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Gestión Clínica:

de los datos a la acción.

Experiencia en una Red de Salud

Dra. Analia Baum Jefa de Capacitación y Calidad Departamento de Informática en Salud Hospital Italiano de Buenos Aires – Argentina [email protected]

Departamento de Informática en Salud

Propósito

• Describir las características de la información en salud y señalar el potencial que tienen las herramientas de análisis de datos en este escenario.


Agenda

• Definición y características de Big Data

• Características de la información en salud

• Experiencia de la Red Sanitaria del Hospital Italiano de Buenos Aires

• Posibles beneficios de las técnicas de Big Data

• Desafíos para la adopción de BD en Salud


Crecimiento acelerado de información

1 ZB = 1 trillon de GB


Crecimiento acelerado de información

2m

1,3m

6m

, Jun2014

20m


Definición y características

Extraer valor de grandes volúmnes de datos (ZB) con gran variedad de formatos que se modifican en fracciones de segundos y que no siempre son predecibles


Tendencias de publicaciones indexadas en PubMed

Desde: 1971 Hasta: 2015

Big Data

Max: 937 (2015) Min: 90 (1994)

Total: 6311


Business Intelligence

Max: 199 (2014) Min: 27 (1991)

Total: 2047


Data Analytics

Max: 493 (2015) Min: 14 (2005)

Total: 1630


Data Mining

Max: 1791 (2014) Min: 102 (1999)

Total: 14.543


Data Volume

Basada en Información

• 50 millones de artículos científicos publicados

• 1 millón nuevos por año

• 2 nuevos artículos por minuto


Data Volume

Información de los Pacientes


Data Variety

Complejidad de los datos


Data Velocity


Data Veracity


Data Veracity

Fragmentación y aislamiento


Sistemas clínicos de información

• Sistemas Clínicos de Información mejoran la calidad, eficiencia y costos (Chaudhry 2006, Buntin 2011)

• Disponer de información confiable posibilita la ejecución de políticas en salud más eficientes en todos los niveles de atención (Adler-Milstein 2014)

• Los beneficios no son fáciles de alcanzar al intentar integrar múltiples fuentes de información en redes asistenciales, ya sea a nivel local, regional como nacional (Cresswell 2013)

Evidencia


Hospital Italiano de Buenos Aires

• Hospital Universitario (1853)

– 2 Hospitales

– 23 CP

– 300 consultorios privados

– 40 programas de residencias

• 800 camas (200 críticas)

• 800 camas de ID

• 3.000.000 consultas/año

• 50.000 internaciones/año

• 2500 nacimientos/año

• 300 transplantes/año

• 8000 people

– 2.700 médicos

– 3.000 prof salud (1000 enf)

– 2.300 administrativos


Evolución del proyecto

Inicio del Proyecto

Legacy

Creación del DIS

TTMM

Residencia de IM

Generalización Itálica

Ambulatorio

Itálica Internación

Control terminológico centralizado

Migración a WEB

Censo en línea ADT

Itálica Guardia

PACS

POPES

Itálica Domiciliaria

WS Terminología a

terceros

Itálica Enterprise

PNL

Firma Electrónica

Portabilidad (tablets –

smartphones)

1998

1999

2000

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013


Sistema basado en componentes

Incorporación de tecnologías de

la información y de las

comunicaciones en el Hospital

Italiano de Buenos Aires

Disponible en: www.hospitalitaliano.or.ar/infomed

http://www.hospitalitaliano.or.ar/infomed


Componente de agregación de los datos

Reportes y Tableros

• Gestión Operativa

– Reportes transaccionales desde los aplicativos

– Gestión de recursos, costos e insumos

• Gestión Clínica

– BI - DataWarehouse Clínico

– Indicadores de calidad

– Sistemas de soporte para la toma de decisiones

– Perfilamiento médico


Tableros para la gestión Operativa

Ocupación camas

Egresos hospitalarios


Tableros para la gestión Operativa

Padrones del Seguro de Salud


Tableros para Gestión Clínica

Indicadores de Calidad JCI



Indicadores HEDIS (Efectividad del Cuidado Médico)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Rastreo de cáncer de mama

Rastreo de cáncer de cuello uterino

Rastreo de cáncer de colon

Grado de control de la HTA

Solicitud Hb. Glicosilada en DBT

Hb. Glicosilada < 7.0 en DBT

Vacunación Influenza VirusTratamiento de la osteoporosis

Control lipídico en DBT

Control lipídico post-infarto

BB post-infarto

Consejo abandono hábito tabáquico

Examen obstétrico post parto

Radar de indicadores de efectividad del cuidado médico. Período 2005-2012

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012



Perfilamiento por Médico


Gestión Clínica

Alerta Sanitaria (Varicela)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

1 4 7

10

13

16

19

22

25

28

31

34

37

40

43

46

49

52

Caso

s

Semanas

Corredor endémico semanal año 2011 Histórico 5 años. 2006-2010.

Plan de Salud. HIBA Éxito Seguridad Alerta Casos Nuevos Brote


Gestión Clínica

Alerta Sanitaria (Gripe H1N1)


Cambiando el Modelo

Enrolamiento de pacientes


Armado de Padrones

MPI

HCE - CDR Sistema

Agendamiento

Sistema

Seguimiento e

intervención Reglas

Servidor

Terminología

Registro

Pacientes

Información Controlada


Objetivo: Evaluar el modelo educativo de empoderamiento Vs la transmisión de información, para cambios de hábitos, y su impacto en la reducción de la presión arterial. Ensayo clínico controlado

Am J Hypertens. 2006 Jul;19(7):737-43

140,29

131,83

142,6

140

126

128

130

132

134

136

138

140

142

144

basal final

mm

Hg

cases

controls

-2.6

-8.45

Δ -5.85

Efectividad del Programa


Intervenciones varias

MPI

CD

R

HCE

Formularios

Estructurados

REGLAS

Generacion

de padrones

Mensajería

Solicitud de

practicas

Generacion

de alertas y/

o alarmas

Generacion

de turnos

Integracion

con el

PoPeS

LAB

Imagenes

INPUT REGLA SALIDA

ADT


Ejemplos de Alertas

Practicas Preventivas


Ejemplos de Alertas

Interacciones Droga-Droga


Ejemplos de Alertas

Interacciones Farmacogenómicas


Posibles beneficios de BD en salud


Posibles beneficios BD en salud

Según evidencias actuales BD podría predecir…

• Ausentismo a consultas programadas

• Tiempo de demora de ambulancias y salas de emergencias

• Adherencia a la medicación o distintos tratamientos

• Más que el estado de enfermedad

• Tasa de readmisión (30% prevenibles)

• Sepsis neonatal (240.000 neonatos/año en USA)

• Evolución de pacientes internados y enfermedades crónicas

• Eventos adversos a fármacos

- Bates DW, Saria S, Ohno-Machado L, Shah A, Escobar G. Big data in health care: using analytics to identify and manage high-risk and high-cost patients. Health affairs. 2014;33(7):1123-31.

- Hilbert, Big Data for Development.; pre-published version, Jan. 2013; Contact: [email protected]


Desafíos

Capturar grandes volúmenes

de datos

Infraestructura (Hw & Sw)

BD Recurso Humano capacitado


Desafíos para la adopción

• Disponibilidad de recursos económicos

– ROI

• Infraestructura necesaria

– Open access

• Personas capacitadas

• Conflictos de prioridad de tecnologías

• Políticas nacionales

– Estándares para almacenamiento e intercambio

– Privacidad y Seguridad

– Propiedad intelectual

Proyectos de BD en países en desarrollo

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