Gestión y Economía de la Salud

Sistemas de salud públicos y privados en términos de calidad y costo: una revisión

Saad AL Kaabi, Betsy Varughese, Rajvir Singh

Un sistema de salud público es aquel en el que el estado gobierna y controla todos los servicios de salud. Ofrece atención médica de alta calidad a todos los ciudadanos, independientemente de su capacidad de pago. Los beneficios de la atención médica pública frente al sistema de atención médica privado demostraron que el primero reduce los costos generales de atención médica y administrativos. Ayuda a estandarizar los servicios y crea una fuerza laboral más saludable, previene costos futuros y guía a la población para que tome mejores decisiones. Por el contrario, la atención médica privada mantiene una cultura impulsada por los negocios y crea una competencia desleal para las organizaciones sin fines de lucro.

Considera la atención médica como una mercancía en lugar de un derecho de todos los ciudadanos y puede utilizar su considerable poder económico para ejercer una influencia indebida en las políticas de atención médica.

Los países con la mejor atención médica del mundo brindan atención médica gratuita o universal. Estos países consideran la atención médica como un bien social en lugar de un bien económico y brindan atención universal, lo que significa que la atención médica debe ser asequible y accesible para todos los ciudadanos. Considerando las cuestiones éticas del sistema de atención médica con fines de lucro, así como el inconveniente de las aseguradoras de salud privadas, se defiende que el seguro de salud debe ser administrado por proveedores de atención médica sin fines de lucro.

La estrategia más eficiente para alcanzar uno de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) es garantizar que todas las personas tengan acceso a un estándar básico de atención sanitaria (1) . Los sectores de atención sanitaria pública y privada están creciendo en el mercado de la atención sanitaria. Las responsabilidades de cada sector están determinadas principalmente por una asignación de recursos más eficaz, la incertidumbre de cómo responderá el mercado de la atención sanitaria a estas instituciones y nuevas ideas de gestión (2) , (3) , (4) .

La revisión de los beneficios relativos del sector de atención sanitaria pública frente al privado pretende abordar la pregunta: «¿Quién ofrecería servicios de atención sanitaria de forma más eficiente en términos de calidad de la atención y coste-efectividad?».

Los defensores del sistema de atención sanitaria privado defienden sus beneficios como la dualidad de maximización de beneficios y eficiencia. Consideran que el modelo de mercado competitivo podría mejorar la eficiencia, la calidad, la elección del consumidor, la capacidad de respuesta, la transparencia y la responsabilidad. Sin embargo, la evidencia empírica muestra un resultado diferente que cita las fallas inherentes al mercado de la atención sanitaria. Hollingsworth realizó un metaanálisis de 317 artículos publicados sobre medidas de eficiencia (5) y concluyó que «la provisión pública es potencialmente más eficiente que la provisión privada» (5) , (6) , (7) . Según Lee K et al., los hospitales sin fines de lucro en los Estados Unidos son más eficientes que los hospitales con fines de lucro (8) .

Los países que tienen la mejor atención médica brindan atención médica gratuita o universal. Países como Suecia, Nueva Zelanda, España, Portugal, Japón, Italia, Irlanda, Alemania, Francia, Australia, Canadá y Corea del Sur brindan atención médica de acuerdo con pautas y estándares que afirman los principios de la administración pública sin fines de lucro (9) . Estos países consideran la atención médica como un bien social más que un bien económico y brindan «atención universal», lo que significa que la atención médica debe ser asequible y accesible para todos sus residentes (10) .

Se han expresado serias críticas éticas a la atención médica con fines de lucro tanto dentro como fuera de la profesión médica. La atención médica con fines de lucro exacerba el problema del acceso a la atención médica y crea una competencia desleal contra las organizaciones sin fines de lucro. Considera la atención médica como una mercancía en lugar de un derecho humano fundamental. Incluye incentivos y controles organizacionales que afectan negativamente la relación médico-paciente, creando conflictos de intereses que pueden disminuir la calidad de la atención, socava la educación médica y forma un complejo médico-industrial que ejerce una influencia indebida en las políticas públicas relacionadas con la atención de la salud y utilizando su gran poder económico (11) .

Es un hecho bien conocido que las juntas directivas de los hospitales con fines de lucro mantienen una cultura impulsada por los negocios. Deben hacerlo porque deben rendir cuentas a sus accionistas. No siempre priorizan la calidad de la atención sobre la rentabilidad (11) . Para regular los sistemas de atención médica, los mercados de seguros de salud privados también se están expandiendo y consideran su papel como una fuente alternativa de financiamiento de la salud y un medio para aumentar la capacidad del sistema. Sin embargo, tiene un mecanismo de financiamiento complejo que afecta e interactúa con los sistemas públicos (12) . Es esencial monitorear y regular el seguro de salud privado, especialmente en áreas donde los recursos son escasos y considerando la reciente crisis económica y las crecientes necesidades de atención médica. Por lo tanto, los responsables de las políticas deben evaluar el papel actual y potencial del seguro de salud privado en el sistema de atención médica, considerando las complejas interacciones entre la cobertura privada y pública, con los objetivos de mejora de la salud, capacidad de respuesta y equidad financiera (12) . Por otro lado, las organizaciones de atención médica sin fines de lucro generalmente promueven una cultura impulsada por el servicio y se vuelven negociadores más agresivos al administrar gastos como los contratos de atención administrada (13) . Los beneficios y desventajas del seguro de salud público y privado se discuten en la (Tabla/Fig. 1) (14) , (15) , (16) , (17) , (18) , (19) , (20) , (21) , (22) .

Aunque la mayoría de los países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) han alcanzado una cobertura de salud universal o casi universal, la implementación específica varía de una nación a otra (23) . Por ejemplo, el Reino Unido proporciona atención médica gratuita a través de instalaciones públicas propiedad del Gobierno, mientras que Alemania tiene un fondo gubernamental que paga la cobertura de médicos y hospitales privados (24) . Algunos de los sistemas de atención médica más conocidos del mundo se discuten en la presente revisión.

Países que ofrecen un sistema de atención médica universal

Muchos países de todo el mundo brindan atención médica gratuita o universal (9) . Esto no significa que todos los ciudadanos o residentes en cada uno de estos países tengan acceso a la atención médica gratuita. Muchos de los empleadores y particulares de estos países contribuyen al costo de la atención médica mediante contribuciones, acuerdos de participación en los costos, copagos y otros cargos relacionados. Sin embargo, estos programas apuntan a la “atención médica universal”, lo que significa hacer que la atención médica sea asequible y accesible para la mayor cantidad de personas posible (10) (23) , lo que no sucede en el caso del seguro médico privado.

Asistencia sanitaria en Suecia

Suecia tiene uno de los mejores sistemas de asistencia sanitaria pública universal del mundo y la quinta ^mayor esperanza de vida de Europa, con 79,1 años para los hombres y 83,2 años para las mujeres en 2010 (25) , (26) . El coste de la asistencia sanitaria lo financia principalmente el Gobierno a través de los impuestos (26) . Los pacientes, por otro lado, pagan alrededor del 3% del coste directamente (27) . Los pacientes deben abonar un pequeño copago por cada visita al médico. Hay exenciones disponibles para los menores de 16 años y para los que se consideran personas vulnerables. Los medicamentos recetados no son gratuitos, pero son muy asequibles. La cantidad total que paga un paciente al año tiene un tope, y si la factura de la receta supera esta cantidad, el Gobierno paga la diferencia. Todo, desde los exámenes físicos de bienestar hasta las citas con especialistas y la atención de urgencias, está cubierto o muy subvencionado en Suecia. Como resultado, la asistencia sanitaria privada no se utiliza mucho allí (25) , pero está ganando popularidad gradualmente. Su principal motivación es reducir los tiempos de espera (25) , que pueden ser bastante largos en los hospitales públicos. Los expatriados que son residentes permanentes de Suecia o tienen un permiso de trabajo en Suecia son elegibles para la cobertura sanitaria universal del seguro médico público. Los visitantes de la Unión Europea (UE) o del Espacio Económico Europeo (EEE) también son tratados al mismo ritmo que los locales si tienen una Tarjeta Sanitaria Europea (TSE) (28) .

Asistencia sanitaria en el Reino Unido

El Servicio Nacional de Salud (NHS) es uno de los sistemas de asistencia sanitaria pública más grandes del mundo, responsable de todos los aspectos del sistema sanitario del Reino Unido y fundado en los principios de universalidad, gratuidad, equidad y financiación central (29) . El NHS atiende ahora a una media de un millón de personas cada 36 horas y se financia con impuestos (30) . El NHS recibe alrededor del 18% del impuesto sobre la renta de cada persona, lo que equivale a aproximadamente el 4,5% del ingreso medio de una persona (31) . A escala nacional, la atención sanitaria representa el 12,8% del PIB del Reino Unido en 2020 (32) . No hay copagos, deducibles ni excesos por los servicios médicos en el Reino Unido porque el NHS cubre todos los aspectos de los servicios médicos de forma gratuita, incluidos los servicios de ambulancia, las visitas al Departamento de Emergencias, las medidas preventivas y los programas de tratamiento continuo como la quimioterapia (33) . Además, el coste de los medicamentos recetados es muy bajo en las farmacias, y la mayoría de las recetas cuestan solo unas pocas libras.

Aproximadamente, el 12% de los residentes del Reino Unido tienen seguro privado (34).. Muchas personas lo hacen como parte de su paquete de beneficios para empleados. De lo contrario, cualquier persona que resida legalmente en el Reino Unido es elegible para la atención médica gratuita del NHS (33) .

Atención médica en Nueva Zelanda

El sistema de atención médica de Nueva Zelanda es un excelente sistema público universal en el que todos los ciudadanos tienen acceso igualitario al mismo estándar de atención de un sistema preventivo integrado (35) . Nueva Zelanda gasta aproximadamente el 9% de su PIB en atención médica (36) , y el sistema funciona como un sistema de pagador único. La mayoría de los costos de atención médica son asumidos por el Gobierno a través de impuestos públicos (37) . El sistema de atención médica es gratuito o está fuertemente subsidiado para los pacientes, dependiendo del servicio requerido. Para los niños menores de seis años, los servicios médicos gratuitos incluyen pruebas de diagnóstico estándar, inmunizaciones y medicamentos recetados. Además, si el paciente es derivado por un médico general, el Gobierno cubre la atención hospitalaria y especializada. Además, las personas con bajos ingresos son elegibles para una Tarjeta de Servicios Comunitarios (CSC), que reduce el costo de las visitas al médico fuera de horario y los costos de los medicamentos recetados (38) . Todos los residentes permanentes de Nueva Zelanda que hayan estado en el país durante al menos dos años tienen derecho a un seguro médico público (39) . Australia y el Reino Unido tienen acuerdos de atención médica recíproca con Nueva Zelanda. Estos ciudadanos pueden recibir atención médica de emergencia en Nueva Zelanda al mismo costo que los locales. Todos en Nueva Zelanda, incluidos visitantes, turistas y expatriados, tienen derecho a atención médica gratuita en caso de accidente. Esto se conoce como el programa Accident Compensation Corporation (ACC) en Nueva Zelanda (40) .

