Este artículo está patrocinado por Maxwell Healthcare Associates. En esta entrevista de Voices, Home Health Care News se sienta con Raul McGee, Director de Analytics de Maxwell Healthcare Associates, para hablar sobre la importancia de la interoperabilidad en el modelo de atención basada en valores. Explica cómo el análisis predictivo se puede utilizar de manera más efectiva para lograr mejores resultados y también analiza algunas de las consideraciones éticas clave en torno al uso de datos en el entorno actual de atención domiciliaria.
Inicio Noticias de atención médica: ¿Qué experiencias de vida y carrera le aportan más en su puesto actual?
Raúl McGee: Me vienen a la mente algunas experiencias. Aproximadamente un año después de terminar la universidad, comencé un puesto como analista de sistemas que brindaba soporte a dos sistemas de registros médicos electrónicos diferentes para las unidades de atención domiciliaria, hospicio y centros de enfermería especializada de la organización de atención médica que me contrató. El conocimiento fundamental que adquirí, no solo sobre atención médica y TI, sino también sobre cómo hacer malabarismos con múltiples proyectos y flujos de trabajo, me preparó para asumir los desafíos de mi puesto actual. Durante este tiempo, también trabajé como consultor para MHA, lo que me llevó por el camino de la salud en el hogar, los cuidados paliativos y los datos.
Mi función anterior como analista de negocios me colocó en una posición entre la empresa y los desarrolladores, ayudando con la organización y el desarrollo de un proyecto de migración de datos de varios años. Durante este tiempo, pude comprender firmemente cómo un taller de ingeniería de datos puede funcionar de manera efectiva y eficiente. Lo que he aprendido, y sigo aprendiendo, es que escuchar, especialmente a aquellos con más experiencia y conocimiento que yo, es una de las habilidades más importantes que uno puede desarrollar en su vida.
La industria de cuidados paliativos y de atención domiciliaria a menudo lucha con datos fragmentados almacenados en varios sistemas. ¿Cómo puede una mejor interoperabilidad de datos potenciar mejores análisis y coordinación de la atención en todos los entornos?
A través de la integración estratégica de sistemas, una organización puede utilizar datos objetivos para impulsar decisiones de arriba hacia abajo. Tanto los pacientes como los empleados hablan a través de los datos que los representan en estos sistemas. Cuando estos sistemas no se comunican entre sí, se pueden perder importantes conocimientos que de otro modo se habrían capturado y permitido realizar mejoras. Por ejemplo, los médicos que no están contentos con su trabajo pueden tener un desempeño inferior, lo que puede generar insatisfacción en el paciente. Una excelente manera de abordar esto es utilizar los datos a disposición de una organización en todos sus sistemas y descubrir por qué este médico no está satisfecho y abordarlo. Cuanto más estratégicamente una organización pueda permitir que los sistemas se comuniquen entre sí, puede resultar en un análisis más detallado de todas las partes de la organización y, en última instancia, en una mejor atención a sus pacientes.
¿Cuál es el potencial del análisis predictivo en la atención domiciliaria, específicamente con respecto a identificar riesgos y permitir intervenciones proactivas?
Cada vez más empresas recurren al modelado predictivo para adelantarse a sí mismas como organización y a su competencia. En esta industria, el objetivo parece ser adelantarse al paciente y hacer que su atención sea más fácil y eficiente. Al acceder a los datos almacenados por los EMR, analizar tendencias históricas tanto a nivel individual como grupal, y construir modelos a partir de ellos, podemos nuevamente usar datos objetivos para probar o refutar hipótesis de por qué un tipo específico de paciente puede estar en declive o puede tener mayor riesgo de complicaciones que otro.
Pruebas suficientemente rigurosas pueden abrir la puerta a la predicción de tales casos con alta certeza. La clave son las pruebas y la acción. Si los datos comienzan a contar una historia que se alinea con la hipótesis inicial, podemos seguir ese camino y confiar en el modelo que permitirá tomar medidas. Por otro lado, si los datos parecen refutar la hipótesis, seguimos ese camino para ver adónde nos lleva y ajustarnos en consecuencia. Al trabajar junto con algunos de nuestros socios como Medalogix, he visto cuán poderosos pueden ser estos análisis. En MHA, estamos empezando a abrir esa puerta nosotros mismos y ver cómo podemos predecir mejor las necesidades de los pacientes que nosotros y nuestros clientes atendemos.
