Quantifying the Resilience of a Healthcare System: Entropy and Network Science Perspectives
Désirée Klemann 1, 2, * , Windi Winasti 3, 4 , Fleur Tournois 1 , Helen Mertens 5 , Frits van Merode 2, 6
Abstract
En este estudio, consideramos el cuerpo humano y el sistema de salud como dos redes complejas y utilizamos teorías sobre la entropía, la variedad requerida y métricas de centralidad de red con resiliencia para evaluar y cuantificar las fortalezas y debilidades de los sistemas de salud. La entropía se utiliza para cuantificar la incertidumbre y la variedad en relación con el estado de salud de un paciente. El grado de entropía define la variedad requerida que un sistema de salud debe contener para poder tratar a un paciente de forma segura y correcta. Utilizamos métricas de centralidad de red para visualizar y cuantificar el sistema de salud como una red y asignar las fortalezas y debilidades de la red y de sus agentes individuales. Aplicamos teorías de diseño organizacional para formular mejoras y explicar cómo un sistema de salud debe ajustarse para crear un sistema más robusto y resiliente, capaz de gestionar continuamente las variaciones e incertidumbres relacionadas con la salud de un paciente, a pesar de posibles factores de estrés y perturbaciones en el sistema. En este artículo, estos conceptos y teorías se explican y aplican a un ejemplo ficticio y a uno real. Concluimos que la entropía y la ciencia de redes pueden utilizarse como herramientas para cuantificar la resiliencia de los sistemas de salud.
In this study, we consider the human body and the healthcare system as two complex networks and use theories regarding entropy, requisite variety, and network centrality metrics with resilience to assess and quantify the strengths and weaknesses of healthcare systems. Entropy is used to quantify the uncertainty and variety regarding a patient’s health state. The extent of the entropy defines the requisite variety a healthcare system should contain to be able to treat a patient safely and correctly. We use network centrality metrics to visualize and quantify the healthcare system as a network and assign the strengths and weaknesses of the network and of individual agents in the network. We apply organization design theories to formulate improvements and explain how a healthcare system should adjust to create a more robust and resilient healthcare system that is able to continuously deal with variations and uncertainties regarding a patient’s health, despite possible stressors and disturbances at the healthcare system. In this article, these concepts and theories are explained and applied to a fictive and a real-life example. We conclude that entropy and network science can be used as tools to quantify the resilience of healthcare systems.
Keywords: quality of healthcare, entropy, network science, requisite variety, complexity, FRAM, Safety-II, organizational design strategy
Palabras clave: calidad de la atención sanitaria, entropía, ciencia de redes, variedad requerida, complejidad, FRAM, Safety-II, estrategia de diseño organizacional
1. Introducción
Si bien el impacto de los malos resultados de la atención médica es inmenso, los intentos de prevenirlos suelen fracasar. Los procesos y las características de la atención médica son complejos: suelen participar múltiples profesionales, la presentación clínica de las enfermedades puede ser diferente y compleja, y a menudo existe la necesidad (o la sensación) de actuar en un tiempo limitado. La toma de decisiones clínicas se basa, en última instancia, en la experiencia y en una toma de decisiones basada en el reconocimiento [ 1 , 2 ].
La calidad de la atención médica solía evaluarse mediante los resultados de la atención médica y la ocurrencia de eventos adversos e incidentes [ 3 ]. Además, métodos más recientes, como la perspectiva Safety-II, aspiran a enfocarse en situaciones donde la seguridad y la calidad están realmente presentes. Central para esta perspectiva es la conciencia de que en sistemas complejos como la atención médica, la seguridad es una consecuencia de los esfuerzos colectivos para adaptarse a condiciones dinámicas e incertidumbre [ 4 ].
El enfoque del cuerpo humano como un «sistema (en red) complejo» está en línea con esto, lo que explica cómo los (sub)sistemas fisiológicos interactúan para generar una variedad de estados fisiológicos, para optimizar el funcionamiento de los organismos y para mantener la salud [ 5 ]. Un sistema de atención médica debe ser capaz de estar a la altura de esta complejidad.
