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Copyr i g ht © 2015 , SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .
MEJORANDO LA TOMA DE DECISIONES CON ANALYTICS
ANA MORENO CAÑAL
SAS SECTOR PUBLICO
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El reto de los datos en Sanidad
Health Analytics Framework
Casos Reales
Como empezamos
AGENDA
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EL RETO DE LOS DATOS EN SANIDAD
Paciente
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EL RETO DE LOS DATOS EN SANIDAD
- Tecnológicos??? Acceso al data, la calidad del
dato, gobernanza del dato
- Culturales: Cambio del estilo de gestión
- Gestión/Organización: Perfiles adecuados, como
empezar, tratamiento departamental de los
proyectos
Solo el 10 % de las organizaciones sanitarias están
utilizando analítica avanzada según un estudio de
KPMG del año 2015
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Pacientes
Analistas
Clinicos
Campañas
SAS HEALTH ANALYTICS FRAMEWORK F
UE
NT
ES
D
E
IN
FO
RM
AC
IO
N
Ambulatory
Pharmacia
Economicos
Social
Hospitals
Biometric
Repositorio
de
informacion
ALERTAS
PATRONES
PERFILES
PACIENTES
TENDENCIAS
Procesamiento de eventos
En tiempo real
Personal health data
Copy r ight © 2012, SAS Inst i t ut e Inc. Al l r ights reserv ed .
Utilización de información
no estructurada
Patrones, Perfiles,
segmentos
Utilizar el pasado para
definer tendencias en el
futuro
Toma de la mejor
decision con las
restricciones existentes
FORECASTING
DATA MINING
TEXT ANALYTICS
OPTIMIZATION
STATISTICS
ADVANCED ANALYTICS
INFORMATION
MANAGEMENT
Copyright © 2014, SAS Institute Inc. All rights reserved.
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SI HACEMOS UN VIAJE POR EL MODELO ANALÍTICO
Personalización
Proactividad
Coste
Total
Gesti-
ón del
cuida
do
Salud
de la
pobla
-ción
Estrati-
ficació
n de
pacien
tes
Anali-
sis de
resulta
dos
Custo
mer
Analyti
cs
¿Cuanto me he gastado
en mis pacientes?
¿Han recibido el
tratamiento
Preventivo
adecuado?
¿Cuáles son
las características
Crónicas de los pacientes?
¿Cuáles son
mis pacientes de riesgo a
Enfermedades crónicas?
¿Qué resultados
puedo obtener con este
tratamiento en pacientes de este tipo ?
¿Cuál es el mejor método para
tratar y comunícame con este paciente ?
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CASOS DE USO
Analítica
Negocio Analítica
Clínica
Reporte
Financiero
Costes basados
en actividades Identificación
de abusos y
desperdicios
Identificación
de pacientes y
poblaciones
de riesgo
Gestión y
predicción
de la
utilización
Identificación
y gestión de
Riesgos
Gestión de
Recursos
Humanos
Indicadores e
Informes de
gestión
Medicina
basada en la
evidencia
Adherencia
pacientes
Analizar
prácticas
medicas
Predecir
Los efectos
en salud
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39 Hospitales
> 9000 Medicos
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• Gestión predictiva de
enfermedades
• Definir y aplicar las mejores
prácticas para reducir las tasas
de readmisión
• Predicción del riesgo de sepsis o
fallo renal e intervenir rápido
• Manejo de los costes
farmacéuticos y los resultados de
los tratamientos
• Crear soluciones para mejorar la
experiencia del paciente.
• El programa de sepsis bio-surveillance ha contribuido a
reducir la mortalidad en .
• Los analítica ha permitido gestionar proactivamente los
riesgo de forma que:
• Se ha reducido la mortalidad
• Se ha acortado los periodos de estancia en las unidades de
tratamiento intensivo
• Se han reducido los costes.
• Algunos datos:
• La mortalidad por sepsis se ha reducido en
• La media de Sepsis severa se ha reducido en
• El tiempo de respuesta de los medicos a las alertas por sepsi
se ha reducido en
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Los médicos pueden saber con de antelación
con una exactitud del cuales son los pacientes que
pueden tener problemas en su medicación.
Ahorros potenciales de en
reducción de visitas y nuevos tratamientos gracias a la
aplicación de este enfoque.
• Identificación proactiva de la posible adherencia de
pacientes a la medicación en base a su perfil y creación de
programas especializados para pacientes de baja
adherencia para intentar contrarrestarla.
• 90 millones de pacientes en
EEUU
• 1.4 billones de prescripciones al
año.
• La aplicación de analítica a estos
datos ha permitido descubrir
patrones de posibles
interacciones entre diferentes
medicamentos y efectos
secundarios en los pacientes.
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New Zealand Ministry of Health
improves diabetes policy planning with
SAS®
Creación de un registro
nacional de diabetes mediante
la conexión de 6 Bases de
datos diferentes: Admisiones
hospitalarias, atenciones a
paciente de screening de
retina, prescripciones,
Órdenes de laboratorio para
HbA1c, información de atención
primaria
•Identificación de las zonas de mayor
prevalecia y analisis de los factores
•Predicción del riesgo por zona para
tener los recursos disponibles.
•We have 20 different District Health Boards (DHB), and the data can
show them how many diabetic people are in their area," Drury says. "GPs
should know already how many they have, but the VDR is also able to
help them predict who may be at risk so they can be prepared. By knowing
the populations where diabetes is more prevalent, more resources can be
directed at them to provide clinical quality improvements
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• Monitorización automática de
eventos adversos e incidentes
utilizando información tanto
estructurada como no
estructurada.
• Reducción del 50% del tiempo
dedicado a la revisión de la
información.
• Focalización del tiempo en
análisis de las alertas ya
generadas
Mejora de la seguridad y reducción de los errores
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OTROS CASOS
“SAS predictive modeling saves millions of dollars by finding patients with one of 27 illnesses that qualify for higher Medicare reimbursement .”
“60% reduction in post op infections in hip surgery patients” Also targeting of patients with high readmission risk."
“Overall readmissions dropped by 6% in a year… more than 200 readmissions were avoided… not only did those patients maintain their health, but millions in treatment costs were avoided.”
200 SAS scorecards that track hundreds of unique measures, such as length of stay, readmission and mortality rates, patient satisfaction, market share and operating room efficiency
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COMO EMPEZAR: BIG DATA INNOVATION LAB
Una plataforma para la experimentación
y la innovación
Idea
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Datos
internos
Datos
Externos
Resultados
Pregunta de
Negocio
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COMO EMPEZAR: BIG DATA INNOVATION LAB
Explorar
Descubrir
Prototipar
Desarrollar modelos analiticos
Puesta en producción
Visualizar, explorar, interactuar con los datos, explicarlos
prototiparlo, entenderlos
Finalizarlo, ponerlo en
producción, integrarlo,
operacionalizarlo,
industrializarlo
Supporting the end to end analytics
journey!
Explorar los datos,
analizarlos,
visualizarlos aplicar
analitica sencilla
Analitica visual
Confirmar business
case
Desarrollar modelos
robustos que
puedan ser
repetidos y puestos
en produccion
Operacionalizar los
modelos
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¡El momento de empezar el camino analítico es
ahora!
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GRACIAS!!!