Atención médica en España

España tiene un sistema de atención médica universal y ocupa el puesto 19 en Europa según el índice de consumidores de salud Euro 2018 (41) . El Sistema Nacional de Salud español, llamado Sistema Nacional de Salud (NHS), se financia principalmente con impuestos y funciona a través de una red de proveedores públicos. Las responsabilidades de salud se han trasladado a los niveles regionales desde 2002, lo que ha dado lugar a 17 consejerías de salud regionales para la organización y prestación de servicios de salud dentro de sus respectivos territorios (42) . El Ministerio de Salud, Servicios Sociales e Igualdad supervisa áreas estratégicas específicas y el seguimiento del rendimiento del sistema nacional de salud. El Consejo Interterritorial del NHS reúne a los ministros de salud nacionales y regionales. Su principal objetivo es actuar como coordinador en lugar de como organismo regulador, organizar la respuesta nacional a los brotes de enfermedades y debatir las implicaciones regionales de las nuevas leyes (42).Además del NHS, existen tres seguros de salud voluntarios alternativos para los ciudadanos españoles: seguro de salud voluntario sustitutivo, seguro de salud voluntario complementario y seguro de salud voluntario complementario. El seguro de salud voluntario sustitutivo es una alternativa al seguro de salud obligatorio, disponible para personas que eligen no participar en el sistema público o no son elegibles para la cobertura de salud pública, mientras que el seguro de salud complementario ofrece cobertura total o parcial para servicios que están excluidos o no están completamente cubiertos por el sistema de salud obligatorio. El seguro de salud complementario es una opción para aquellos ciudadanos españoles que utilizan la atención médica universal disponible pero desearían un seguro privado adicional que pueda brindarles opciones y beneficios mejores o más adecuados (43) .

Asistencia sanitaria en Portugal

La calidad de la asistencia sanitaria en Portugal es alta y mejora constantemente. Consta de tres componentes. El primero es el Servicio Nacional de Salud o NHS (en portugués: Servico Nacional de Saude o SNS), una forma de atención estatal subsidiada para personas que contribuyen al sistema de seguridad social que se estableció en 1979 y está supervisado por el Ministerio de Salud (44) . Se define como nacional, universal y gratuito, y cubre la totalidad de Portugal continental. El segundo sistema, el programa del subsistema de salud, es una iniciativa especial de atención médica social que brinda atención médica a miembros de profesiones u organizaciones específicas, como la policía, el ejército y los servicios bancarios. La ADSE (Assistência na Doença aos Servidores Civis do Estado) es el subsistema de salud pública más importante, y cubre a más de 1,3 millones de funcionarios públicos. La tercera opción es la atención médica privada voluntaria (44) . El sistema público del NHS en Portugal se financia a través de impuestos generales y también está subvencionado por las contribuciones de los trabajadores que pagan al sistema de seguridad social (45) . También cubre a las personas que no están empleadas, así como a los familiares dependientes y a los jubilados. Los servicios del NHS incluyen todo, desde servicios de médicos generales y atención de maternidad hasta tratamientos hospitalarios y programas médicos comunitarios (45) . Los residentes de Portugal deben contribuir con una pequeña parte de sus gastos médicos, incluidas las visitas al médico y al especialista, la hospitalización y las recetas. Alrededor del 20% de los residentes portugueses tienen un seguro médico privado que complementa su seguro médico público, que incluye atención dental y oftalmológica. También se puede utilizar para cubrir los gastos de bolsillo de los pacientes. Los ciudadanos portugueses y los residentes permanentes tienen acceso al sistema de salud público portugués. Además, los residentes europeos con una Tarjeta Sanitaria Europea tienen el mismo acceso a los servicios públicos que los residentes portugueses (45) .

Asistencia sanitaria en Japón

Los ciudadanos japoneses tienen una mayor esperanza de vida que el resto del mundo, lo que podría atribuirse al excelente sistema de atención sanitaria del país (46) . El sistema prioriza la atención preventiva sobre la atención reactiva. El sistema médico japonés se basa en la atención sanitaria universal, conocida como Seguro Social de Salud (SHI). El SHI se aplica a todos los que trabajan a tiempo completo en una empresa mediana o grande (47) . Aproximadamente el 5% se deduce de los salarios para pagar el SHI, y los empleadores igualan este costo. Aquellos que no califican para el SHI están cubiertos por el plan del Seguro Nacional de Salud (NHI) de Japón. Las personas que trabajan por cuenta propia, como los expatriados y los nómadas digitales, son elegibles para el plan NHI. También se aplica a quienes trabajan para pequeñas empresas y a los desempleados. Sus ingresos determinan la cantidad que pagan al NHI. En general, el 70% de los costos de las citas médicas, las visitas al hospital e incluso las recetas son pagados por el Gobierno y los pacientes solo pagan el 30% restante de los costos de la atención médica. Sin embargo, esta proporción puede cambiar a favor del paciente dependiendo del nivel de ingresos del paciente. Las organizaciones con fines de lucro no pueden operar hospitales y clínicas en Japón, excepto los hospitales establecidos por empresas con fines de lucro para sus empleados (48) . El SHI cubre al 98,3% de la población, mientras que el Programa de Asistencia Social Pública cubre el 1,7% restante. Además, el 70% de la población tiene un seguro médico privado secundario y voluntario, que solo desempeña un papel suplementario o complementario para cubrir los copagos o los costos no cubiertos (48) .

Atención médica en Italia

El Servicio Nacional de Salud italiano (Servizio Sanitario Nazionale, o SSN) es el sistema de salud público del país y se basa en los principios de cobertura universal, solidaridad, dignidad humana y salud (49) . El sistema de atención médica italiano ocupa el segundo lugar en el mundo en 2000, justo detrás del sistema de atención médica francés, según la Organización Mundial de la Salud (OMS) (50) , (51) . El sistema de seguro médico en Italia es extremadamente asequible. La atención hospitalaria, la atención primaria y las visitas al médico son gratuitas (52). Por otro lado, los procedimientos de diagnóstico y los medicamentos recetados tienen un copago. Los copagos pueden ser de hasta el 30% del costo total. Las personas vulnerables, como los ancianos, las mujeres embarazadas y los niños, están exentos de estos costos de copago. Las consultas gratuitas y los copagos bajos son el resultado del sistema de salud pública financiado con impuestos de Italia. El sistema se sustenta principalmente con un sistema de impuestos sobre la nómina. El sistema también se sustenta con impuestos generales federales y regionales, como impuestos sobre la renta e impuestos al valor agregado sobre bienes y servicios. El Ministerio de Salud proporciona fondos a varias regiones de Italia. La financiación asignada a cada región se determina mediante una fórmula que considera el gasto anterior y otros factores. Luego, las regiones asignan los fondos a la autoridad sanitaria local (53) . Este sistema mantiene bajo el costo del seguro de salud en Italia. En general, el sistema de salud pública y la atención médica son excelentes, y casi todos los costos de los pacientes están cubiertos. El sistema enfatiza tanto la atención preventiva como la curativa. El SSN no permite a las personas optar por no participar en el sistema y buscar únicamente tratamiento privado, por lo que no hay seguros sustitutos disponibles; sin embargo, el seguro médico privado complementario y suplementario, por otro lado, juega un papel menor en el sistema de atención médica, representando menos del 1% del gasto total en 2014. El seguro médico privado se divide en dos categorías: corporativo, que cubre a los empleados y sus familias, y no corporativo, que es adquirido por individuos para ellos mismos o sus familias (52) , (54) . Además de los ciudadanos y residentes legales extranjeros, los ciudadanos de la Unión Europea con una Tarjeta Sanitaria Europea también pueden utilizar los servicios del SSN.

Atención médica en Irlanda

El sistema médico nacional en Irlanda está regido por la Ley de Salud de 2004, que estableció el Servicio Ejecutivo de Salud Irlandés para proporcionar servicios médicos y sociales (55) . Casi el 40% de la población recibe atención médica gratuita, mientras que el resto recibe servicios fuertemente subsidiados a través del sistema público o elige la cobertura de seguro privado. El sistema de atención médica pública irlandés está financiado por impuestos y está disponible para todos los residentes legales (56) . Dependiendo de sus ingresos,

• Aproximadamente el 37% de la población tiene acceso a servicios públicos completamente gratuitos a través del Sistema de Tarjeta Médica, también conocido como atención de Categoría 1, que incluye todas las visitas al médico, atención hospitalaria, pruebas y medicamentos. También existe la tarjeta de visita al médico general (GP), que está disponible para aquellos que están justo por encima del umbral de elegibilidad para una tarjeta médica y proporciona visitas gratuitas al médico general, pero no incluye los otros beneficios que vienen con una tarjeta médica.
• Además, las personas que no son elegibles para la tarjeta médica o la tarjeta de visita del médico de cabecera siguen siendo parte del sistema de atención sanitaria universal, que se conoce como atención de categoría 2, y tienen derecho a tratamientos hospitalarios públicos con descuento y medicamentos recetados, pero deben pagar el costo total de los servicios de atención primaria y de médico de cabecera (57) .

Hay algunos servicios y programas disponibles, si alguien se inscribe proactivamente en ellos. Por ejemplo, el Plan de Pago de Medicamentos limita la cantidad gastada en medicamentos recetados, el Plan de Enfermedades de Larga Duración cubre los costos de una condición de larga duración y el Plan de Atención Maternoinfantil brinda atención médica a mujeres embarazadas y nuevas madres y bebés (58) .

Atención sanitaria en Alemania

El sistema de atención sanitaria alemán está considerado como uno de los mejores del mundo. Es un sistema de atención sanitaria universal y de múltiples pagadores financiado por un sistema de contribución legal que garantiza que todos tengan acceso a atención sanitaria gratuita a través de fondos de seguro médico (59) . En Alemania existen dos tipos de seguros de salud:

• Seguro de salud público: Gesetzliche Krankenversicherung (GKV)
• Seguro de salud privado: Private Krankenversicherung (PKV)

Aproximadamente el 86% de la población está cubierta por un seguro de salud obligatorio, que incluye cobertura para pacientes hospitalizados, ambulatorios, salud mental y costos de medicamentos recetados. El gobierno casi no desempeña ningún papel en la prestación directa de atención médica, mientras que la administración está a cargo de aseguradoras no gubernamentales conocidas como fondos de enfermedad. Estos fondos se financian con contribuciones salariales generales (14,6% de los salarios) y contribuciones complementarias (1% de los salarios, en promedio) de empleadores y empleados. Se aplican copagos a los servicios y medicamentos para pacientes hospitalizados, y los fondos de enfermedad ofrecen una variedad de deducibles. Los alemanes que ganan más de $ 68,000 pueden optar por no participar en el SHI y cambiar a un seguro de salud privado, que no está subsidiado por el gobierno (60) .

Sanidad en Francia

El sistema sanitario francés se basa en el principio de la asistencia sanitaria universal y se conoce como Protection Maladie Universale (PUMA) (61)Se estima que el sistema de salud público cubre al 96% de todos los residentes franceses. En Francia, la mayoría de los hospitales son de propiedad pública y sin fines de lucro. La atención médica preventiva es muy valorada y cada paciente tiene derecho a un examen físico preventivo integral cada cinco años. Se respetan las metodologías de atención médica alternativas y, si un paciente desea consultar con un médico alternativo para perder peso o dejar de fumar, el sistema de atención médica lo atenderá. El sistema de atención médica francés cuesta mucho dinero para operar. Aproximadamente el 8% de los salarios se retienen automáticamente para ayudar a financiar el sistema. El sistema está financiado por todos los ciudadanos y las tarifas que pueden cobrar los médicos y los hospitales están reguladas por el estado. La Agence Nationale d’Accréditation et d’Evaluation en Santé (ANAES) es la agencia gubernamental responsable de acreditar los centros de salud, evaluar la práctica clínica y las pautas y definir las intervenciones que son reembolsadas por el seguro de salud (62) . Los gastos totales en salud representaron el 11,5% del PIB en 2017, y el 77% de ese gasto fue financiado por el Gobierno. Los siguientes son los términos de la financiación del seguro de salud legal, es decir, los empleadores pagan el 80% del impuesto y los empleados pagan el saldo. Los impuestos sobre la nómina representan el 53% de la financiación total. Una contribución del 34% proviene de un impuesto a la renta nacional designado. Los impuestos al tabaco y al alcohol, los impuestos al sector farmacéutico y las empresas de seguro médico voluntario (VHI) proporcionan el 12% de la financiación. Los subsidios del estado contribuyen al 1% de la financiación total. La cobertura es obligatoria y se proporciona a todos los residentes. La mayoría del seguro médico voluntario es complementario, y cubre principalmente copagos y facturación de saldos, así como atención oftalmológica y dental, que solo están mínimamente cubiertos por el SHI (61) .