Los sistemas de salud deben contar con un mecanismo para (re)accionar ante cualquier cambio en la salud humana [ 6 ]. En 1988, Karl Weick vinculó los sistemas de salud con la «Ley de variedad requerida» [ 7 ], desarrollada por Ashby en 1958. Esta ley describe que para que cualquier sistema sea estable, el número de estados que su mecanismo de control es capaz de alcanzar (su variedad) debe ser al menos igual o mayor que el número de estados en el sistema controlado.
Weick fue pionero en analizar el sistema de salud como una red e introdujo conceptos como «promulgación» y «variedad requerida» para explicar cómo las estructuras y características organizacionales influyen en la calidad y seguridad de la atención médica. Argumenta que la variedad de un sistema de salud debe ser al menos tan extensa y compleja como el cuerpo humano. Este enfoque de Karl Weick es cualitativo y descriptivo; falta una herramienta para medir la calidad de la fortaleza de las partes (individuales) del sistema de salud, que podría usarse para mejorar la calidad de la atención de manera cuantificada.
Para desarrollar un método para cuantificar el sistema de salud como una red que coincida con la complejidad del cuerpo humano, seguimos las ideas de Karl Weick con respecto a la promulgación y (la ley de Ashby de) variedad requerida [ 7 , 8 , 9 ] con la ciencia de redes y la teoría de la entropía. Esto nos permite determinar la variedad requerida mínima de un sistema de salud y cuantificar las fortalezas y debilidades de (los agentes individuales en) una red. En segundo lugar, formulamos mejoras y explicamos cómo un sistema de salud podría aumentar su resiliencia al abordar el sistema de salud como un sistema de procesamiento de información mediante la aplicación de la teoría de diseño organizacional de Galbraith [ 10 ]. Elucidaremos nuestra teoría, guiados por un caso ficticio y uno de la vida real, previamente utilizado por Karl Weick [ 11 ], para discutir una aplicación práctica de nuestra teoría y análisis, mostrando la implicación de este enfoque para la práctica médica y la investigación clínica.
2. Cuantificación de sistemas de salud complejos
En esta sección, presentamos conceptos de ciencia de redes y sistemas relevantes para nuestro análisis y sugerimos una herramienta práctica para aplicar a los sistemas de salud.
2.1. La salud y la atención sanitaria como sistemas complejos y ciencia de redes
Consideramos el cuerpo humano y el sistema de salud como dos sistemas complejos que conceptualizamos como redes. Para comprender un sistema complejo, necesitamos conocer sus componentes y cómo interactúan entre sí [ 12 ].
2.1.1. El cuerpo humano como sistema complejo y su resiliencia
Representar el cuerpo humano como una red (de sistemas) compleja es un tema de interés actual y se ha utilizado en varias disciplinas científicas e investigaciones. Por ejemplo, existe el marco de la fisiología de redes, un enfoque de investigación transdisciplinario que considera al organismo humano como una red compleja en evolución: una descripción radicalmente simplificada donde el sistema completo (el cuerpo humano) se describe mediante una red de interacción, cuyos vértices representan subsistemas fisiológicos distintos (como los sistemas de órganos) y cuyos bordes representan interacciones dependientes del tiempo derivadas de la observación entre ellos [ 5 ]. Esto puede considerarse un multigrafo, lo que significa que es posible tener múltiples bordes paralelos entre subsistemas y los subsistemas pueden estar conectados por más de un borde [ 13 ]. Los modelos realistas de redes biológicas como estos requieren múltiples señales de retroalimentación, dinámica de componentes no lineales y numerosos parámetros inciertos [ 14 ]. Los diferentes sistemas de órganos y subsistemas pueden influir y afectar el funcionamiento y el resultado de otros subsistemas. Esto puede o no ser visible a nivel macroscópico (el cuerpo humano). La interacción entre los subsistemas es emergente; Los resultados a nivel del cuerpo humano no son evidentes ni predecibles a partir de un conocimiento detallado de los componentes microscópicos de un sistema. En otras palabras, no es solo la suma de los subsistemas individuales, y el funcionamiento del cuerpo humano no puede derivarse linealmente de la suma de los subsistemas [ 15 ].
