A vueltas con la gestión clínica

 

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Se define la gestión clínica como la estrategia de mejora que permite sistematizar y ordenar los procesos de atención de la salud de forma adecuada y eficiente, sustentados en la mejor evidencia científica del momento y con la participación de los profesionales en la gestión para la toma de decisiones en torno al paciente. Las decisiones clínicas serán de calidad si generan eficiencia económica y no mero control del gasto. (Diccionario de Gestión Sanitaria para médicos)

La Gestión Clínica constituye un proceso de rediseño organizativo que incorpora a los profesionales sanitarios en la gestión de los recursos utilizados en su propia práctica clínica. Supone otorgar a estos profesionales la responsabilidad sanitaria y social que les corresponde a su capacidad de decisión junto al paciente. La gestión clínica permite descentralizar progresivamente las decisiones sobre la gestión de los recursos utilizados en la práctica clínica y dotar a las unidades asistenciales de la capacidad e instrumentos para planificar y gestionar sus actividades en beneficio del paciente. Según Jesús Gutiérrez Morlote las bases de la gestión clínica se sustentan en “la evolución de nuestro sistema sanitario hacia la eficiencia, la consideración del paciente como elemento nuclear para la organización y la mayor implicación de los profesionales”.

Los objetivos de la gestión clínica engloban tres aspectos de gran importancia; el primero es ofrecer a los pacientes los mejores resultados posibles en la práctica diaria (efectividad), acordes con la información científica disponible, que haya demostrado capacidad para cambiar, de modo favorable, el curso clínico de la enfermedad y la calidad de vida (eficacia), considerando los menores inconvenientes y costes tanto para la persona como para el conjunto social (eficiencia).

La gestión clínica, entendida como el conjunto de procesos implicados en la relación entre ese profesional y paciente, puede articularse en tres niveles diferenciados, el primero, nivel individual, referido a la elección de un determinado tratamiento o intervención quirúrgica de mayor eficacia. Para tal efecto, se utilizan herramientas como medicina basada en la evidencia, guía de práctica clínica, epidemiología, auditorias, compromisos de gestión. El segundo, nivel asistencial, relativo a la efectividad clínica de los procesos y recursos empleados. El tercero, el nivel de gestión de la unidad clínica; vinculado a eficiencia. la organización interna del servicio, el número de personas considerado necesario para cada tipo de actividad o técnica y los aspectos más globales como la motivación y capacitación del personal, así como la gestión de los recursos asignados. De todos estos aspectos nos preocupamos en el MADS 28  cuya edición número 28 arrancará el próximo 24 de febrero de 2017

Las funciones organizativas, a medida que ascienden o descienden en la estructura de gestión, tienen su efecto, y repercuten directa o indirectamente en los resultados planteados por toda la organización de la salud en su conjunto. Por ello, podemos describir las funciones como elementos indispensables para lograr alcanzar equilibrio organizativo, que genere elementos de valor comunes a toda la estructura organizativa y  que beneficien a todos en su conjunto.

Se describen cinco funciones que el gestor tiene que cumplir para asegurarse un mínimo  grado de certidumbre y que hagan de su trabajo una tarea más eficiente: planificación, dirección, organización, coordinación y control.  El papel del gestor ante la frecuente fragmentación y dispersión de los esfuerzos organizativos se centra en  permitir que la organización, en su conjunto, se comunique, y comparta las funciones de la gestión de una manera colaborativa,  tanto a nivel individual como colectivo, creando cultura organizativa.

Las características que definen la GC son: una práctica clínica de calidad basada en el uso de Guías de práctica clínica y Planes de Cuidados estandarizados, para reducir la variabilidad clínica no aceptable. Se utiliza el mejor conocimiento disponible basado en la evidencia científica y se obtienen mejoras en la efectividad, eficiencia, accesibilidad y grado de satisfacción de los usuarios y profesionales; un modelo de calidad basado en los estándares de calidad de los modelos más utilizados internacionalmente (Joint Commission International, EFQM), la mejora continua de la calidad, la utilización de mecanismos de evaluación y control, la detección de áreas de mejora y el establecimiento de medidas correctoras; una corresponsabilidad en la gestión de recursos diagnósticos y terapéuticos con la toma de decisiones en la práctica clínica basada en la información disponible de calidad, supone la gestión de los recursos utilizados en la actividad clínica para conseguir el mayor beneficio para el paciente y, una continuidad asistencial basada en la calidad asistencial (hacer bien las cosas en el momento y nivel adecuados) y en el establecimiento y seguimiento de criterios de coordinación y cooperación efectivos con el resto de niveles asistenciales, para lograr una mejor atención a los pacientes y satisfacción de los usuarios, junto a un modelo organizativo para su desarrollo real. La GC necesita establecer Unidades de Gestión Clínica (UGC) o Áreas de Gestión Clínica (AGC) en las que se agrupan un conjunto de profesionales de diversos estamentos y categorías, para trabajar con arreglo a los principios de autonomía, responsabilidad y participación en la toma de decisiones, bajo la dirección de un Director/ Coordinador y un Consejo de Dirección, para el cumplimiento de unos objetivos establecidos en Acuerdos de Gestión Clínica, estableciéndose incentivos orientados al logro de la excelencia en calidad y eficiencia. Por último, la Gestión Clínica puede abarcar a todo el hospital (Clínic de Barcelona, o Fundación Hospital de Alcorcón, en Madrid), a una o varias partes del mismo (Complejo Hospitalario Juan Canalejo en La Coruña),  y también a los Equipos de Atención Primaria (caso de Andalucía). Innovar en organizaciones es necesario y deseable. Pongámonos a ello.