Asistencia sanitaria en Australia

En Australia, la asistencia sanitaria pública se proporciona a través de Medicare, un programa de asistencia sanitaria universal de pagador único que cubre a todos los ciudadanos australianos y residentes permanentes (63) . Medicare cubre las consultas médicas, los medicamentos y la hospitalización a un costo reducido o gratuito (64) . Los impuestos cubren los costos de la atención médica. El impuesto Medicare, que financia el sistema público, lo pagan los residentes a una tasa del 2% de sus ingresos (65).Como resultado, la mayoría de los pacientes nunca pagan honorarios médicos en sus citas, y si lo hacen, pueden obtener un reembolso. Medicare paga las visitas al médico general, las visitas al hospital y el 85% de los costos de los especialistas. También subvenciona los medicamentos recetados, lo que permite comprarlos a un precio reducido. Medicare también paga algunos costos asociados con la fisioterapia, los programas de enfermería comunitaria y la atención dental básica para niños. Sin embargo, los expatriados en Australia, incluidos los trabajadores y estudiantes, están pagando su atención médica en efectivo o con un seguro médico privado. Las personas que no son elegibles para los beneficios de Medicare pueden solicitar una exención del pago de la tasa de Medicare o una reducción en la cantidad que pagan (66) . La atención médica en el país también se mejora a través de las Redes de Salud Primaria (PHN). Hay 31 PHN en todo el país que se encargan de ayudar a los centros de salud comunitarios, hospitales, médicos y enfermeras. Las PHN también ayudan a coordinar actividades en todo el sistema de atención médica y pueden proporcionar más servicios, si surge la necesidad en diferentes regiones (67) .

Atención sanitaria en Canadá

El sistema de atención sanitaria de Canadá es único en el mundo, ya que cuenta con un sistema de salud descentralizado, universal y financiado con fondos públicos, conocido como Medicare canadiense, que está financiado y administrado principalmente por las 13 provincias y territorios del país (68) . Cada una de ellas tiene su propio plan de seguro y recibe asistencia en efectivo per cápita del Gobierno federal (68) . Las normas y estándares son establecidos por el Gobierno federal y afirman cinco principios fundamentales: administración pública sin fines de lucro por una autoridad pública, exhaustividad, universalidad, portabilidad y accesibilidad (69) . Los beneficios y los métodos de prestación difieren. Sin embargo, los servicios médicos y hospitalarios médicamente esenciales se proporcionan de forma gratuita a todos los ciudadanos y residentes permanentes. Las provincias y territorios proporcionan cierta cobertura para los servicios excluidos, como los medicamentos recetados para pacientes ambulatorios y la atención dental. En 2017, se anticipó que el gasto total en salud sería del 11,5% del PIB, y que los sectores público y privado representarían aproximadamente el 70% y el 30% del gasto total en salud, respectivamente (68).. Todos los servicios médicos y hospitalarios esenciales desde el punto de vista médico están cubiertos por el plan de seguro médico de cada paciente. Los servicios complementarios, o aquellos que no están cubiertos por Medicare canadiense, generalmente se financian de manera privada, ya sea a través de honorarios de los pacientes o mediante un seguro privado o basado en el empleador. Las provincias y territorios son responsables de todos sus propios residentes, según sus criterios de residencia. Los impuestos representan la mayor parte de los ingresos de los pacientes. La Transferencia de Salud de Canadá, un programa federal que paga la atención médica para las provincias y territorios, proporciona casi una cuarta parte de la financiación (un estimado de CAD 37 mil millones, o USD 29,4 mil millones en 2017 a 2018) (68) .

Atención médica en Corea del Sur

Los sistemas de atención médica de Corea del Sur persiguen la atención médica universal, donde todos puedan acceder a los servicios de atención médica con una carga financiera mínima (70) . A nivel nacional, el Ministerio de Salud y Bienestar (MoHW) supervisa la política y la planificación de la salud (71) . El Ministerio de Salud y Bienestar Social gestiona varios hospitales nacionales especializados en los que el mercado privado no consigue satisfacer las necesidades de la población, como los 17 hospitales psiquiátricos y los tres hospitales para tuberculosos. Sin embargo, los hospitales privados también desempeñan un papel importante en la prestación de asistencia sanitaria (71) y la atención prestada en clínicas y hospitales privados está cubierta por el plan del Seguro Nacional de Salud (NHI, por sus siglas en inglés). El programa del NHI está gestionado por el Servicio Nacional de Seguro de Salud (NHIS, por sus siglas en inglés) y la atención que cubre es revisada por el Servicio de Revisión y Evaluación del Seguro de Salud (HIRA, por sus siglas en inglés). Aunque las dos organizaciones son independientes del Ministerio, siguen estando bajo cierto control indirecto del Ministerio de Salud y Bienestar Social. La cobertura del seguro de salud se ha extendido gradualmente de las grandes empresas a las medianas y pequeñas, así como de los empleados a los autónomos. La cobertura se proporciona a través de un plan de seguro de salud obligatorio en el que los beneficiarios pagan una prima y no pueden optar por no participar. Se requiere un copago del 20% para la atención hospitalaria, mientras que el copago para la atención ambulatoria varía entre el 30 y el 60% según el proveedor. El Programa de Asistencia Médica paga tanto la prima del seguro como los copagos para las personas de bajos ingresos. En 2018, el 97,2% de la población estaba cubierta por el NHI, mientras que el 2,8% estaba cubierto por el Programa de Asistencia Médica (72) .

Atención sanitaria en Qatar

Qatar tiene un sistema de atención sanitaria en rápido desarrollo que ha sido clasificado como el quinto mejor del mundo y el primero en Oriente Medio en el Índice de Prosperidad Legatum de 2019 en términos de calidad de la atención. Es el único país de la región que se encuentra entre los cinco primeros en el índice de prosperidad anual (73)y el Gobierno ha realizado importantes inversiones en el sistema de salud pública del país con equipos médicos de vanguardia, instalaciones modernas y especialistas altamente capacitados. La Corporación Médica Hamad (HMC), una organización sin fines de lucro, dirige las instalaciones médicas públicas de Qatar y ha supervisado los principales hospitales públicos del país desde 1979 (74) . Opera 12 hospitales públicos, clínicas comunitarias y el servicio nacional de ambulancias. La HMC ha creado una red intrincada y eficiente de clínicas y hospitales que brindan tratamiento gratuito para los qataríes y tratamiento subsidiado para los expatriados. Los residentes qataríes pueden aprovechar los servicios a través de una tarjeta sanitaria emitida por el Gobierno. Los expatriados pueden comprar la tarjeta sanitaria a un costo marginal de QAR100, mientras que los ciudadanos qataríes la reciben por QAR 50 (75) . Con esta tarjeta, el tratamiento de emergencia suele ser gratuito en los hospitales públicos, sin embargo, los expatriados deben pagar cargos nominales por pruebas, consultas y atención hospitalaria. Aunque el sistema de salud pública de Qatar es excelente y está subvencionado, el país también cuenta con pocos proveedores de atención médica privados. Sin embargo, estos hospitales privados son bastante caros y pueden resultar prohibitivos sin cobertura médica. En virtud de una nueva ley de atención médica que entrará en vigor en mayo de 2022, los empleadores de Qatar deben proporcionar cobertura de seguro médico para expatriados y sus familias (76) . El nuevo sistema de seguros tiene por objeto ayudar al sector de la salud proporcionando servicios básicos de atención médica a los trabajadores a través de proveedores de atención en centros de salud públicos y privados (76) . Una vez que se haya puesto en práctica, habrá mucha más información disponible.Discusión

Aunque la pandemia de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) obstaculizó la disponibilidad y la capacidad de los sistemas de salud para brindar atención médica ininterrumpida en muchas naciones, varios países ya están avanzando hacia la cobertura sanitaria universal (CSU) (77) . Los sistemas de salud en todos los países deben fortalecerse para lograr la cobertura sanitaria universal. No se puede ignorar la importancia de contar con mecanismos de financiamiento sólidos. Los pobres a menudo no pueden acceder a muchos de los servicios que desean cuando deben pagar la mayor parte del costo de la atención médica de su propio bolsillo, e incluso los ricos pueden enfrentar dificultades financieras en caso de enfermedad grave o prolongada (77) . Los riesgos financieros de las enfermedades se pueden gestionar poniendo en común el efectivo de fuentes de financiamiento obligatorias como los ingresos fiscales del gobierno (77) .

Muchos países de ingresos bajos y medios (PIMB) también han reformado recientemente sus sistemas de salud para promover el acceso universal a la atención médica, mejorar la calidad de los servicios de salud y aumentar la equidad en la financiación de la salud [78,79]. Muchos de estos países han establecido la CSU como un objetivo para la reforma nacional de la atención médica (80) .

Según la OMS, hay tres problemas fundamentales e interrelacionados que impiden a los países lograr una cobertura sanitaria universal:

• El primero es la disponibilidad de recursos, en cuyo caso cada gobierno debe garantizar que todos tengan acceso rápido a cualquier tecnología o intervención que pueda ayudarlos a mejorar su salud o vivir más tiempo.
• El segundo es una dependencia excesiva de los pagos directos cuando las personas necesitan atención, principalmente para pagos sin receta de medicamentos y honorarios por consultas y procedimientos. Millones de personas no pueden recibir atención sanitaria porque se les exige que paguen directamente por los servicios en el momento de la atención y quienes buscan tratamiento también pueden enfrentar considerables dificultades financieras y empobrecimiento.
• El tercer impedimento para el progreso de los países hacia la cobertura universal es la asignación ineficiente y desigual de los recursos.

Según estimaciones conservadoras, aproximadamente entre el 20% y el 40% de los recursos sanitarios se desperdician. La capacidad de los sistemas de salud para ofrecer servicios excelentes y mejorar la atención sanitaria aumentaría considerablemente si se pudiera reducir este despilfarro. Una mayor eficiencia de la atención sanitaria facilita que el ministerio de salud obtenga financiación adicional del ministerio de finanzas en la mayoría de las circunstancias. Para lograr la cobertura sanitaria universal, los países deben recaudar suficientes ingresos, minimizar la dependencia de los pagos directos para financiar los servicios y aumentar la eficiencia y la equidad (80). Hay varias maneras para que los países recauden dinero para la salud, incluyendo mejorar la eficiencia de la recaudación de ingresos, reordenar las prioridades de los presupuestos gubernamentales y la financiación innovadora, como la de los países ricos que recaudan más fondos para la salud en entornos pobres aumentando los impuestos sobre los billetes de avión, las transacciones de divisas, el tabaco y otros artículos, y la asistencia para el desarrollo para la salud, donde el déficit de financiación que enfrentan los países de bajos ingresos pone de relieve la necesidad de que los países de altos ingresos cumplan con sus compromisos en materia de Asistencia Oficial al Desarrollo (AOD) (80) .