El cuerpo humano intenta mantener un estado fisiológico dentro de ciertos límites de control, llamados homeostasis . Una gran perturbación puede empujar el estado de salud de un paciente por encima de un umbral crítico, empujándolo a un nuevo estado (tanto ‘mejor’ como ‘peor’). Las perturbaciones internas o externas pueden alterar temporal o definitivamente este estado homeostático. La robustez del cuerpo es la capacidad de resistir la desviación del estado original a otro estado de salud. La resiliencia del cuerpo es la capacidad de recuperarse después de que ocurrió una desviación [ 16 , 17 ]. El impacto de las perturbaciones en una red depende de la estabilidad de la red. Cuando una red está en un estado estable, las perturbaciones tienden a alterar el equilibrio solo temporalmente ya que la red tiende a volver rápidamente al estado anterior una vez que pasa la perturbación. La enfermedad o el mal funcionamiento de un subsistema afectará el resultado de otros subsistemas con mayor fuerza si esos otros subsistemas tienen una resiliencia menor. Así, si los subsistemas individuales se vuelven menos resilientes, la sensibilidad a las perturbaciones aumenta, lo que puede conducir a una correlación cruzada entre altibajos en el funcionamiento de otros subsistemas, haciendo que el sistema sea menos resiliente a nivel macroscópico, incluso antes de que el sistema macroscópico sea cuantificado como «insalubre» [ 18 ].
La variedad necesaria (interna o externa) es la necesaria para recuperarse a un estado saludable tras alteraciones internas o externas al organismo. Si el cuerpo no se recupera por sí solo, los servicios de salud pueden proporcionar la variedad necesaria externa (véase la Tabla 1 ).
Tabla 1.
La relación entre el estadio de la enfermedad y la variedad requerida para recuperarse.
| Identificación del estadio de la enfermedad | Estadio de la enfermedad | Características del estadio de la enfermedad |
|---|---|---|
| 0 | Saludable | Sin síntomas |
| 1 | No saludable | Variedad necesaria del propio cuerpo activado |
| 2 | Órgano único no sano | Se requiere variedad de un especialista médico específico |
| 3 | Múltiples órganos no sanos | Se requiere variedad de un equipo de especialistas médicos |
Aunque la perspectiva de red ya proporciona información valiosa sobre las interacciones y los mecanismos de retroalimentación dentro del cuerpo humano, este enfoque también enfrenta varios desafíos, como la necesidad de simplificar y parametrizar los procesos, recopilar conocimiento sobre las ecuaciones de movimiento del sistema, cómo fusionar estas ecuaciones y, por ejemplo, sobre las conexiones estructurales relevantes [ 5 ]. Por lo tanto, una representación de red precisa del cuerpo humano aún parece una promesa para el futuro. No obstante, la aplicación de modelos de red ya ha proporcionado información valiosa sobre, por ejemplo, la interacción entre los sistemas orgánicos y las funciones [ 19 ] y sobre la robustez y resiliencia del cuerpo humano en estados de salud y enfermedad [ 16 , 20 ].
2.1.2. El sistema de salud como un sistema complejo
El sistema de salud también es una red compleja. Los nodos/agentes representan objetos (por ejemplo, las personas que prestan atención médica, sus recursos o suministros). Las aristas son las líneas que conectan los nodos y representan la asociación/comunicación entre ellos [ 21 ]. El sistema de salud también se considera una red multigráfica emergente [ 13 ].
La cooperación e interacción entre pacientes, personal sanitario (médicos, enfermeras, personal de apoyo) y suministros conducen a resultados que no son solo una suma de las contribuciones individuales de los trabajadores sanitarios. La autonomía del personal sanitario, la toma de decisiones descentralizada y la capacidad de autoorganización del sistema sanitario contribuyen a los bucles de retroalimentación emergentes [ 22 ]. La capacidad de un sistema sanitario para ajustar su funcionamiento antes, durante o después de los cambios y alteraciones en la salud de un paciente para que pueda mantener el rendimiento requerido (es decir, una buena calidad de la atención médica) es la robustez del sistema sanitario. Un sistema sanitario que tiene como objetivo diagnosticar y tratar afecciones médicas complejas de baja frecuencia debe ser robusto. El sistema sanitario debe proporcionar un proceso de diagnóstico iterativo que ofrezca suficientes grados de libertad para los trabajadores sanitarios involucrados, combinado con bucles de retroalimentación para corregir posibles diagnósticos erróneos (diferenciales), reduciendo así la posibilidad de un error o equivocaciones. Un sistema sanitario es resiliente si es capaz de recuperarse y mantener una buena calidad de la atención médica después de interrupciones en el sistema sanitario, por ejemplo, una falta de personal o de suministros [ 23 ]. Un sistema de salud más sólido y resiliente es menos propenso a errores y eventos adversos.
