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No se trata de más datos, sino de dar sentido a los datos que tiene

Canalizando el poder de los datos de imagen

En esta era de la atención sanitaria basada en datos, los hospitales y los sistemas de atención sanitaria están inundados de un flujo continuo de "materia prima" que puede mejorar potencialmente los resultados de los pacientes e impulsar una atención más eficiente y rentable. Las imágenes, en particular, desempeñan un papel integral en la toma de decisiones de diagnóstico y tratamiento en casi todos los estados de enfermedad, generando una gran cantidad de datos que tienen el potencial de proporcionar información para optimizar el ciclo de imágenes de principio a fin. Sin embargo, muchos departamentos y prácticas de radiología se ven obstaculizados por datos fragmentados y dispares procedentes de fuentes y proveedores no integrados, lo que hace que se pierda tiempo y recursos en la búsqueda de datos a menudo poco fiables e inexactos. Datos que, si se agregan y analizan adecuadamente, podrían identificar oportunidades para hacer frente a las ineficiencias operacionales, mejorar la atención al paciente y promover el crecimiento financiero.

 

Adéntrese en la analítica inteligente

La inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático se han convertido en una parte integral de la atención sanitaria; agregando y analizando datos para señalar las variaciones en la atención y ayudar en la toma de decisiones clínicas. Al combinar las herramientas analíticas adecuadas y la experiencia humana, los directores de operaciones, los directores de imagenología y los directores clínicos tienen la capacidad de acceder a recursos que pueden arrojar luz sobre los indicadores clave de rendimiento de las imágenes, como los protocolos, la dosis, la calidad de las imágenes, los flujos de trabajo y la programación. Para comprender mejor cómo el análisis de datos y la formación de expertos pueden optimizar un departamento de imagenología, es útil examinar cómo las soluciones y los recursos de rendimiento adecuados pueden generar datos factuales y procesables que pueden impulsar las operaciones y mejorar la calidad de la atención.

 

Mejorando la eficiencia operacional

A pesar de la reciente explosión de la utilización de imagenología, junto con los importantes avances en la tecnología de la información (IT), muchos sistemas de software de imágenes siguen sin estar integrados y subutilizados en los protocolos de imágenes, lo que da lugar a la repetición de imágenes, retrasos en el diagnóstico y aumentos de la exposición a la radiación.2 La combinación de algoritmos de inteligencia artificial (IA) con la expertise médica puede ayudar a que las operaciones de imagen funcionen de manera más efectiva y reduzcan las variaciones en la atención que pueden conducir a flujos de trabajo atrasados ​​y tiempos de espera más largos para los pacientes.

En un ejemplo reciente, un consultorio privado de radiología de Alemania, Radiomed, con el fin de mejorar la eficiencia operacional y el rendimiento de sus capacidades de resonancia magnética (MR), utilizó un programa asociado que combinaba la inteligencia aplicada para ayudar a los proveedores a encontrar y consolidar los datos pertinentes a fin de ayudar a orientar mejores decisiones comerciales para mejorar la eficiencia y la atención al paciente.3 Esto resultó en un aumento de 36.5 por ciento de exámenes por semana, una reducción de 4 semanas en los tiempos de espera de los pacientes, y un aumento estimado de 320 mil dólares en ingresos por año.3

"Entramos en el proyecto para mejorar el rendimiento de la MR, y lo que sucedió desde entonces supera mis expectativas", dice el Dr. Christopher Ahlers, radiólogo de Radiomed en Wiesbaden, Alemania. "Hemos podido aumentar la productividad manteniendo la calidad, y en algunos puntos mejorar la calidad porque ahora dedicamos tiempo a las cosas que consideramos más importantes".3

 