Aunque muchos de los principales sistemas de atención sanitaria del mundo proporcionan atención sanitaria gratuita o universal con el fin de que la atención sanitaria sea asequible y accesible para todos los ciudadanos (10) , también tiene ciertos inconvenientes. El tratamiento de los más enfermos lo pagan los sanos. Las enfermedades crónicas, en su mayoría causadas por decisiones de estilo de vida, representan más del 90% de los costos de la atención sanitaria. Como resultado, muchas personas que viven un estilo de vida saludable se sienten agobiadas e injustamente gravadas por las malas decisiones de otros (81) . Los pacientes que no tienen que pagar un cargo pueden utilizar excesivamente las salas de urgencias y los médicos. Los tiempos de espera para operaciones electivas también pueden ser mucho más largos porque el Gobierno generalmente se enfoca en proporcionar atención médica básica y de emergencia (82) . El recorte de costos del Gobierno también podría resultar en una disminución de la provisión de atención (83) . Además, el gasto en atención médica representa una parte significativa del gasto gubernamental (84) . El Gobierno puede limitar los servicios con una baja posibilidad de éxito, como los medicamentos para enfermedades raras y la atención costosa al final de la vida (85) . Estas desventajas podrían mitigarse y superarse fácilmente con una excelente gobernanza de la salud, que podría mejorar la posibilidad de obtener los beneficios de la
cobertura sanitaria universal. La estabilidad política y la gobernanza son factores importantes para el desarrollo de un país, especialmente para lograr la cobertura sanitaria universal. Un estudio transversal que involucró a 118 países encontró una asociación significativa entre la estabilidad política, el estado de gobernanza y el estado sociodemográfico con la cobertura universal del servicio de salud (86) . Un estudio de Fox AM y Reich MR, sugirió que la cobertura del servicio de salud no podría lograrse sin negociación política y resolución de conflictos (87) . Según Bump J en 2010, la cobertura sanitaria universal es intensamente política, ya que requiere políticas y programas coherentes para prestar servicios sanitarios de calidad a toda la población (88) . Además, Kelsall T, demostró que una política pública eficaz, una financiación adecuada y una mejor gobernanza podrían acelerar los avances hacia la cobertura sanitaria universal (89) . Asimismo, el plan de acción de la Organización Mundial de la Salud afirmó que la buena gobernanza es un requisito previo para la cobertura sanitaria universal.(90) , y la Red de Desarrollo Humano del Banco Mundial informó que la buena gobernanza conduce a mejores resultados y cobertura de salud (91) . Según un estudio chino, mejorar la gobernanza de la salud mejoró en gran medida la cobertura del servicio de salud y del seguro de salud (92) . Otro estudio de Yeoh EK et al., encontró que la buena gobernanza contribuye al progreso hacia la cobertura universal de salud en el área de Asia y el Pacífico (93) . Fryatt R et al., también afirmó que la gobernanza eficaz ayudará al éxito de la cobertura universal de salud y que las personas son responsables dentro del sistema de salud (94) .

Un estudio de Reich MR et al., clasificó a los países de ingresos bajos y medios en cuatro niveles diferentes (95) . El primer grupo está formado por países en la parte inferior de la escalera de la cobertura universal de salud, como Bangladesh y Etiopía, que actualmente están trabajando para incorporar la cobertura universal de salud en sus políticas nacionales. El segundo grupo está formado por naciones como Indonesia, Perú y Vietnam, que han logrado un tremendo progreso hacia la cobertura universal de salud pero aún tienen importantes brechas de cobertura. El tercer grupo incluye países como Brasil, Tailandia y Turquía, que han alcanzado varios objetivos de políticas de cobertura sanitaria universal, pero que actualmente enfrentan problemas de sostenibilidad. Países como Francia y Japón están en el cuarto grupo, que han logrado la cobertura sanitaria universal, pero aún necesitan realizar reformas políticas significativas para abordar preocupaciones demográficas y epidemiológicas, como el envejecimiento de la población y la creciente prevalencia de enfermedades degenerativas (95) .Conclusión

A medida que los países avanzan hacia la cobertura sanitaria universal, la atención sanitaria privada y los seguros de salud privados también se están volviendo más populares. En el sistema de atención sanitaria privado, existen numerosos problemas éticos, entre ellos el acceso a la atención sanitaria, la competencia desleal con las organizaciones sin fines de lucro, la consideración de la atención sanitaria como una mercancía, las malas relaciones médico-paciente, la reducción de la calidad de la atención, la disminución del valor de la educación médica y la influencia indebida en las políticas públicas en materia de atención sanitaria. Además, el seguro de salud privado puede presentar importantes problemas de equidad, lo que podría aumentar el gasto en atención sanitaria. La cobertura completa de los costos del sector público por parte de seguros privados puede fomentar la utilización inducida por el riesgo moral. Por lo tanto, considerando las cuestiones éticas que implica un sistema de atención sanitaria con fines de lucro y los inconvenientes de las aseguradoras privadas, el seguro de salud debe ser administrado por organizaciones sin fines de lucro.

Traspaso de los hospitales gestionados por el Ministerio de Salud de la Nación a las Provincias.

Dr. Carlos Alberto Díaz. Profesor Titular de la Universidad ISALUD.

Es una decisión compleja, que se debe desagregar para involucrar a los actores institucionales como ser: las regiones sanitarias, las autoridades políticas, respetar la diacronía de las instituciones, los ciudadanos, pacientes, y los equipos de salud. Inicialmente en el traspaso anunciado de los hospitales, debemos analizar tres aspectos, el primero que la Argentina es un país Federal, que transfirió la educación, la seguridad y la salud a las provincias, pero en el transcurso de la historia, luego de la década del noventa y como respuesta a diferentes conducciones se construyeron y pusieron en marcha hospitales que quedaron bajo un esquema de gestión de Hospitales de gestión descentralizada financiados por la nación bajo un programa denominado SAMIC, cuyo financiamiento es nacional y local. Pero el análisis involucra también hospitales construidos con Fondos del INSSJP PAMI, que pertenecen a este ente autárquico intervenido históricamente. Por último otros Hospitales que en los traspasos de la década del noventa no fueron transferidos como el Hospital Alejandro Posadas, el Sommer de la zona Oeste y El hospital Garrahan de alta complejidad infantil en la ciudad autónoma de Buenos Aires.

Inicialmente entonces tenemos tres recorridos diferentes, por un lado los SAMIC, los nacionales puros, y los pertenecientes al PAMI. Pero en cada uno, en cada jurisdicción, en cada forma de organización tenemos diferentes complejidades, de población que se abastece en su área de influencia. De las Prestaciones y productos que se dan, que se debiera poner en claro y hacer un análisis de cuales son las prestaciones y como se complementan con el resto de los prestadores. La mención de que podrían pasar a gestión privada para dar servicios de salud exige un análisis profundo de la experiencia ocurrida en los modelos Españoles.

Existe otro gran hospital, gestado como de alta complejidad y calidad el hospital del Cruce de Varela, que es una red multihospitalaria con hospitales provinciales y municipales, de alta complejidad. Que es un complejo de siete hospitales que funcionan en red. Cuya misión es ser el establecimiento de mayor complejidad en esa región y en relación con esos efectores.

En la revisión de las experiencias internacionales, que se mencionan se debe consignar que mientras algunas comunidades autónomas españolas que formaron parte de la primer ola de creación de estos nuevos modelos, decidieron revertirlas a la gestión pública directa, en otros casos se siguió un recorrido de nuevos modelos organizativos como el Public Private Partnership y el Private Finance initiative. Inicialmente se instalaron como Fundaciones en Galicia y Andalucía, luego fueron a nuevas normas de gestión como es el caso de Madrid, Baleares y la Rioja, o el más controvertido que es el caso de Valencia. En Cataluña, se ha desarrollado una red hospitalaria con estos tipos o fórmulas de gestión, pero se han intensificado notablemente la intervención y el control administrativo de las cuentas de resultados limitando buena parte de la gestión autonómica.

Los hospitales son sistemas complejos abiertos disipativos, no son exclusivamente quien los tiene que financiar o cual es el origen de esos fondos.

Los hospitales públicos tiene en general problemas con la productividad, con la estancia media por patologías trazadoras, los planteles de personal en exceso, la dedicación en horas no llegan a la mitad de los comprometidos, faltan médicos formados en los principales servicios, en las guardias y en la enfermería. Los costos son elevados por el vector de la estancia media, por las demoras en la provisión. Falta de insumos. No son un dechado de virtudes para transferir los activos nacionales a las provincias. Esto empeora los servicios y se afectará la atención de pacientes que no tengan atención nominalizada.

El cambio de rumbo económico en el cual nos encontramos impone la necesidad imperiosa de la evaluación y conocimiento de modelos, de resultados, de aprendizaje. Con la exigencia de lograr una gestión eficiente e integrada de los servicios de salud, adaptada a los cambios epidemiológicos, de establecimientos que tienen que implementar nuevos modelos de atención de continuidad, calidad y centrados en la personas, integrales e integrados. El análisis de que hacer con los hospitales nacionales, impone que modelos de gestión se quieren lograr especialmente con la cronicidad de la patología actual.

Si se proponen gestiones directivas profesionales serias se podría realizar un nuevo intento, pero con valentía corregir los errores del pasado, previa investigación de lo acontecido, que es lo que mejoró y empeoró.

Acciones estratégicas de los Ministerios de Salud de las naciones requieren funciones de rectoría, más fuertes y prioritarias, en varios aspectos como los mercados de medicamentos, de insumos, de tecnología, las inmunizaciones (las campañas de vacunación) las respuestas ante situaciones de pandemia, regulación y desarrollo de inteligencia artificial en salud, de control de los seguros de salud nacionales, obras sociales y prepagos, de evaluación de la costo efectividad de las nuevas tecnologías, de lo que debiera ocurrir para que sean aprobadas y cual debiera ser la cobertura del sistema de salud. Ni estado ausente, ni presente, sino eficiente.

Las provincias deben necesariamente para recibir esos nuevos establecimientos profesionalizar previamente sus gestiones, tal como están funcionando en la actualidad, donde se están reacomodando a un nuevo orden, que no les a dado respiro, que tienen que resolver déficit, endeudamientos, falta de transferencias coparticipables, recursos para sus sistemas previsionales, disputas judiciales por pasivos de ambas partes no conciliados, pasar los hospitales a las provincias sin más dejaría a muchos seres humanos, que son ciudadanos estafados históricamente a la buena o mala suerte. A los profesionales que trabajan en esos lugares hace muchos años explicarles como seguirán sus carreras profesionales. Esquemas contractuales y derechos adquiridos, que no se complementan con los de las provincias, especialmente con la provincia de Buenos Aires y la Ciudad autónoma de Buenos Aires.

Se deben considerar la calidad científico técnica, la productividad y eficiencia económica, costo de producción, formación de médicos y enfermeros, relación con la provincia y la población que depende directamente de esos establecimientos.

La búsqueda de una mayor eficiencia y de un menor coste en la prestación de servicios públicos está detrás de buena parte de las reformas organizativas que se quieren aplicar y se proponen en el ámbito de los sistemas públicos de salud. Pero esto no se ha comprobado que pase simplemente por la privatización de la sanidad pública. Debemos alejarnos del ruido y de la furia. Corresponde un análisis particular de cada caso, para establecer un programa para llevar a transferir activos nacionales a las provincias y asegurar la continuidad asistencial. Se que esto no ocurrirá. Finalmente si se logra el espacio se le transferirán los hospitales a las Provincias. Siendo que en muchos casos los hospitales como El Cruce, El Posadas y fundamentalmente el Garrahan dan servicios a poblaciones que trascienden el nivel jurisdiccional, y son del ámbito nacional y de jurisdicciones limítrofes, por lo tanto debiera tener un sistema de complementación para la resolución de esos casos y solventar los costos que estas prestaciones implican.

Solucionar los problemas sobre lo más importante de estas organizaciones, las personas, los equipos que realizan estas prestaciones, el conocimiento, experiencia y las competencias, generado en dichas organizaciones, cuya área programática excede una provincia, hablar solo de quien debe hacerse cargo del financiamiento es una simplificación imprudente, de todas las soluciones, si se debe tomar una decisión por el cambio realizaría un pase a las provincias, en los próximos tres años, con las diferentes líneas estratégicas según sea SAMIC, Nacional o del PAMI. No la privatización, ni al pase a la gestión privada, si a la transferencia ordenada a las provincias y con recursos a las provincias por cinco años en financiamiento decreciente, según los antecedentes en los países que se han instalado modelos privatizadores de la sanidad pública.

imagen extraída del artículo de Sánchez I. Abellán JM y Oliva J 2013. Gestión pública y gestión privada de servicios sanitarios.