Cuando un paciente acude a un hospital para recibir atención médica, los dos sistemas complejos (el paciente y el sistema de salud) deben conectarse e interactuar entre sí, pudiendo fusionarse (temporalmente). El estado de salud del paciente determina la variedad mínima requerida : lo que se requiere del sistema de salud en términos de calidad, complejidad y capacidad para recuperar la salud.
La comunicación y la colaboración entre los diferentes agentes de un sistema de salud son esenciales para crear un sistema de salud de alta calidad con la diversidad necesaria para intervenir en el estado de salud del paciente. Las prácticas de coordinación de expertos, como la aplicación de protocolos médicos, la estructuración de comunidades de práctica y el intercambio de conocimientos, son esenciales para garantizar la aplicación oportuna de la experiencia necesaria y una atención médica de alta calidad [ 24 ].
2.1.3. Métricas de centralidad de un sistema de salud
La solidez de un sistema de salud se determina por la idoneidad de cada agente (véanse los Apéndices A.1 , A.2 y A.3 ) y su capacidad de cooperación dentro de la red. La idoneidad de un profesional de la salud se determina por su competencia real (como conocimientos y habilidades), su posición en el sistema y sus habilidades para proporcionar y mantener procesos de información sobre la salud del paciente (cambio) [ 12 ].
Las características de un agente (nodo) en una red se pueden calcular mediante el grado de entrada del vértice , la centralidad de cercanía y la centralidad de intermediación (véanse los apéndices A.1 , A.2 y A.3 ). Urata y Hato [ 25 ] explican la importancia de mantener los procesos de información entre nodos, formando un bucle de retroalimentación tras el envío o la transmisión de una señal. Para mantener un sistema bajo control, se requiere un bucle cerrado configurado por mecanismos de retroalimentación. Sin mecanismos de retroalimentación, se produce un sistema de bucle abierto, lo que provoca posibles retrasos en el uso de la información y, por tanto, disminuye la robustez y la variedad necesaria del sistema sanitario [ 26 ].
Por lo tanto, un nodo capaz de mantener vértices y bucles de retroalimentación es un nodo «apto». Otras características importantes de un proveedor de atención médica en una red son la disponibilidad y la confiabilidad. La disponibilidad y la confiabilidad están relacionadas con el tiempo y la precisión, dos dimensiones fundamentales para evaluar la variabilidad de la red [ 27 ].
2.2. Cuantificación de la robustez y resiliencia del sistema de salud
Cada agente de un sistema de salud posee su propia robustez y resiliencia, lo que influye en las características agregadas del sistema. La posición del agente en una red determina su eficacia para difundir información e influir en otros agentes. Estudios previos han indicado que un sistema robusto y resiliente contiene cuatro capacidades interrelacionadas: monitorización, anticipación, respuesta y aprendizaje [ 28 ].
En su estudio para identificar agentes clave en las interacciones sociales entre proveedores de atención médica, Bertoni et al. [ 28 ] utilizan el análisis de redes sociales. Los actores clave (o agentes) son aquellos con una posición óptima para difundir rápidamente información, actitudes, comportamientos o bienes, y recibirlos rápidamente [ 29 ]. Para cada una de las cuatro habilidades, se propone una puntuación para cada agente, combinando cinco indicadores teóricamente conectados con la robustez y la resiliencia: (1) grado de entrada, (2) cercanía, (3) intermediación, (4) disponibilidad y (5) confiabilidad.
