En el ecosistema de la salud, los datos son tan valiosos como los recursos médicos y humanos.
Sin embargo, una de las mayores limitaciones en el análisis de datos en salud es trabajar con sistemas diseñados principalmente para el flujo operativo, pero no para un análisis que soporte decisiones gerenciales y clínicas.
El problema no es menor. Con frecuencia, las bases de datos contienen campos con múltiples estados o categorías, pero sin una definición clara.
Como lo grafica Sandra Escobar Espinosa, Healthcare Leader de Conexia: “Es como caminar sobre arena movediza: si no sabemos qué representa cada código, cualquier análisis pierde validez”.
De allí la importancia que tienen los sistemas de información en salud diseñados para generar conocimiento estratégico.
Un impacto silencioso pero profundo
La falta de un análisis que soporte decisiones gerenciales y clínicas repercute directamente en la capacidad de una organización para cumplir su misión y optimizar recursos.
Entre otras consecuencias identificadas por la Healthcare Leader de Conexia:
- Limita la capacidad de medir calidad, productividad y resultados en salud: sin datos bien definidos, los indicadores se vuelven inexactos o incomparables.
- Generar decisiones basadas en supuestos, no en evidencia real: cuando el dato es ambiguo, se toman caminos que pueden no responder a la realidad.
- Incrementa el tiempo invertido en cada análisis, reduciendo la eficiencia operativa: el tiempo que debería invertirse en análisis y propuestas de mejora se consume aclarando, depurando y reinterpretando información.
En otras palabras, la ausencia de conocimiento estratégico, no se trata solo de un problema de TI, sino de un obstáculo para la mejora continua, la planificación estratégica y la sostenibilidad de los sistemas de salud.
Del dato al conocimiento: un rol crítico del análisis de datos
El verdadero valor del análisis de datos en salud no está únicamente en procesar grandes volúmenes de información, sino en identificar las fallas estructurales que impiden que esos datos sean confiables y útiles, y en proponer soluciones prácticas.
Entre ellas, Sandra Escobar Espinosa propone las siguientes:
- Crear o exigir diccionarios de datos robustos y actualizados, que definan de forma inequívoca el significado de cada variable y su formato.
- Diseñar tablas de interpretación (mapping tables) que transformen códigos en información comprensible para la toma de decisiones.
- Fomentar la colaboración entre TI y líderes clínicos para documentar el significado real de cada variable, asegurando un lenguaje común en la organización.
Hacia un enfoque dual en el diseño de sistemas
Los sistemas de información en salud deberían nacer con un enfoque dual:
- Operativo, para registrar y gestionar los procesos clínicos y administrativos.
- Analítico, para convertir esos registros en conocimiento estratégico accionable, que impulse mejoras concretas en calidad, eficiencia y resultados sanitarios.
“Solo así podremos cumplir su propósito final: mejorar la salud de las personas mediante decisiones basadas en datos confiables”, asegura Sandra Escobar.
Este enfoque es el que tenemos en Conexia y uno de los principales valores agregados que aportamos a las aseguradoras de salud.
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¿Su sistema de información está diseñado para generar conocimiento estratégico o sólo para registrar datos? La diferencia puede marcar el rumbo de toda su estrategia de salud.