Dimensiones de la Calidad Asistencial en Salud

Dr. Carlos Alberto Díaz. Profesor Titular de Gestión estratégica de Salud.

La calidad asistencial tiene básicamente son once dimensiones, técnica, satisfacción, eficiencia, seguridad, apropiabilidad, valor, oportunidad, equidad, confidencialidad, transparencia, y atención centrada en la persona.

Como resultan la calidad técnica, vinculada con el desempeño de los equipos de salud, con la calidad de vida ganada, con la disminución de las complicaciones y los eventos adversos. Luego esta la satisfacción del usuario, que no se lo considera el verdadero juez de la calidad asistencial, porque no sabe cual la necesidad expresada y la normatizada en función de una morbilidad diagnosticada. La satisfacción es un cociente positivo en su resultado en la relación entre lo que se le da en el denominador y lo que espera el paciente, resultado esto un punto que se mueve al compás de la experiencia comparativa y naturalizar ciertos componentes del servicio. entendiendo que hay productos intermedios de la producción sanitaria que se debe acoplar al producto en tiempo, y forma. La satisfacción es un aspecto comparativo, de tolerancia con la expectativa de la calidad de vida esperada. También la satisfacción está sesgada por el resultado. Si le fue bien en la prestación el paciente y su familia pasan por alto elementos que como gestores tenemos la obligación de valorar, de mejorar. Aspectos vinculados con el confort, con la escucha, con la participación. Es también eficiencia, cuanto se gasta o se sacrifica para ser efectivo en condiciones reales. En esta dimensión de la calidad entran en la consideración los desperdicios, que no agregan valor. La calidad debe ser oportuna, o sea estar disponible cuando el paciente lo necesita, el acceso vinculado a la organización de la oferta, a la económica, la distancia geográfica, la cultural. Las prestaciones deben ser valoradas como apropiadas, ser adecuadas a lo que el paciente, su evolución, el estadio de la enfermedad necesita, son en magnitud y calidad para cubrir la necesidad de los usuarios. Se debe generar valor: basado en la obtención de un resultado deseado y sustentable, en calidad. la medicina basada en el valor es un aspecto que debemos incorporar en la calidad. la calidad es seguridad en la atención, prevenir los eventos adversos. También la calidad tiene otra dimensión que es disminuir la desigualdad injusta, la inequidad, calidad debe ser equitativa, sino resulta un privilegio. Otra dimensión de la calidad debe ser la rapidez, especialmente en las patologías cuyos resultados son tiempo dependientes. Los servicios deben ser suministrados por personas competentes, que tengan habilidades entrenadas y competencias. También esta en la calidad el respeto por la información y los datos, la confidencialidad. Calidad es informar adecuadamente a los pacientes y las familias para que coparticipen. Esa información debe ser segura, confiable, e independiente. Calidad es también transparencia, es mostrar a las partes interesadas que se hace y como. Que resultados se obtienen en cirugías complejas, en sobrevida de tumores, en trasplante. Que medidas de seguridad se toman. Calidad es atención centrada en la persona.

En cada una de estas once dimensiones de la calidad que he agrupado, exige realizar un programa, un plan de acción, desarrollar comportamientos y consolidar una cultura. La calidad viene para quedarse en las instituciones de salud. Para sus productos y también para los proveedores. Si hay calidad, los resultados mejorarán año tras año, y los costos, se convertirán en inversiones, en asignaciones costo efectivas, más allá del imperativo ético que tenemos con los usuarios y pacientes, financiadores, trabajadores y gerenciadores,

Se debe gestionar por procesos, pensar en la mejora continua, en mecanismos de resolución de problemas, liderazgo, negociación, asignación de recursos, incorporar el conocimiento, trabajo en equipo, en seguridad de pacientes, en pensar en la coproducción del usuario, en su participación activa relaciona con información, y con su calidad de vida, gestionar con indicadores, con cuadro de mando, desarrollando una gestión esbelta, magra, basada en procesos bien diseñados, con ciclos de kaizen, con disminución de los desperdicios y conocer que la gestión no se estoquea que hay que impulsarla todos los días.

La calidad para los gestores clínicos es el eje de la gestión, porque implica mejorar el desempeño de las instituciones. No obstante, significa un costo diferente en algunos aspectos. El que resulta más sustantivo, es cuanto recurso humano se necesita para dar la calidad óptima. Concepto que también se debe incorporar.

Estamos en el centro de la crisis de financiamiento y sustentabilidad, donde a los gerenciadores financiadores no les interesa la calidad de los prestadores, que no tengan complicaciones, que logren un modelo de gestión de procesos basado en la continuidad de atención, en la digitalización. En contratar mejores equipos, que le paguen bien a los profesionales, dignifiquen la atención, ofrezcan ambientes seguros, se les pague mejora a estos, porque en definitiva reducirán el gasto, porque mejoran la calidad de vida de las personas, logran una adherencia al tratamiento y a los cambios de hábitos, debiendo ampliar las fronteras de acción para lograr ir no solo a un modelo de atención episódico, sino cuidado a los pacientes.

La rectoría, los financiadores, para su bien, y el de los pacientes y la comunidad deben incentivar a que los prestadores trabajen en procesos, tengan información, digitalización la información, eduquen para la salud de los pacientes, se anticipen a las complicaciones y eviten los eventos adversos, esto será un círculo virtuoso, que sustancie el modelo de atención futuro, con el compromiso profesional y las actuaciones que eviten la fragmentación de la atención y su continuidad.

•Coordinación de actividades y procesos. Core con los de suministro información, logística y funcionalidad	Hace efectivo el concurso del esfuerzo de los equipos de trabajo.
•Tener objetivos comunes.	Sirven como guía de la actuación individual. Se relaciona con los propósitos
•Diferenciación y complementación de funciones	Para lograr una gestión más eficaz.
•La jerarquía de la línea de mando	Para que exista coordinación, dirigir los esfuerzos y controlar los resultados.
•División del trabajo	No sobrecargar a los equipos, aumentar la capacidad de respuestas
•Los procesos, las normas, los procedimientos, las guías, y las vías	Definen funciones de las personas, las relaciones entre ellas y las especificaciones de que se espera con su actuación.
•Tener un sistema de reconocimiento, de incentivos , motivación y castigos	Para incentivar a los individuos a desempeñar correctamente sus funciones.

La calidad es importante, debe ser reconocida, los prestadores debieran estar acreditados, definir claramente que se cubre, que es costo efectivo, y que calidad es la esperada en la prestación.

En el futuro, la educación sanitaria debe promover la gestión de la calidad como parte de su plan de estudios y de los esfuerzos de colaboración interprofesional. Al introducir a los estudiantes y profesionales de la medicina, la atención sanitaria y las profesiones afines en la mejora de la calidad, tendrán más probabilidades de cosechar los beneficios de la mejora de los resultados y la satisfacción de los pacientes.

Sanidad 4.0: una visión para una sanidad inteligente y conectada

Jingshan Li¹ , Pascale Carayón¹

IISE Trans Healthc Syst Eng. 2021

Abstract

La Industria 4.0 ha transformado la industria manufacturera en un nuevo paradigma. De manera similar a la manufactura, la prestación de servicios de salud se encuentra en los albores de un cambio fundamental hacia la nueva era de la atención sanitaria inteligente y conectada, conocida como Atención Sanitaria 4.0.

En este artículo, analizamos la evolución histórica de la Atención Sanitaria 1.0 a la 4.0, describimos las características de la atención inteligente y conectada en la Atención Sanitaria 4.0, identificamos múltiples desafíos y oportunidades de investigación de la Atención Sanitaria 4.0 en términos de datos, modelos, dinámicas e integración, y esbozamos las implicaciones de las personas, los procesos, los sistemas y los resultados de salud.

Finalmente, se presentan conclusiones y recomendaciones en las áreas de

(1) participación de múltiples disciplinas y perspectivas,

(2) desarrollo de tecnologías y metodologías con una combinación de enfoques cuantitativos y cualitativos,

(3) integración de circuito cerrado del sistema sociotécnico, y

(4) diseño de un sistema centrado en la persona con atención específica a las necesidades humanas y la equidad en salud.

1. Introducción

En todo el mundo, se ha observado un creciente interés en los enfoques de ingeniería para la prestación de servicios de atención médica en un contexto de rápido desarrollo en dispositivos médicos, avances clínicos, análisis de datos y tecnología de la información.

Los recientes avances en tecnologías de salud digital (por ejemplo, registros médicos electrónicos, monitoreo de salud y dispositivos portátiles) no solo son transformadores para la reingeniería de los procesos de atención y la mejora de los resultados de la atención médica, como la calidad de la atención y la seguridad del paciente, sino que también pueden tener un gran impacto socioeconómico, ya que casi el 20% del PIB de los EE. UU. se dedica a gastos de salud.

Estos desarrollos tecnológicos han generado numerosas oportunidades de innovación, así como desafíos sustanciales para la prestación de servicios de atención, y ofrecen la oportunidad de ir más allá del alcance tradicional de la ingeniería de la atención médica, como la mejora de procesos y la implementación de tecnología.

Ha habido una creciente comprensión de que la tecnología de la información, las herramientas de ingeniería de sistemas y las innovaciones organizacionales desempeñan un papel crítico para abordar las crisis interrelacionadas de calidad y productividad que enfrentan los sistemas de atención médica en todo el mundo ( Kaplan et al. 2013 , Cassel et al. 2014 , Reid et al. 2005 ).

Estas tecnologías y herramientas pueden ayudar a los sistemas de atención de la salud a lograr el cuádruple objetivo de mejorar la experiencia del paciente, la salud de la población, el control de costos y la satisfacción de los médicos ( Sikka et al. 2015 ). La comunidad de ingeniería de sistemas de atención de la salud (HSE) tiene un papel fundamental que desempeñar para abordar estos desafíos.

La Industria 4.0 ha transformado la industria manufacturera en un nuevo paradigma ( Lasi et al. 2014 , Rubmann et al. 2015 , Liao et al. 2017 ): la era de la fabricación inteligente, cibernética y sostenible, y ha producido mejoras sustanciales en la productividad, la calidad y/o la satisfacción del cliente de los procesos, productos y servicios. Estos cambios revolucionarios pueden generar un impacto significativo no solo en la fabricación, sino también en todos los aspectos de nuestra sociedad, incluida la atención médica, que ha comenzado a adoptar estas innovaciones tecnológicas. De manera similar a la fabricación, la prestación de servicios de atención médica se encuentra en los albores de un cambio de paradigma para alcanzar la nueva era, conocida como Atención Médica 4.0 .

Varias opciones de diagnóstico y tratamiento se están introduciendo de forma continua y exponencial, se generan y reportan datos extensos, se han instalado numerosos equipos, sensores y dispositivos cableados e inalámbricos en hospitales, clínicas, hogares, farmacias y muchos otros entornos de atención. Además, se han logrado actualizaciones revolucionarias en el poder computacional, se están difundiendo más nuevos algoritmos de aprendizaje automático, estadísticas e inteligencia artificial (IA), se han desarrollado técnicas de modelado y optimización nuevas y complejas, y cada vez se tienen más en cuenta los impactos cognitivos y se integran métodos de factores humanos en el diseño de innovaciones tecnológicas. Estas innovaciones expandirán significativamente las capacidades sociales y técnicas de la prestación de atención médica y tienen el potencial, si se diseñan, implementan y utilizan bien, de mejorar la calidad de la atención, la experiencia y los resultados de los pacientes, la salud de la población y la satisfacción de los médicos; por lo tanto, generarán beneficios significativos para las comunidades y la sociedad en general.