La Política de la Predicción

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La foto que ilustra este post se ha publicado bajo licencia Creative Commons en el Flickr del usuario A Meyers 91. Disponible en:  https://www.flickr.com/photos/85635025@N04/12894913705/in/album-72157641782197703/

Cuando en 1995 un joven emprendedor fundó en el estado de Seattle, EEUU, lo que en principio sería una plataforma de venta de libros a través de internet, originalmente llamada Cadabra.com, posiblemente no sería consciente de la revolución de la que sería protagonista su empresa unos años más tarde, empresa rebautizada con el nombre del río sudamericano, Amazon. Esta revolución se conoce como la Disrupción Digital.

Hoy en día, esta bestia del e-commerce va mucho más allá de lo que todo el mundo intuye como su actividad comercial, la venta online. Es más, expertos de talla mundial como el exdirector de marketing de Harvard Business School y Director de su General Management Program, Sunil Gupta, no duda al afirmar que esto de vender a distancia es solo una pequeña parte, quizás una herramienta necesaria más para llevar a cabo su actividad principal, por la que Google considera como su competidor nº1: ser un tablón de anuncios. Gupta habla de Amazon como una Advertising company, quizás la más valiosa, y esto es debido a la posesión del bien más preciado para el sector: la información. Google quizás conoce lo que buscamos en la red, pero Amazon conoce lo que compramos. Es más, no solo en qué nos gastamos el dinero, sino además nos conoce, tiene información sobre nuestro perfil, al tener que registrarnos.

Este texto empezaba hablando de la disrupción digital como la actual revolución que estamos viviendo, revolución que se estudiará como algo tan importante como las pasadas revoluciones industriales. El comercio online era solo la primera etapa. A ritmos agigantados se fueron incorporando en nuestra sociedad el acceso instantáneo y global a la información (Google y webs), las redes sociales, los teléfonos inteligentes, y ahora el tan de moda internet de las cosas. De todas estas etapas se está extrayendo de manera exponencial un bien común, el nuevo oro: la información, en forma de micro-datos sin formato. Generar valor añadido pasará por la correcta –y creativa– explotación de estos datos a través de métodos inductivos, softwares de análisis cada vez más desarrollados, nacidos en la disciplina de la inteligencia artificial: el machine learning.

 

El machine learning para hacer política sanitaria

La gran aplicación de estos los sistemas de análisis de micro-datos y autoaprendizaje es, sin lugar a dudas, el dar soporte a la toma de decisiones. Saliéndonos del mundo de la salud, en EEUU ya se han empezado a aplicar algoritmos que recomiendan la liberación de presos bajo determinadas fianzas –no sin controversias–, aprendiendo de toda la información disponible sobre el perfil de los presos y las sentencias históricas.

En un documento de la Comisión Europea publicado en 2014 se destacaban las oportunidades que brindaba el “Big Data” en pro de la salud pública y de la investigación clínica. En este documento se mencionaba, como la mayor de sus aportaciones, la vuelta de rosca que ha supuesto a los sistemas de vigilancia epidemiológica. ¿Por qué?

La vigilancia epidemiológica, herramienta que se encarga de recolectar y analizar información de la salud de la población, con una serie de finalidades como la  identificación y prevención de epidemias, apoyo para la planificación y toma de decisiones, investigación, etc., originalmente se ha nutrido de la información cosechada en la atención primaria, hospitales, laboratorios, centros de rehabilitación, y similares.

Es precisamente en las fuentes de información de las que se nutre el sistema donde se percibe el impacto, gracias a la aportación del “Quantified Self”, traducido al español el “Yo Cuantificado”. Hoy en día teras y más teras –se habla ya de zetta y yottabites– de datos son extraídos de la población, gracias a la monitorización de salud y comportamiento que realizan sus wereables. Y no únicamente los complementos “vestibles”, sino también las redes sociales, registros de búsqueda web, etc. Este Big Data está aportando una mayor coincidencia temporal en la detección de brotes, que mediante software maching learning, está ayudando a conseguir una prevención más efectiva. Y esto puede significar ahorro.

La vigilancia epidemiológica es sólo un ejemplo del potencial que estas nuevas tecnologías tienen para dar apoyo en la toma de decisiones. Pero hay muchos otros ejemplos en el mundo de la salud. No parece una temeridad pensar que estas herramientas de análisis inductivo de datos están llamadas a transformar prácticamente todos los sectores de Política Pública, ya que pueden significar un gran ahorro para los gobiernos. Y estos, bajo su eslogan de “hay que fomentar la eficiencia en un mundo de recursos limitados”, no parece que tengan más remedio que abrazarlas.

Eso sí, lo que es segura es la controversia en su aplicación. La privacidad de los datos ya es una preocupación real. Merece una entrada aparte.