Dado un grafo donde G = (N, E), N es el conjunto de nodos o vértices y E es el conjunto de aristas (es decir, enlaces entre vértices). n es el número de nodos o vértices, y m es el número de aristas, y 𝑑𝑒𝑔(𝑣𝑖)es el número de aristas incidentes al vértice. El grado de entrada (𝐶𝐷(𝑣))cercanía (𝐶(𝑣))y la intermediación (𝐶𝐵(𝑣)) se explican en el cuadro de texto y se pueden calcular con las fórmulas discutidas en los trabajos de Freeman [ 30 ] y Bertoni [ 28 ] et al., de la siguiente manera:
dónde𝜎𝑠𝑡es el número de caminos más cortos desde el nodo s al nodo t , y𝜎𝑠𝑡(𝑣)es el número de caminos más cortos desde el nodo s al t que pasan por el vértice v .
La disponibilidad afecta la variabilidad en la dimensión temporal, ya que los agentes que no están disponibles pueden retrasar la transferencia de información. La confiabilidad afecta la variabilidad en la dimensión de precisión, ya que la información incompleta o imprecisa compromete las acciones y decisiones basadas en interacciones sociales. La disponibilidad y la confiabilidad de un agente son atributos no relacionados con la red y pueden evaluarse mediante preguntas tipo Likert y calificarse en una escala de cinco puntos (de 1 a 5, nunca) [ 28 ]. Para eliminar las diferencias en los resultados (escalas) de estas métricas, Bertoni et al. reescalan todos los resultados a una escala de 1 a 5.
Siguiendo a Bertoni et al. [ 28 ], la puntuación de robustez y resiliencia (𝑅𝑆𝑣) del agente (vértice) v en la red j se puede calcular de la siguiente manera:
| 𝑅𝑆𝑣=[𝐶𝐷(𝑣)∗𝐶(𝑣)∗𝐶𝐵(𝑣)]∗𝐴𝑣∗𝑅𝑣 | (4) |
dónde𝐶𝐷(𝑣),𝐶(𝑣), y𝐶𝐵(𝑣)son el grado de entrada, la cercanía y la intermediación del agente, reescalados a una escala de 1 a 5.𝐴𝑣es la puntuación media de disponibilidad, y𝑅𝑣Puntuación de confiabilidad. La puntuación de cada agente se puede medir para cada habilidad (monitoreo, anticipación, respuesta y aprendizaje).
Un sistema de salud en sí mismo gana robustez y resiliencia al aplicar circuitos cerrados entre los agentes involucrados (ver Sección 2.1.2 ).
2.3. Entropía
Para caracterizar cuantitativamente las redes y objetivar los requisitos mínimos de un sistema de salud para ofrecer la variedad necesaria para la atención de un paciente, se debe considerar la entropía . La entropía es una medida de la «incertidumbre» y se diseñó considerando las probabilidades de las diferentes configuraciones (microestados) de partículas en un conjunto (macroestado) (véanse los apéndices A.4 , A.5 , A.6 , A.7 y A.8 ).
Traducido al ámbito sanitario, el paciente es el macroestado que los médicos del sistema sanitario pueden observar. Los estados de salud subyacentes (combinación de estados de salud) o sus alteraciones constituyen los microestados . Un profesional sanitario interpreta las señales del paciente para diagnosticar un macroestado. Siempre existirá cierto grado de incertidumbre entre el estado de salud percibido (diagnosticado) y el microestado subyacente real. Esta incertidumbre del profesional sanitario sobre el verdadero estado de salud constituye la entropía del cuerpo humano . La entropía depende del observador y, por lo tanto, de la perspectiva del responsable de la toma de decisiones. Como red (véase la Sección 2.1.1 ), la entropía del cuerpo humano puede, en principio, determinarse de la siguiente manera [ 31 ]:
| 𝐻𝑔𝑟𝑎𝑝ℎ=−∑𝑛𝑖=1𝑑𝑒𝑔(𝑣𝑖)𝑚∗𝑙𝑜𝑔2𝑑𝑒𝑔(𝑣𝑖)𝑚 | (5) |
El valor de la entropía se encuentra en el intervalo[0,𝑙𝑜𝑔2𝑛].