Aunque hemos visto avances en la atención sanitaria inteligente y conectada, se necesita más innovación, difusión e impacto en la investigación para lograr la Atención Sanitaria 4.0. El objetivo de este artículo es analizar la transición a la Atención Sanitaria 4.0, identificar sus elementos y proponer oportunidades y desafíos para la investigación en Atención Sanitaria 4.0.

El resto del documento se estructura de la siguiente manera: las secciones 2 y 3 presentan la historia y evolución de la Industria 1.0 a la 4.0 y de la Atención Sanitaria 1.0 a la 4.0, respectivamente. Los elementos de la Atención Sanitaria 4.0 se presentan en la sección 4 , mientras que los desafíos y las implicaciones para la investigación se resumen en la sección 5. Finalmente, las conclusiones se formulan en la sección 6 .

2. Transición de la Industria 1.0 a la Industria 4.0

La industria 1.0 representa la primera revolución industrial, que comenzó en el siglo XVIII y ^se prolongó hasta mediados y fines del siglo XIX ^. Junto con las tecnologías emergentes de la máquina de vapor, las máquinas de coser, la fabricación de acero y los ferrocarriles, una revolución de mecanización facilitó el paso de la sociedad de la agricultura a la industrialización.

Desde finales del siglo XIX ^hasta principios del XX ^, la segunda revolución industrial, llamada Industria 2.0, supuso un cambio de paradigma: la fabricación individual o en pequeña escala se convirtió en una producción en serie de gran volumen, gracias al uso preponderante de la electricidad. Las cadenas de montaje de Henry Ford permitieron la distribución y conexión sistemática de numerosas operaciones y máquinas de forma eficiente, lo que cambió por completo los procesos de fabricación.

Durante las últimas décadas del siglo ^XX , el rápido desarrollo de la tecnología electrónica, informática y robótica ha dado lugar a aplicaciones masivas de sistemas de automatización, caracterizados por la digitalización y la interconexión en red de los procesos de fabricación y de negocio. Se han adoptado ampliamente los sistemas de fabricación flexibles e integrados por ordenador, los sistemas ejecutivos de fabricación, así como la planificación de recursos materiales y la planificación de recursos empresariales, lo que marcó la tercera revolución industrial, es decir, la Industria 3.0, y también dio lugar al nacimiento de la cuarta revolución.

En el siglo ^XXI , la Industria 4.0 representa la cuarta revolución industrial y tiene como objetivo integrar los sistemas ciberfísicos con las tecnologías de información, procesos, equipos y operaciones. La Internet de las cosas (IdC) y los servicios asociados están ampliamente distribuidos y se utilizan junto con técnicas de inteligencia artificial y análisis de big data. A través del diagnóstico, la operación, el control y el mantenimiento de instalaciones, productos y procesos comerciales basados en Internet y en la nube, podemos lograr una conexión inteligente, sostenible y rentable (es decir, integración) de suministro, fabricación y servicio. La evolución histórica de la Industria 1.0 a la 4.0 se ilustra en la Figura 1 .

Figura 1.

Evolución histórica de la Industria 1.0 a la Industria 4.0

Al observar la evolución de la Industria 1.0 a la Industria 4.0 (ver Figura 2 ), observamos que inicialmente se trataba de dispositivos y tecnologías de fabricación simples, que luego se actualizaron a procesos y técnicas más complejos e inteligentes. Comenzamos con un único y pequeño grupo de máquinas y equipos y ampliamos a múltiples máquinas, células y grupos, y ahora a una red de fabricación a gran escala. Al principio, solo había una instalación de fabricación; luego, nos expandimos a múltiples líneas, talleres, plantas y, finalmente, a la empresa y más allá, para integrar a los fabricantes con proveedores, prestadores de servicios y clientes, en una comunidad de fabricación. Los datos utilizados en la fabricación también crecieron de un conjunto pequeño a big data y a conjuntos de datos gigantes con diferentes volúmenes, variedades y variaciones. Durante esta evolución de la Industria 1.0 a la 4.0, se han incluido cada vez más componentes de automatización y se ha requerido cada vez menos participación de los trabajadores/operadores.

Figura 2:

Características de la Industria 1.0 a 4.0

3. Transición de la Atención Sanitaria 1.0 a la Atención Sanitaria 4.0

Los sistemas de atención de la salud comparten muchas características comunes con los sistemas de fabricación ( Zhong et al. 2017 ). Al igual que la fabricación u otros sectores industriales, la prestación de servicios de atención de la salud ha experimentado una larga historia de evoluciones y revoluciones. Utilizando nuestro conocimiento de la evolución de la Industria 1.0 a la 4.0 (ver arriba), describimos múltiples etapas similares para representar la evolución de la Atención de la Salud 1.0 a la Atención de la Salud 4.0.

La atención sanitaria 1.0 se refiere al encuentro básico entre el paciente y el médico. Durante dicho encuentro, el paciente visita una clínica y se reúne con un médico y otros miembros del equipo de atención. A través de la consulta, las pruebas y el diagnóstico, el médico (o el equipo de atención) proporciona la prescripción de medicamentos y un plan de atención para tratar una enfermedad, así como planes de seguimiento (por ejemplo, la orden de hacerse un análisis de laboratorio o una prueba de diagnóstico por imágenes, la derivación a un especialista). Este modelo ha prevalecido en la práctica de la atención sanitaria durante cientos de años.

Junto con el gran desarrollo en el campo de la salud, las ciencias biológicas y la biotecnología, se han inventado, desarrollado y probado numerosos equipos y dispositivos médicos nuevos, que se utilizan cada vez más en la prestación de servicios de salud. Por ejemplo, los equipos de diagnóstico por imagen (por ejemplo, resonancia magnética, ecografía, tomografía computarizada), los dispositivos de monitorización (por ejemplo, oxímetro de pulso, líneas arteriales) y los equipos quirúrgicos y de soporte vital (por ejemplo, robot Da Vinci, tubos torácicos) se utilizan cada vez más en hospitales y otros entornos de atención para respaldar el diagnóstico, el tratamiento y la monitorización. A este desarrollo lo denominamos Atención sanitaria 2.0.

Desde la última década, junto con el desarrollo de los sistemas de información, se han implementado registros médicos o de salud electrónicos (EHR o EMR) para gestionar la atención de los pacientes en las unidades y departamentos de las organizaciones de atención médica; estas tecnologías de información de salud han tenido un gran impacto en los procesos clínicos y operativos.

Numerosas actividades se marcan con tiempo y se registran en el EHR, y muchos procesos manuales se han informatizado (por ejemplo, ingreso de órdenes en CPOE o ingreso de órdenes de proveedor informatizado) y digitalizado (por ejemplo, AVS electrónico o resumen posterior a la visita).

Además, utilizando las redes informáticas disponibles, la atención remota y la telesalud se han vuelto posibles, y las visitas electrónicas (por ejemplo, la comunicación entre un paciente y su médico a través de un portal para pacientes) están comenzando a reemplazar algunos encuentros cara a cara. La actual pandemia de COVID-19 ha aumentado la demanda de telesalud y visitas virtuales. Todo esto ha llevado a múltiples cambios revolucionarios en la prestación de atención médica. Categorizamos esta revolución como Atención Médica 3.0.

La cuarta revolución de la atención sanitaria está surgiendo ahora en paralelo con la Industria 4.0. En un contexto de este tipo, el proceso de prestación de servicios de atención sanitaria se convierte en un sistema ciberfísico equipado con IoT, RFID (identificación por radiofrecuencia), wearables y todo tipo de dispositivos médicos, sensores inteligentes, robots médicos, etc., que se integran con la computación en la nube, el análisis de big data, la inteligencia artificial y las técnicas de apoyo a la toma de decisiones para lograr una prestación de servicios de atención sanitaria inteligente e interconectada. En un sistema de este tipo, no solo están conectadas las organizaciones y los centros de atención sanitaria (por ejemplo, hospitales, clínicas y centros de atención a largo plazo), sino que también están conectados todos los equipos y dispositivos, así como el hogar y las comunidades de los pacientes. La información relacionada con el paciente, por ejemplo, el historial de medicación, las notas de diagnóstico, los resultados de laboratorio, los planes de tratamiento, las recargas de farmacia, la facturación y las reclamaciones de seguros, se pueden compartir potencialmente a través de protocolos adecuados. Además, a través de técnicas de IA, podemos prever un tratamiento proactivo, la predicción y prevención de enfermedades, la medicina personalizada y una mejor atención centrada en el paciente. De esta manera, surge una comunidad de atención sanitaria omnipresente, inteligente e interconectada, que da lugar al paradigma de la Atención Sanitaria 4.0. Las transiciones de la Atención Sanitaria 1.0 a la 4.0 se ilustran en la Figura 3 .

Figura 3.

Evolución histórica de la atención sanitaria 1.0 a la atención sanitaria 4.0

Al estudiar la evolución de la Atención de la Salud 1.0 a la Atención de la Salud 4.0 (ver Figura 4 ), observamos que la prestación de servicios de salud ha pasado de la simple medicación a un tratamiento más complejo e inteligente de las enfermedades. La atención al paciente se brindaba principalmente a través de interacciones de un paciente con un solo médico, y luego se amplió al incluir múltiples médicos, equipos y comunidades. Inicialmente, la atención al paciente se centraba en una instalación o disciplina, y luego se amplió para incluir múltiples disciplinas, unidades y organizaciones. Ahora, la atención al paciente involucra grandes redes y comunidades de personas y organizaciones. Si bien al comienzo de la transformación de la atención de la salud se utilizaban pocos datos, ahora en la Atención de la Salud 4.0 se encuentran disponibles grandes y gigantescos flujos de datos con grandes variaciones en dimensión, calidad, formato y características. De manera similar a la evolución de la Industria 4.0, la Atención de la Salud 4.0 incluye una automatización creciente. La diferencia más distintiva y crítica entre la Industria 4.0 y la Atención de la Salud 4.0 tiene que ver con la participación de las personas. En la Atención Sanitaria 4.0, los pacientes (y sus cuidadores) y los médicos participan cada vez más y comparten responsabilidades en el control de su salud, la notificación de síntomas y la participación en la toma de decisiones compartidas para el tratamiento y la planificación de la atención. A medida que desempeñen papeles más importantes, los pacientes (y sus cuidadores), así como los médicos, estarán en el centro de la Atención Sanitaria 4.0.