¿Cómo pueden los proveedores aprovechar el análisis de datos para demostrar el valor de su atención y optimizar su desempeño bajo los nuevos modelos basados en el valor?
Para mí, la belleza del análisis de datos es que las agencias pueden mirar debajo del capó y ver en un nivel detallado lo que realmente está sucediendo dentro de su organización. A través de los datos que ya se están recopilando, las agencias pueden realizar un seguimiento de los resultados y la satisfacción del paciente, lo que les permite mostrar pruebas cuantificables de la calidad de la atención que brindan. Esto puede conducir a intervenciones más personalizadas y una coordinación de la atención más ágil que, a su vez, puede demostrar la mejora de los resultados de los pacientes en toda la organización. En última instancia, cuanto más pueda utilizar una agencia sus datos, más podrá adaptarse a dichos modelos de reembolso.
¿Cómo puede una mejor estandarización de los datos facilitar mejores evaluaciones comparativas y comparaciones de desempeño entre agencias y, en última instancia, mejorar la calidad de la atención?
Ser capaz de nivelar el campo de juego y hablar el mismo idioma es crucial para garantizar que una agencia funcione de manera eficiente, ofrezca una mejor continuidad de la atención, mejore su análisis de datos y ahorre en costos generales, por nombrar algunos. Para la eficiencia de una agencia, las prácticas de estandarización implican una simplificación del tiempo y el esfuerzo dedicados a la entrada y gestión de datos. Si los empleados saben que hay un estándar a seguir, o si los sistemas están configurados de manera que se aplique un estándar, hay menos tensión para aquellos empleados que de otro modo necesitarían descifrar cómo ciertos campos de datos deben ingresarse o mapearse manualmente.
En cuanto a la continuidad de la atención, esto permite un intercambio fluido de información entre los cuidadores. Una vez más, la eliminación de la ambigüedad hace que la vida de todos sea mucho más fácil. Esto conduce a la mejora de los análisis que se pueden utilizar para impulsar decisiones en toda la agencia y facilitar la evaluación comparativa de los KPI que una agencia puede querer rastrear. Si esperamos que datos específicos digan lo mismo cada vez, se pueden utilizar visualizaciones de esos datos sabiendo que, nuevamente, debe haber muy poca ambigüedad sobre cómo interpretarlos y podemos confiar en que nuestros puntos de referencia son precisos. Por último, el ahorro de costes fluye naturalmente del resto. La estandarización puede permitir menos errores en la entrada de datos y menos tiempo (dinero) invertido en las tareas.
¿Cómo pueden los proveedores de atención médica domiciliaria y cuidados paliativos garantizar la recopilación y el uso responsable de datos y la protección de la privacidad del paciente en la era del big data?
Especialmente en el ámbito de la atención médica, es fundamental que las agencias garanticen que los datos de los pacientes se recopilen y manejen con cuidado. Tener políticas sólidas de gobernanza de datos que describan la recopilación, el uso, el almacenamiento y el intercambio de datos es una excelente base para las agencias. Estas políticas, por supuesto, deben cumplir con HIPAA y cualquier ley local, estatal y federal relacionada con la privacidad y seguridad de los datos. Teniendo en cuenta el análisis, el flujo de datos estará siempre presente en la mayoría de las agencias, por lo que la adopción de medidas de seguridad sólidas que incluyan el cifrado de datos en reposo y en tránsito, la implementación de controles de acceso a un nivel basado en roles (que los EMR y muchas visualizaciones ofrecen herramientas) y el uso de autenticación multifactor son excelentes medidas para mantener los datos seguros y protegidos. La auditoría interna periódica puede ser un gran paso para mantener el cumplimiento e identificar posibles riesgos y vulnerabilidades. Yendo un paso más allá, las agencias deberían contar con un plan de respuesta a incidentes para violaciones de datos y establecer estrategias de mitigación para tales casos.
Termine esta frase: “En la industria de la atención domiciliaria, 2024 se definirá por…”
…integraciones tecnológicas y análisis predictivos.
Nota del editor: Esta entrevista ha sido editada para mayor extensión y claridad.
Maxwell Healthcare Associates es un equipo de veteranos de la industria posaguda apasionados por ayudar a los proveedores de atención médica domiciliaria y de cuidados paliativos a prosperar en medio del entorno disruptivo de la atención médica. Cubren brechas y promueven la atención mediante la creación de soluciones centradas en las personas, los procesos y la tecnología. Para obtener más información sobre las soluciones de salud en el hogar de Maxwell Associates, visite maxwellhca.com.
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