Introducción

Los sistemas sanitarios modernos enfrentan grandes desafíos en tres dimensiones fundamentales: coste, acceso y calidad, lo que se conoce como el Triángulo de Hierro de la Sanidad. A pesar del aumento sustancial de los costos a nivel mundial, el acceso y la calidad de los servicios siguen siendo problemáticos, con millones de personas sin seguro en Estados Unidos y extensos tiempos de espera en Canadá y Europa. La calidad, por su parte, también ha sido objeto de críticas, reflejado en el elevado número de errores médicos reportados. A diferencia del paradigma tradicional, la gestión de operaciones sostiene que es posible mejorar simultáneamente estas tres dimensiones, abordando ineficiencias sistémicas a través de la innovación tecnológica y organizacional. El propósito de este artículo es revisar el estado del arte en la investigación empírica sobre la gestión de operaciones en salud, sintetizar los principales hallazgos y señalar las brechas para futuras investigaciones.

Características de la investigación en operaciones sanitarias

La investigación en gestión de operaciones sanitarias difiere de otras áreas como la investigación clínica o la economía de la salud en tres aspectos centrales: el foco en variables operativas y organizativas, el interés por los mecanismos causales en los procesos de atención y la formulación de soluciones prescriptivas. A lo largo de los últimos años, la disponibilidad de datos ha incrementado notablemente, permitiendo estudios más precisos sobre la dinámica real en la prestación de servicios. El uso de tecnologías de seguimiento y monitorización ha facilitado la recolección granular de información sobre procesos y resultados clínicos, impulsando el interés y la producción académica en el área.

Cinco hallazgos clave en la gestión de operaciones sanitarias

1. Importancia de las variables operativas

Las características operativas, como la carga de trabajo, los tiempos de llegada y la ocupación de camas, influyen directamente en los resultados de los pacientes, a veces más que las variables clínicas. Estudios recientes han demostrado que factores como la utilización de recursos, el momento del tratamiento y el día de la semana tienen impactos significativos en la calidad de la atención y la seguridad del paciente. Por ejemplo, altos niveles de ocupación pueden llevar a altas tasas de mortalidad o a altas prematuras, aumentando el riesgo de readmisión.

2. El impacto del volumen en los procesos de atención

Existe una relación positiva entre el volumen acumulado de actividad clínica y la mejora de los resultados, lo que se conoce como curva de aprendizaje. La especialización y la escala resultan en mayor productividad y eficiencia, aunque pueden generar efectos de desbordamiento entre servicios. Sin embargo, un aumento en el volumen puede tener tanto efectos positivos como negativos, dependiendo de la organización de los servicios y la gestión de recursos.

3. Enrutamiento de pacientes en el sistema sanitario

La adecuada gestión del flujo de pacientes implica tomar decisiones informadas sobre a qué proveedor y en qué momento dirigir a cada paciente. Este proceso depende tanto de decisiones tomadas por los proveedores como por los propios pacientes, quienes pueden optar por abandonar la espera ante largos tiempos o buscar atención en otro lugar. Además, el diseño del sistema y la coordinación entre actores son fundamentales para garantizar un acceso oportuno y eficiente.

4. Errores humanos y factores conductuales

Los factores humanos, incluidos los errores y la discreción profesional, juegan un papel central en la brecha entre los estándares médicos y la atención real brindada. El acceso a datos detallados ha permitido analizar comportamientos como la multitarea, la priorización de tareas y el impacto de los pares, identificando que la variabilidad en las prácticas puede afectar significativamente los resultados clínicos y la eficiencia.

5. Mejora continua de procesos

La mejora de los procesos no es exógena, sino que puede ser gestionada activamente a través de intervenciones organizativas, políticas y el uso de tecnología. Estrategias como la gestión visible, la creación de culturas de seguridad y la adopción de tecnologías de la información han demostrado mejorar la calidad y la eficiencia. Asimismo, el diseño de modelos operativos permite optimizar la asignación de recursos y la programación de tareas, impactando directamente en los resultados de los pacientes.

La digitalización está cambiando fundamentalmente la forma en que se presta la atención sanitaria, y este cambio en sí mismo proporciona un contexto de investigación muy rico y emocionante para los académicos de gestión operativa. Al mismo tiempo, la digitalización supone un cambio radical en nuestra capacidad para realizar investigación empírica, ya que los registros médicos electrónicos modernos ofrecen mapas increíblemente granulares de los procesos de atención a nivel de paciente.