Figura 4:

Características de la Atención Sanitaria 1.0 a 4.0

4. Elementos de la Atención Sanitaria 4.0

Hay dos elementos principales de la Sanidad 4.0:

Inteligencia, es decir, utilizar técnicas de IA para mejorar el diagnóstico, el tratamiento, la coordinación y la comunicación entre pacientes, médicos y otras partes interesadas, para lograr una gestión sanitaria inteligente individualizada y centrada en el paciente, que incluya las siguientes perspectivas:
1. Estratificación y clasificación . Para lograr una atención individualizada o personalizada, es necesario comprender mejor las necesidades y características de los pacientes para poder estratificarlos en diferentes clases (por ejemplo, herramientas de estratificación de riesgo para accidente cerebrovascular, cáncer y delirio ( Stroke Risk in Atrial Fibrillation Working Group 2008 , Rodrigues et al. 2012 , Newman et al. 2015 )). Usando herramientas de estratificación y clasificación, se pueden identificar factores importantes correlacionados con una enfermedad específica. Podemos ir más allá del estudio de esta asociación y descubrir la relación causal entre los factores del paciente y una enfermedad específica, lo que puede ayudar a los médicos a crear planes de intervención específicos para el paciente dirigidos a esos factores. Esto puede proporcionar la base para desarrollar un apoyo a la toma de decisiones clínicas para el diagnóstico y el tratamiento que pueda satisfacer las necesidades individuales específicas del paciente.
2. Análisis de predicción . Para cada paciente, se pueden hacer predicciones precisas del desarrollo y los resultados de la enfermedad basadas en la estratificación y la clasificación para ayudar al diagnóstico y el pronóstico (por ejemplo, predicción de reingreso hospitalario, enfermedad cardiovascular y diagnóstico de infección por COVID-19 ( Kansagara et al. 2011 , Damen et al. 2016 , Wynants et al. 2020 )). Dichos modelos no solo deben proporcionar valores de riesgo previstos, sino también clasificar e interpretar los factores significativamente involucrados en la predicción. La importancia de la clasificación de los factores correlacionados y el impacto potencial de los factores causales se pueden investigar más a fondo para proporcionar recomendaciones y pautas para la toma de decisiones médicas.
3. Atención preventiva y proactiva . Los resultados de los análisis de predicción se pueden utilizar para crear planes de atención preventiva y proactiva ( Vlaeyen et al. 2017 , Struckmann et al. 2018 , Hendry et al. 2019 ). Además de prevenir o ralentizar el desarrollo de la enfermedad, podemos abordar mejor cómo prevenir errores de medicación y mejorar la seguridad del paciente ( Wetterneck et al. 2011 , Carayon et al. 2015 ). La investigación de los factores críticos que afectan los resultados del paciente y la respuesta al tratamiento puede proporcionar recomendaciones para desarrollar planes de atención.
4. Monitoreo, intervención y tratamiento óptimo . Para mejorar los resultados del paciente, se necesita un monitoreo cercano de los signos vitales y otros factores críticos específicos del paciente (p. ej. , Zois et al. 2016 , Shah et al. 2016 , Correl et al. 2018 ), y un análisis y predicción continuos del estado del paciente para actualizar dinámicamente las intervenciones de atención y los planes de tratamiento y respaldar la toma de decisiones médicas óptimas para cada paciente. Los sensores inalámbricos, los dispositivos portátiles, así como la informática de borde y los portales para pacientes, brindan la posibilidad de automonitoreo o monitoreo remoto. Los modelos avanzados de análisis y optimización de datos pueden ayudar a desarrollar planes de intervención y tratamiento individualizados y adecuados.
5. Circuito cerrado . Todos los elementos de la Atención Sanitaria 4.0 están conectados dinámicamente en un circuito cerrado. En otras palabras, los resultados de las decisiones sobre medicación y tratamiento deben retroalimentarse al modelo de análisis de predicciones para actualizar dinámicamente las predicciones y los factores importantes, así como el plan de atención e intervención de manera oportuna.

El procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje profundo y la inferencia estadística, la realidad virtual y la realidad aumentada, las técnicas de modelado y optimización desempeñan papeles clave para crear un sistema de atención sanitaria inteligente. Al igual que en la Industria 4.0, la IoT, la RFID, los dispositivos portátiles, la robótica y las tecnologías de cadena de bloques en los sistemas ciberfísicos crean un mecanismo para la recopilación, el seguimiento, el análisis, la intervención y la retroalimentación de datos. Vincularlos a la medicina personalizada puede ayudar a implementar enfoques de diagnóstico y tratamiento basados en la genética y mejorar la eficacia de la terapia del paciente.

En la Figura 5 se muestra un ejemplo ilustrativo de atención médica inteligente , donde la medicina personalizada está dirigida a diferentes grupos de pacientes y los resultados luego se retroalimentan para reevaluar y diseñar la atención inteligente de forma iterativa.

Interconexión, es decir, integrar todos los aspectos de la atención de salud para construir una red de información eficaz conectando los siguientes elementos del sistema:
1. Interacciones entre pacientes, cuidadores y otros miembros del equipo de atención. La comunicación entre pacientes y equipos de atención es fundamental para la calidad de la atención médica y la seguridad del paciente ( Rodin et al. 2009 , Thompson et al. 2012 , Kelly et al. 2014 ). No solo se deben comunicar a los pacientes los resultados del diagnóstico, los planes de tratamiento y los resultados clínicos, sino que también la participación de los pacientes y sus cuidadores en el proceso de atención y tratamiento debe convertirse en la norma. De este modo, los pacientes comprenderán mejor lo que se necesita para implementar su plan de atención y participarán más activamente en el proceso de atención. Dicha participación es aún más crítica cuando los pacientes tienen enfermedades crónicas y complejas. El desarrollo, la implementación y el uso juiciosos de la tecnología de la información, los portales de pacientes, las llamadas telefónicas, las videoconferencias y las aplicaciones, etc., pueden ayudar a facilitar la comunicación y la participación de los pacientes (y los cuidadores), en particular durante una pandemia o en un entorno remoto.
2. Comunicaciones dentro del equipo de atención profesional . Todos los profesionales de la salud involucrados en la atención al paciente deben comunicarse y coordinarse de manera eficiente y eficaz ( Hewett et al. 2009 , Wu et al. 2012 , Nguyen et al. 2015 ). La atención fragmentada retrasa la prestación de la atención y conduce a un desperdicio sustancial y daño al paciente. La tecnología de la información avanzada y los nuevos equipos o dispositivos tienen el potencial de facilitar la comunicación del equipo y la coordinación de la atención. En particular, un centro de pacientes coordinado puede ayudar a lograr una coordinación efectiva y eficiente al respaldar el intercambio de información y la comunicación entre todos los miembros del equipo. Esto contribuiría en gran medida a respaldar el modelo mental compartido y la conciencia entre el equipo de atención, lo cual es fundamental para la calidad y la seguridad de la atención al paciente ( Schultz et al., 2007 ).
3. Equipos y dispositivos . El uso generalizado de equipos complejos e inteligentes y numerosos dispositivos portátiles, sensores, IoT y diferentes tipos de funciones de conexión (por ejemplo, Scanaill et al. 2006 , Patel et al. 2012 , Vegesna et al. 2017 ) pueden ayudar a recopilar información continua y completa sobre la atención al paciente, independientemente de la ubicación de la atención. Las funciones de computación en la nube y en el borde permiten que estos dispositivos brinden capacidades adicionales de análisis, diagnóstico y predicción a nivel local y global.
4. Organizaciones y comunidad . Todas las organizaciones de atención médica y las partes interesadas de la comunidad, incluidos los profesionales individuales, los consultorios de grupos pequeños, las clínicas, los hospitales, las farmacias, los centros de salud comunitarios, los centros de atención a largo plazo, los sistemas de salud individuales, regionales y públicos, así como la comunidad en general, estarán conectados. La mejora de la calidad de la atención requiere una colaboración significativa entre todas estas organizaciones de atención médica y la comunidad en general. La información disponible en cada entidad debe ser accesible para otras entidades a través de protocolos y procesos adecuados.
5. Seguros, facturación y costos . Mediante el uso de tecnología de la información y herramientas de gestión de vanguardia, las prácticas de reembolso, los marcos regulatorios y los resultados deseados pueden alinearse mejor para eliminar barreras y reducir costos. Las conexiones a través de la selección y cobertura de seguros, la agilización de la codificación, la facturación y el reembolso, con el avance de la TI de salud en los sistemas de facturación son importantes.
6. Transiciones de atención a lo largo del tiempo y el espacio . Las transiciones de atención existen a lo largo de la vida del paciente, como la atención pediátrica, de adultos y de ancianos, o a lo largo del espacio, como la atención ambulatoria, la hospitalización, el hogar o la atención a largo plazo. Cada fase o ubicación de atención tiene sus características únicas, así como características universales. Además de abordar los problemas específicos dentro de cada fase o ubicación, debemos prestar mucha atención a las transiciones entre las fases y ubicaciones de atención (Naylor y Keating 2008, Peter et al. 2009 , Gabriel et al. 2017 ). En particular, los problemas relacionados con la transferencia y la coherencia de la información, la seguridad del paciente, el manejo de enfermedades crónicas y la continuidad de la atención son de gran importancia y deben abordarse en la atención médica 4.0.
7. Bucles cerrados . Nuevamente, todas las entidades conectadas están vinculadas dinámicamente en múltiples bucles cerrados entrelazados entre sí. La información a nivel de población, grupo e individuo se puede integrar con todos los demás elementos del sistema y alinearse de manera efectiva en el recorrido del paciente.

Figura 5.

Atención sanitaria inteligente y personalizada

No solo necesitamos la conexión de la información en cada aspecto, sino también la integración de la información a lo largo de todas las fases del recorrido del paciente. El intercambio seguro y autorizado de información entre las partes interesadas puede conducir a una mejora sustancial en la prestación de servicios de salud. El flujo de información entre las partes interesadas se produce a lo largo del recorrido del paciente, es decir, la «distribución espacio-temporal de las interacciones de los pacientes con múltiples entornos de atención a lo largo del tiempo» ( Carayon y Wooldridge 2020 ). Durante su recorrido, un paciente puede visitar múltiples organizaciones de atención médica, incluida la clínica de atención primaria, especialistas, hospital, sala de emergencias, centro de rehabilitación y atención a largo plazo ( Carayon et al. 2020 ). La atención médica 4.0 tiene como objetivo desarrollar tecnologías que respalden el flujo de información y la coordinación entre las diversas partes interesadas involucradas en el recorrido del paciente. La figura 6 proporciona un ejemplo ilustrativo de dicha atención conectada, donde los pacientes son el centro de toda la red.

Figura 6.

Atención sanitaria conectada

En resumen, los sistemas de atención sanitaria inteligentes e interconectados representan el nuevo paradigma de la prestación de servicios de salud en el futuro en el marco de la Atención Sanitaria 4.0. Para que la Atención Sanitaria 4.0 sea una realidad, se requieren múltiples campos y disciplinas de investigación, como los sistemas ciberfísicos, la tecnología de la información, la inteligencia artificial, la robótica, la informática, la seguridad, el modelado y la optimización, además de las ciencias de la salud (por ejemplo, medicina, enfermería, farmacia), la informática sanitaria, la bioinformática y los factores humanos y la ingeniería de sistemas. Además, es sumamente importante tener en cuenta las interacciones entre las personas (pacientes, cuidadores, médicos) y las máquinas (dispositivos, tecnología) en un sistema sociotécnico complejo. Los pacientes deben ser la característica central del sistema de atención sanitaria inteligente e interconectado y deben estar respaldados por todos los demás elementos, interacciones y actividades del sistema.

5. Desafíos e implicaciones para la tecnología y la investigación

¿Qué desafíos debemos abordar para hacer realidad la visión de la Sanidad 4.0 de una sanidad inteligente y conectada? Desde la perspectiva del desarrollo tecnológico, existen numerosos desafíos:

Datos

La inteligencia del sistema depende de los datos. Además de los conocidos desafíos en materia de disponibilidad de datos y privacidad, la compatibilidad de los datos se vuelve crítica, ya que las entidades de atención médica utilizan diferentes bases de datos con diversos formatos: cómo unificarlas para que sean compatibles y se comuniquen no es fácil. En los sistemas de atención médica, aunque se ha recopilado una gran cantidad de datos, aún se desconoce la naturaleza fundamental de las enfermedades y los seres humanos; por lo tanto, no está claro cuáles serán los datos o componentes más críticos en cada sistema. Esto sin duda afectará la recopilación de datos y los análisis posteriores. Además, las tecnologías actuales de inteligencia artificial y aprendizaje automático se basan en conjuntos de datos de gran volumen y en reglas deterministas o de marcado claro. Pero muchos problemas de atención médica tienen características únicas o específicas relacionadas con una enfermedad, una persona o un entorno, lo que significa conjuntos de datos pequeños. Las reglas o mecanismos (o la “física”) que controlan el proceso o el comportamiento humano no se conocen. Además, las disparidades en materia de salud, las inequidades y el comportamiento humano pueden afectar la disponibilidad y el uso de tecnología avanzada, lo que podría dar lugar a datos desequilibrados entre grupos. Aún quedan desafíos sobre cómo utilizar conjuntos de datos tan pequeños e incompletos con un conocimiento de dominio limitado para hacer predicciones precisas y significativas y análisis posteriores.