Estandarizando protocolos

Está bien documentado que la variación de la atención puede dar lugar a errores, retrasos y cuellos de botella costosos e innecesarios en la atención al paciente, así como a un desperdicio de recursos y a una calidad de atención subóptima. La introducción del análisis de datos con una mayor experiencia humana, como se muestra en el ejemplo de Radiomed, tiene el potencial de hacer que las operaciones de diagnóstico por imágenes sean más racionales y respondan mejor a las necesidades de los pacientes. Además, los protocolos normalizados y optimizados también pueden ayudar a cumplir las directrices reglamentarias para la gestión de la dosis, manteniendo al mismo tiempo la calidad de las imágenes. Esto es de particular importancia en los departamentos de diagnóstico por imágenes de los hospitales, ya que el uso eficiente de las imágenes médicas es uno de los siete grupos de medición clave que utiliza Medicare para calcular la calificación general de un hospital que figura en su sitio web Hospital Compare.4

 

Mejorando el rendimiento del personal e impulsando el crecimiento financiero

La reducción de las variaciones en el uso del equipo también puede contribuir a mejorar el rendimiento de la inversión y a una mejor programación, lo que se traducirá en un mayor volumen de pacientes, en un mayor grado de satisfacción de los pacientes y en un mayor número de recomendaciones. Desde la perspectiva del personal, los protocolos clínicos normalizados y las mejores prácticas en el diseño del flujo de trabajo pueden aumentar la colaboración del equipo, mejorar el rendimiento y permitir la evaluación de las necesidades de capacitación, lo que puede mejorar la calidad de los servicios prestados a los pacientes. La comprensión de los datos también puede ayudar a determinar las tendencias de la mezcla y utilización de equipo, optimizando el uso de los activos y ayudando en la planificación del capital.

 

Un modelo para lograr una comprensión basada en datos

Lo que se ha mostrado es un ejemplo de un programa agnóstico integral de proveedores que combina el poder del análisis en tiempo real, utilizando datos de protocolo recogidos automáticamente de los dispositivos de imagen, reuniendo información clave sobre la utilización del equipo, los niveles de dosis, el rendimiento del personal, la experiencia de los pacientes y las referencias médicas. A través de tableros dinámicos y conectados, los directores de imagenología y los directores y gerentes clínicos pueden ver regularmente los indicadores clave de desempeño organizados por modalidad, sitio y departamento, permitiendo:

  • La capacidad de señalar las ineficiencias y ayudar a planificar las variables críticas no previstas y los valores atípicos a medida que surgen,
  • La facilitación de las operaciones de trabajo diarias, permitiendo pasar más tiempo con los pacientes,
  • Oportunidades de crecimiento financiero gracias a la agilización de los protocolos, que permiten un mayor volumen de pacientes y un uso optimizado del equipo.

Además, el asesoramiento continuo de los expertos técnicos también puede ayudar a interpretar los datos, haciéndolos más procesables, así como a hacer un seguimiento de las acciones e iniciativas de rendimiento.

 

Entender la historia que los datos están contando

Al crear la visibilidad a partir de una serie unificada y completa de tableros, los departamentos de imagenología pueden utilizar de manera fiable conocimientos prácticos a través de una serie de indicadores de rendimiento y activos. Dada la explosión en la utilización de la imagenología, junto con el creciente papel de la analítica de datos y la AI en el cuidado de la salud, una asociación con un programa integral que puede esclarecer los datos correctos necesarios para descubrir oportunidades para mejorar el desempeño de la imagenología y los resultados clínicos, los departamentos y prácticas de imagenología pueden tomar pasos importantes para entender verdaderamente el poder de sus datos.

 

Referencias

  1. Artificial Intelligence in Radiology, Nature Reviews, Cancer, August 2018. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6268174/ Accessed January 20, 2020.
  2. Informatics Solutions for Driving an Effective and Efficient Radiology Practice, ©RSNA, 2018. https://pubs.rsna.org/doi/full/10.1148/rg.2018180037 Accessed January 20, 2020.
  3. Imaging Insights, GE Healthcare, 2018 General Electric Company. https://www.gehealthcare.com/products/imaging-insights Accessed January 20, 2020.
  4. gov Hospital Compare, Hospital Compare Overall Hospital Rating, 2018. https://www.medicare.gov/hospitalcompare/Data/Measure-groups.html Accessed January 20, 2020.