Un profesional de la salud competente (un agente idóneo de la red) dispone de un marco de interpretación, basado en la formación, la experiencia y los protocolos, para decodificar las señales (síntomas) enviadas por el paciente y formular diagnósticos diferenciales. La evaluación del estado de salud de un paciente conlleva cierto grado de subjetividad, influenciado por el marco de referencia del evaluador. Una lista de diagnósticos diferenciales dará lugar a acciones, como el uso de pruebas diagnósticas, la derivación a otros médicos o el tratamiento de un diagnóstico (probable). Estas acciones se organizan en una secuencia específica que define la trayectoria del paciente. Esta trayectoria también define los requisitos de competencia y capacidad del sistema de salud. La trayectoria del paciente y la trayectoria de capacidad del sistema de salud configuran la interdependencia entre la demanda y la oferta de atención médica. A medida que se dispone de más información sobre la salud del paciente, se reduce el número de opciones viables y, por lo tanto, también disminuyen la entropía y la capacidad requerida del sistema de salud.
Es importante destacar que la entropía relativa al microestado del paciente debe distinguirse de la variedad de su estado de salud. Supongamos que un paciente presenta múltiples síntomas relacionados con diferentes sistemas orgánicos. En ese caso, existe una mayor variedad de estados de salud y diagnósticos diferenciales, lo que requiere una mayor variedad de competencias, pruebas diagnósticas y posibles tratamientos por parte de los profesionales sanitarios. Si la variedad aumenta, también lo hace la entropía. La variedad y la incertidumbre (entropía) con respecto a la salud del paciente determinan la variedad necesaria del sistema sanitario para intervenir en su condición y curarla. Tanto la incertidumbre como la variedad se incorporan al algoritmo para calcular la entropía de una red siguiendo el método Monostori, ya que la numeración de la fracción (𝑑𝑒𝑔(𝑣𝑖)) (Fórmula (5)) corresponde a los posibles estados de salud manifestados.
También se podrían calcular e incorporar otras formas de entropía, como la «entropía del proyecto» y la «entropía posicional» [ 32 ], pero no están incluidas en nuestra hipótesis ya que podrían tener un impacto menor en la variedad necesaria de un sistema de atención sanitaria en relación con la resiliencia del cuerpo humano.
2.4. Procesamiento de la información
De acuerdo con lo anterior, si la condición de un paciente es curable, el resultado de ese paciente en particular depende enteramente de la disponibilidad de la variedad mínima requerida de la red de atención sanitaria para compensar la falta de resiliencia interna del paciente.
Si no se alcanza la variedad necesaria de la red sanitaria, esto se debe a la falta de competencia de uno o más agentes (proveedores de servicios de salud) en la red, o a la falta de procesamiento de la información dentro del sistema sanitario (interacción, colaboración y comunicación). Hasta cierto punto, el procesamiento de la información puede compensar la falta de competencia de uno o más agentes, y viceversa. El procesamiento de la información contribuye tanto a la robustez como a la resiliencia del sistema sanitario. Agentes específicos (nodos de la red) pueden desempeñar su función como procesadores de información, dependiendo de su idoneidad (tanto su competencia como su fortaleza y posición en la red).
El aumento de subespecialistas, debido al mayor conocimiento, técnicas y posibilidades en la atención médica actual, hace imposible que un médico tenga los conocimientos y las habilidades para diagnosticar y tratar todas las posibles afecciones de salud de un paciente. Una desventaja inevitable de esta (subespecialización) es el riesgo de que los especialistas se centren en el diagnóstico y tratamiento de una afección médica dentro de su propia especialidad sin ver el panorama general, lo que puede generar riesgos para la salud del paciente. Los hospitales y los subespecialistas deben equilibrar la diferenciación e integración del conocimiento en pacientes con patología compleja [ 33 ]. Esto requiere la colaboración entre especialistas y la coordinación de la atención para pacientes con patología compleja y multiorgánica. Este es un problema de «diseño organizacional» [ 10 ].
2.5. Teorías del diseño organizacional
Galbraith [ 10 ] define la coordinación como el procesamiento de información para mejorar el diseño organizacional, determinando que se debe reducir la necesidad de información (procesamiento) o aumentar la capacidad de procesamiento de información. Una reducción en la necesidad de procesamiento de información puede lograrse mediante la creación de recursos de reserva o tareas autónomas dentro de la organización. Por el contrario, un aumento en la capacidad de procesamiento de información puede lograrse mediante la inversión en sistemas de información verticales o el establecimiento de relaciones laterales.