La revolución digital en la sanidad está cambiando el trabajo clínico. La sala, donde tradicionalmente se alojaban las notas en papel y los pacientes, ya no es el lugar natural de retiro para los médicos, que desplazan su tiempo de la mesilla de la cama a las pantallas de ordenador. Esta reducción de los contactos presenciales entre los clínicos y sus pacientes conlleva desafíos. Como académicos en gestión de operaciones, estamos bien preparados para estudiar estos patrones de trabajo.

La tecnología también permite a los proveedores rastrear a sus pacientes que actualmente no están en el hospital. Los pacientes toman decisiones relacionadas con la dieta, el régimen de ejercicio o la adherencia a la medicación sin la intervención de los profesionales sanitarios en momentos en los que no están conectados al sistema sanitario. El incipiente campo de la Atención Sanitaria Conectada se ocupa de diseñar procedimientos de atención que aprovechen tecnologías como
básculas conectadas, frascos de pastillas, medidores de glucosa, dispositivos portátiles e incluso dispositivos implantables para «sobrevolar» a los pacientes durante el tiempo que no están hospitalizados. La llegada de la salud conectada también permite la prestación de atención en entornos no institucionales, como el domicilio del paciente o el centro de cuidados a largo plazo, de forma más conveniente y rentable.

Sin embargo, más conexiones no se traducen automáticamente en una mejor atención. Los proveedores ya están ocupados con sus tareas tradicionales de ayudar a los pacientes que ven en las clínicas. Cuando en el futuro reciban innumerables correos electrónicos y alertas de mensajes de sus pacientes fuera de la clínica, los trabajos y las operaciones tendrán que ser rediseñados. Bavafa et al. (2018) muestran que cuando los pacientes tienen conexiones fáciles por correo electrónico con su proveedor, la productividad del sistema disminuye en lugar de aumentar. Esto crea una «paradoja de productividad» en las inversiones en tecnología de la información que merece una mayor atención.

1. Avances científicos: Medicina de Precisión y Medicina Personalizada

Actualmente, es difícil para los médicos predecir qué tratamiento será el mejor para un paciente específico en un momento determinado. La evidencia disponible se basa en efectos medios del tratamiento sobre criterios clínicos definidos de forma estrecha en ensayos controlados aleatorizados en grandes muestras de pacientes, satisfaciendo un rango específico de criteria de inclusión. Se sabe que el tratamiento mejora medidas específicas la mayoría de las veces en esta populación definida, pero no se sabe si el tratamiento es el mejor para el paciente en cuestión.

La medicina de precisión, a veces también llamada medicina personalizada, sustituye el enfoque tradicional de «talla única» para la gestión de la enfermedad por un enfoque más dirigido, basado en el uso de datos y tecnologías de predicción que aconsejan a los médicos qué tratamiento médico será seguro y eficaz para cada paciente, según la información a nivel de paciente, incluyendo genética, epigenómica, clínica,  y información no clínica.

La medicina de precisión no es una panacea, y las predicciones seguirán siendo imperfectas. El valor de esa información imperfecta dependerá de cómo se integre la tecnología en el complejo sistema de prestación de servicios sanitarios. Los expertos en gestión de operaciones están bien posicionados para ayudar a la comunidad médica a entender cómo personalizar la prestación de atención integrando tecnología de predicción en sistemas complejos de servicios sanitarios y combinar el poder predictivo de la analítica con las preferencias de los pacientes para lograr resultados más satisfactorios para ellos.

Áreas de oportunidad para la investigación futura

El campo de las operaciones sanitarias enfrenta retos derivados de la transformación actual de la medicina. Tres áreas emergen como prioritarias para futuras investigaciones: la atención sanitaria basada en el valor y la integración de servicios, la digitalización y salud conectada, y la medicina personalizada. Estos temas plantean desafíos operativos en la integración de proveedores, el rediseño de procesos y la personalización de la atención mediante el uso de tecnologías predictivas y analíticas avanzadas.

Conclusión y llamado a la acción

Para maximizar el impacto de la investigación en operaciones sanitarias, se recomienda adoptar estrategias que permitan una mayor difusión y aplicación práctica de los hallazgos, como la publicación en formatos accesibles, la realización de estudios prospectivos y la elaboración de revisiones sistemáticas. El campo está en expansión, con una comunidad creciente de investigadores comprometidos en afrontar los desafíos de la salud global y contribuir al desarrollo de soluciones que mejoren el acceso, la calidad y la eficiencia de los sistemas sanitarios.