En un contexto donde la salud digital avanza rápidamente y la disponibilidad de datos crece de forma exponencial, la capacidad de transformar esa información en decisiones concretas se vuelve un factor crítico para mejorar resultados clínicos, optimizar recursos y garantizar la sostenibilidad del sistema.
Sin embargo, la sola incorporación de tecnología no asegura impacto. Cuando los datos no están alineados con los procesos de decisión, pierden valor estratégico y se convierten en un insumo subutilizado.
Comprender por qué ocurre esta desconexión es el primer paso para revertirla.
Con este objetivo, un reciente artículo de Sandra Escobar Espinosa, Healthcare Lead de Conexia, plantea que pese a la consolidación de los sistemas de información, la proliferación de los tableros de control, y una mayor incorporación de la analítica en la gestión, sigue existiendo una brecha importante entre los datos que se generan y las decisiones que realmente se toman a partir de ellos.
En base a su experiencia profesional, la Dra. Escobar Espinosa expone esas barreras y propone claves para superarlas.
Barreras en el uso de la información en salud
La brecha entre los datos disponibles y su uso efectivo en la gestión sanitaria no responde a una única causa, sino a un conjunto de obstáculos estructurales, tecnológicos y culturales que se repiten en distintas organizaciones del sector.
Identificar estas barreras permite visibilizar por qué, aun contando con sistemas de información robustos y múltiples herramientas analíticas, muchas decisiones continúan basándose más en la intuición que en evidencia.
A continuación, se describen los principales factores que limitan el aprovechamiento real de la información en salud, de acuerdo a la visión de nuestra especialista.
1. Sistemas orientados a la operación, no al análisis
Nuestra Healthcare Lead explica que muchos sistemas de información fueron diseñados con un enfoque operativo, para:
- Registrar procedimientos.
- Cargar historias clínicas.
- Gestionar recursos.
“Pero no necesariamente generan información útil para evaluar estrategias, monitorear procesos clave o identificar oportunidades de mejora”, advierte Sandra Escobar Espinosa.
2. Falta de captura de datos relevantes
Hay variables que, aunque no son obligatorias para la operación diaria, son esenciales para el análisis posterior.
Así lo destaca nuestra experta, expresando que su ausencia deja vacíos que limitan la comprensión de fenómenos complejos, como la continuidad del cuidado o el impacto de una intervención.
3. Inconsistencias por falta de estandarización
Un mismo dato puede registrarse de múltiples formas, dependiendo del área, usuario o sistema.
“Esta variabilidad introduce sesgos y errores, y hace que tareas básicas como comparar, agregar o detectar patrones, se conviertan en desafíos técnicos innecesarios”, asegura Sandra Escobar Espinosa.
4. Estructuras de datos que dificultan su uso
“No es raro encontrar bases de datos o reportes almacenados en formatos poco eficientes: archivos planos, tablas con celdas combinadas, filtros ocultos o validaciones internas que interfieren con el procesamiento automatizado”, analiza nuestra Healthcare Lead.
Esto retrasa el análisis, aumenta el margen de error y requiere tiempo que no siempre está disponible.
5. Reportes que no dialogan con la toma de decisiones
El quinto obstáculo refiere a los reportes que son técnicamente correctos pero no están diseñados para la acción.
“Son pesados, difíciles de interpretar, o carecen del contexto necesario para traducirse en decisiones. Esto hace que los dashboards pierdan valor y se conviertan en “paisaje”, sin impacto en la gestión”, evalúa la Dra. Escobar Espinosa.
Recomendaciones para transformar la información en impacto real
Para nuestra especialista, estas barreras no son inevitables. Con decisiones estratégicas y cambios progresivos, es posible convertir los datos en un verdadero motor de transformación en salud.
En este sentido, comparte seis recomendaciones clave, que permiten superar estos obstáculos:
- Diseñar sistemas con mirada analítica desde el inicio. No basta con registrar lo obligatorio: hay que pensar qué datos se necesitarán para evaluar y mejorar.
- Establecer estándares claros de datos y gobernanza. Definiendo formatos, nomenclaturas y validaciones desde una lógica de interoperabilidad y uso secundario.
- Formar a los equipos en cultura de datos. No solo para operar sistemas, sino para comprender el valor del dato en la toma de decisiones clínicas y de gestión.
- Optimizar la arquitectura de datos. Usar estructuras abiertas, ligeras y bien organizadas, que favorezcan una extracción, análisis y reutilización eficiente.
- Integrar el análisis en la gestión cotidiana. No dejar que el análisis quede aislado en reportes mensuales, e incorporarlo a las reuniones de gestión, los ciclos de mejora y la toma de decisiones en tiempo real.
Un cambio urgente y necesario
“El desafío no es solo técnico, sino cultural y organizacional. Pasar del dato como testimonio al dato como herramienta, requiere liderazgo, visión y capacidad de adaptación”, sostiene Sandra Escobar Espinosa.
No se trata de tener más datos, sino de usarlos mejor. Tampoco de generar más reportes, sino de tomar mejores decisiones.
“El sector salud no puede permitirse desperdiciar su activo más valioso: la información. Es hora de actuar”, asegura nuestra Healthcare Lead.
Este cambio implica repensar cómo las organizaciones de salud diseñan sus procesos, priorizan inversiones tecnológicas y desarrollan capacidades internas.
No alcanza con incorporar nuevas herramientas o sumar capas de analítica si no se redefinen los circuitos de decisión y las responsabilidades asociadas al uso de la información.
Convertir los datos en un activo estratégico exige alinear liderazgo, equipos y tecnología bajo una misma visión: usar la evidencia disponible para anticipar problemas, evaluar resultados y generar mejoras sostenidas en la calidad de la atención y en la eficiencia del sistema.