La escasez de recursos en el sector sanitario suele percibirse de forma negativa (por ejemplo, como un desperdicio). Sin embargo, la escasez de recursos y la redundancia son esenciales para facilitar una atención sanitaria flexible, continua y segura [ 34 ]. Los recursos disponibles, como el personal redundante o con múltiples empleados, constituyen una forma de «energía libre». El principio de la «energía libre» es un marco teórico aplicado en biofísica y ciencias cognitivas. Es un principio matemático que sugiere que la «energía libre» explica la acción, la percepción y el aprendizaje. La energía libre es necesaria para la optimización de procesos [ 35 ]. Un aumento de la energía libre contribuye a un sistema sanitario más robusto y resiliente.
La creación de tareas autónomas en el ámbito sanitario podría lograrse recurriendo a un médico capaz de tratar al paciente de forma integral, un médico de sistema con conocimientos integrados, reduciendo así la necesidad de procesos de información. En realidad, estos médicos no existen. La inversión en sistemas de información verticales implica que los planes, eventos y soluciones previos deben revisarse con mayor frecuencia. Un ejemplo médico de un sistema de información vertical es la formación de una «ruta de atención», en la que un médico, por ejemplo, el médico general, es designado como «médico jefe» y se encarga de la coordinación de la atención. En este caso, el médico general no solo deriva a los pacientes a un (subespecialista), sino que también coordina la atención médica entre los demás agentes. Los bucles de retroalimentación informativa son indispensables en los sistemas de información verticales, ya que estos transmiten la información al médico general. Por último, la creación de relaciones laterales implica trasladar el nivel de toma de decisiones hacia abajo en la organización, donde existe la información. Ejemplos de la lateralización de las relaciones son los contactos directos entre agentes que comparten un problema, los roles de enlace (especializados para facilitar la comunicación), los grupos de trabajo y los equipos. Un ejemplo médico de un sistema de información lateral es la formación de una subred de profesionales sanitarios; por ejemplo, un equipo de subespecialistas de diferentes disciplinas que cooperan. La formación de una consulta multidisciplinaria (periódica) puede considerarse una integración horizontal de la información. La formación de una subred temporal puede considerarse una agrupación: los agentes participantes, como nodos de la subred, se agrupan en un nuevo agente. Al agrupar los agentes, se reduce la necesidad de procesamiento de la información y la entropía [ 32 ].
El conocimiento sobre los procesos de información dentro de una red y la aptitud de los agentes involucrados puede cuantificarse midiendo la resiliencia de cada profesional sanitario. Esto ayuda a identificar qué actores son cruciales y qué cambios en la interacción deben implementarse para mejorar la resiliencia y, por consiguiente, la seguridad y la calidad de la atención sanitaria.
2.6. Resumen
Un paciente enfermo podría buscar ayuda en el sistema de salud para sanar. En términos de red, una perturbación interna o externa puede haber alterado su estado de salud y el cuerpo carece de resiliencia interna. La complejidad y el alcance de las intervenciones necesarias del sistema de salud son la variedad necesaria. Siempre existe cierto grado de incertidumbre con respecto al estado de salud del paciente (los microestados reales que causan el diagnóstico percibido). Esta incertidumbre, combinada con la variación en los síntomas del paciente, se denomina entropía del cuerpo humano. Esta entropía influye inherentemente en la complejidad y el alcance requeridos por el sistema de salud para tratar al paciente. La calidad del sistema de salud depende de la precisión (conocimientos y habilidades) de cada profesional de la salud y del procesamiento de la información entre ellos. Para brindar continuamente una atención de alta calidad, el sistema de salud debe ser robusto a los cambios en el estado de salud del paciente y resiliente a las perturbaciones internas y externas del propio sistema de salud, así como a errores previos del mismo. La aplicación de métricas de centralidad al sistema de salud en su conjunto, así como de puntuaciones de robustez y resiliencia a cada proveedor de salud, permite comprender mejor las fortalezas y debilidades del sistema y la capacidad de corregir errores previos. Esta información, combinada con teorías de diseño organizacional traducidas a conceptos de red, puede utilizarse para mejorar la resiliencia y, por consiguiente, la seguridad y la calidad de un sistema de salud.
