Big Data se perfila como un aliado clave. En todo el mundo ya hay empresas e instituciones, tanto públicas como privadas, que trabajan para anticiparse a las enfermedades que están por llegar, con el fin de ser proactivos en la prevención y en el diseño de medicamentos personalizados.

Por otro lado, los sensores biométricos cada vez son más comunes y están siendo bien aceptados por la población en general y por los

consumidores en particular, en forma de textil o de complementos portables. Son los llamados wearables, y controlan de forma continua indicadores como presión arterial, pulsaciones, glucosa… que sirven por ejemplo, para monitorizar en tiempo real población de riesgo como enfermos crónicos, niños, mayores…

Todos estos esfuerzos que se están realizando hoy, tendrán un impacto directo en la esperanza de vida de la población.

Estimándose que llegaremos a contar con unos 30 años más de vida.

 

Estamos dando los primeros pasos, pero hay algunas barreras

El sector sanitario es uno de los sectores que más volumen de datos genera, no solo en cantidad sino también en variedad.

Acumula una gran cantidad de información sobre procesos médicos, personas, patologías, diagnósticos, tratamientos…Información que puede estar en formato digital o en papel, en forma de archivo de texto o de imagen, almacenado en las propias instalaciones hospitalarias o en la nube… Las opciones son numerosas, y las posibles combinaciones aún más.

Una gran fuente de datos muy valiosa por el conocimiento que acumula y que puede llegar a descubrirnos, pero que tiene una capacidad de explotación muy limitada actualmente.

Conseguir integrar todas las fuentes de datos y extraer valor de cada una de ellas es uno de los grandes retos actuales.

Aunque la tecnología ya existe y está lista para empezar a recibir y procesar datos, el esfuerzo previo que se necesita para hacer estos datos tratables es considerable.

Hay que tener en cuenta que para tener una visión completa de patologías y procesos médicos, debemos disponer de toda la información con la que contamos de forma única e integrada.

Y es aquí donde encontramos la primera dificultad en el tratamiento de los datos, ya que de forma global y sólo por citar algunos tipos, nos encontramos con: Imágenes procedentes de pruebas diagnósticas como Rayos X.

 

Mucho papel que contiene historias clínicas.

Anotaciones, prescripciones médicas y fichas de pacientes que normalmente ya están digitalizadas.…

Superada esta barrera, y tras el esfuerzo de integrar toda la información en un solo sistema, deberíamos añadir también los datos procedentes de los sensores biométricos para tener una visión 360º de la patología y conocer todas las caras con las que puede manifestarse.

Pero como digo, la tecnología ya está preparada, y tenemos sistemas capaces de reconocer objetos de imágenes y vídeos, sistemas capaces de leer un documento de texto e “interpretar” su contenido, sistemas capaces de “escuchar” en redes sociales y “entender” el sentimiento generalizado de la red…

Creo que es indiscutible hacia dónde nos dirigimos, aunque ahora estemos empezando a andar.

Como dijo Benjamin Franklin, “un camino de mil millas comienza con un paso”.

Artículo publicado en New Medical Economics. Junio 2016


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