Modelo

Para formular modelos para cada problema, proceso o sistema de atención de la salud, se deben considerar varios niveles de detalle y complejidad. Un nivel insuficiente de detalles puede generar poca confianza en los modelos y también podría dar como resultado resultados inadecuados. Además, los modelos de procesos de nivel superior dependen de configuraciones detalladas de modelos de nivel inferior y están acoplados a otros modelos de procesos o sistemas. Por ejemplo, un cambio en el número de asistentes médicos o el tiempo de alojamiento en una clínica de atención primaria dará como resultado variaciones en el tiempo de servicio en el modelo de flujo de pacientes, lo que puede generar actualizaciones en el cronograma de citas y cambios en el modelo de flujo de trabajo del médico, y afectar aún más la accesibilidad de la clínica al panel de pacientes. Por otro lado, los modelos con demasiado detalle pueden no ser viables en la práctica debido a problemas de computación e implementación. Además, el desequilibrio de datos causado por disparidades, desigualdades y comportamientos puede dar como resultado insumos insuficientes para los modelos. Se necesita investigación sobre atención inteligente y conectada para abordar de manera sistemática y eficaz el equilibrio entre la complejidad del proceso y la viabilidad metodológica, lo cual es extremadamente desafiante.

Dinámica

Muchos de los modelos y métodos disponibles abordan comportamientos estáticos o de largo plazo. Sin embargo, la dinámica temporal es crítica en los sistemas de atención médica, en particular para la seguridad del paciente, como los comportamientos transitorios en el rescate de pacientes, la prevención de infecciones y los procesos quirúrgicos ( Vincent y Amalberti 2016 ). Además, muchos análisis actuales se centran en cuestiones con altas probabilidades. Pero los eventos de atención médica con probabilidades muy pequeñas pueden tener un impacto sustancial. Cómo respaldar la toma de decisiones en tiempo real para abordar el comportamiento dinámico con pequeñas probabilidades y, al mismo tiempo, lograr buenos resultados para el desempeño general a largo plazo es un desafío.

Integración

La conectividad exitosa del sistema se basa en la integración de datos, modelos y metodologías. Cada elemento conectado tiene su propio modelo, con su propio enfoque, objetivos y prioridades, que pueden ser diferentes y, a veces, incluso conflictivos. Los modelos y metodologías pueden ser cuantitativos (por ejemplo, análisis estocástico y optimización, Brandeau et al. 2004 , Denton 2013 , Hall 2013 , Li et al. 2017 ), cualitativos (por ejemplo, enfoque de factores humanos, Holden et al. 2013 , Carayon 2016 , Carayon et al. 2020a, b), empíricos (por ejemplo, Worthington 2004 , Irving et al. 2009 ) y experimentales (como simulaciones médicas, por ejemplo, Gaba 2004 , McGaghie et al. 2010 ). Sin duda, es difícil integrarlos con los conjuntos de datos adecuados y aprovechar su complementariedad (es decir, aprovechar sus respectivas fortalezas y mitigar sus debilidades) para lograr la convergencia hacia las metas de atención al paciente y, al mismo tiempo, satisfacer cada objetivo. En esta integración, es fundamental abordar las cuestiones subyacentes de las disparidades e inequidades en materia de salud. Necesitamos poner la cuestión de la equidad en materia de salud en el centro de nuestro desarrollo tecnológico y de nuestros esfuerzos de investigación. Esto debería implicar, por ejemplo, un esfuerzo centrado en las poblaciones de pacientes vulnerables, como las que tienen desventajas socioeconómicas y un acceso limitado a las tecnologías. La Figura 7 presenta un ejemplo de dicha integración, en la que se integran diferentes enfoques, métodos, datos y resultados para formar un estudio de circuito cerrado.

Figura 7:

Ejemplo de un estudio de integración

La integración ilustrada en la Figura 7 puede beneficiarse de un marco conceptual general, como el modelo SEIPS (Iniciativa de Ingeniería de Sistemas para la Seguridad del Paciente) ( Carayon et al., 2006 , 2014 ). Según el modelo SEIPS, los resultados del paciente, como la seguridad del paciente o la calidad de la atención médica, dependen del diseño «adecuado» de varios elementos del sistema de trabajo y su integración en los procesos de atención. Necesitamos comprender mejor cómo cuantificar y calificar los elementos del sistema de trabajo y sus interacciones; esto requerirá acceso a datos representativos de alta calidad que se utilizan para desarrollar modelos analíticos y predictivos (ver arriba). En el ejemplo del estudio de integración de la Figura 7 , el modelo SEIPS podría usarse para garantizar que los estudios empíricos proporcionen datos sobre todos los elementos del sistema de trabajo, ya sean observacionales, objetivos, subjetivos, cuantitativos o cualitativos. Estos insumos luego se utilizan para desarrollar modelos cualitativos (por ejemplo, modelo cognitivo para una interfaz tecnológica) y modelos cuantitativos (por ejemplo, modelo estocástico de desempeño del proceso). Luego, los modelos cualitativos y cuantitativos se pueden mezclar e integrar. Esto puede ocurrir, por ejemplo, en el desarrollo de una tecnología o un proceso que pueda probarse experimentalmente antes de su implementación en un entorno de atención. El modelo SEIPS pone a las personas en el centro, incluidos los pacientes, los cuidadores y los médicos. Dado el papel clave de las personas en la Atención Sanitaria 4.0 (véase más arriba), este énfasis en las personas es fundamental y puede ayudar a lograr resultados óptimos tanto para los pacientes como para los médicos (véase más abajo el análisis del Cuádruple Objetivo).

Desde la perspectiva de la investigación, las siguientes implicaciones son de gran importancia:

Es necesario centrarse en las personas: por ejemplo, pacientes, cuidadores y profesionales de la salud.

Al comparar la evolución entre la Industria 1.0 y la 4.0 y la Atención Sanitaria 1.0 y la 4.0, observamos que en ambos dominios se están desarrollando y utilizando nuevas tecnologías, equipos y datos. En la Industria 4.0, la participación de las personas se vuelve menos significativa junto con la creciente automatización. Sin embargo, en la Atención Sanitaria 4.0, con una mayor automatización y uso de la tecnología, la participación y la importancia de las personas se vuelven realmente más críticas. No solo los pacientes, los médicos y el personal de apoyo y relevante están incluidos en el sistema, sino que también sus responsabilidades están aumentando. Por ejemplo, los pacientes tendrán un papel cada vez más proactivo para monitorear y ajustar su salud a través de la retroalimentación proporcionada por dispositivos portátiles e información en línea. El trabajo de las organizaciones de atención sanitaria no se limita al horario de oficina o al horario regular, y necesita integrar un análisis continuo y una respuesta regular a las solicitudes de los pacientes. Desde la perspectiva del profesional de la tecnología sanitaria, las características y necesidades individualizadas (tanto de los pacientes como de los médicos) deben considerarse en el diseño y el servicio de sus productos. La forma en que diseñamos sistemas y procesos para la atención médica 4.0 tendrá un impacto crítico en el comportamiento de los pacientes, los cuidadores y los trabajadores de la salud.

Es necesario centrarse en el sistema y el proceso: equipo, equipo de equipos, red de cuidadores, proceso distribuido a través de los límites organizacionales, participación de la comunidad.

La prestación de servicios de salud es un trabajo en “equipo”. Incluso una visita clínica estándar involucra a muchos miembros diferentes del equipo: pacientes, a veces cuidadores y múltiples médicos y trabajadores de la salud, por ejemplo, médicos, enfermeras, asistentes médicos, farmacéuticos, técnicos de laboratorio, etc. También pueden estar involucrados múltiples procesos, como el proceso de visita del paciente, el proceso de trabajo del cuidador, el proceso de gestión de la información, el proceso de documentos y facturación, etc. Estos equipos y procesos se expanden rápidamente cuando el sistema se vuelve más grande; por lo tanto, incluyen la extensión a otras organizaciones, la comunidad, varias redes sociales y la expansión de los límites físicos del sistema. No solo la comunidad de la salud, sino también otras partes de la sociedad y varias industrias (como la fabricación, el servicio, el transporte, las finanzas) estarán involucradas en la atención médica 4.0. Por ejemplo, la pandemia de COVID-19 ha afectado a todos y a todas las empresas, industrias y comunidades.

Es necesario garantizar que nos centremos en los resultados clave de la atención sanitaria: Cuádruple Objetivo (4)

El objetivo cuádruple consiste en diseñar y optimizar el rendimiento del sistema de atención sanitaria mediante (1) la revolución de la experiencia del paciente, (2) la mejora de la salud de la población, (3) el control de los costes sanitarios y (4) la mejora de la satisfacción de los médicos. Los cuatro objetivos están interconectados y sirven como brújula para señalar la dirección de un sistema de atención sanitaria inteligente y conectado. La Atención Sanitaria 4.0 debe centrarse en estos resultados clave para equilibrar la dependencia positiva y negativa de los objetivos e integrarlos sistemáticamente.

6. Conclusiones y recomendaciones

La asistencia sanitaria 4.0 ofrece numerosas oportunidades y desafíos a la ingeniería de sistemas sanitarios. Para aprovechar las oportunidades y abordar los desafíos con el fin de lograr una asistencia sanitaria inteligente y conectada, proponemos las siguientes recomendaciones:

En primer lugar, es necesario que participen muchas partes interesadas, incluidos todos los campos, desde la ingeniería, las ciencias de la salud y la educación, la mejora de la prestación de servicios de salud y la salud y las tecnologías de la atención sanitaria. Los múltiples ámbitos de especialización abordan diferentes perspectivas de los sistemas de atención sanitaria; sus diferentes puntos de vista y objetivos deben converger para lograr una visión universal y el Cuádruple Objetivo. Esto requiere un esfuerzo significativo de compromiso mutuo, comunicación, coordinación y compromiso entre disciplinas y perspectivas.
En segundo lugar, es necesario utilizar muchas tecnologías y metodologías. Además de utilizar métodos cuantitativos, como técnicas de modelado, simulación, computación y optimización, también se deben utilizar enfoques cualitativos, como encuestas, diseño centrado en el ser humano, evaluación y observaciones de campo. Se debe dar preferencia a la combinación de métodos cuantitativos y cualitativos y a la mezcla de diversos métodos y datos. Además, los estudios empíricos y los proyectos experimentales, como la simulación médica, la realidad virtual y los estudios piloto, son un complemento esencial del modelado, especialmente antes, durante y después de la implementación de nuevas prácticas. Esto permitirá el aprendizaje continuo y la mejora de los procesos y resultados de la atención.
En tercer lugar, tanto el hardware (equipos médicos, dispositivos y herramientas) como el software (modelado, computación, evaluación, etc.) deben estar conectados en un circuito. En el enfoque sociotécnico propuesto, las interacciones entre humanos y máquinas o entre humanos y tecnología se vuelven fundamentales para garantizar conexiones efectivas y una implementación segura de tecnologías inteligentes.

Por último, los seres humanos, incluidos los pacientes, los cuidadores y los trabajadores de la salud, deben estar en el centro de la atención sanitaria inteligente y conectada, tanto en la investigación como en la práctica. Es importante tener en cuenta sus características, necesidades, capacidades y limitaciones a la hora de diseñar e implementar una atención sanitaria inteligente e interconectada. Es fundamental abordar la cuestión de las disparidades y las desigualdades y garantizar que la Atención Sanitaria 4.0 esté diseñada para mitigar y reducir dichas desigualdades y permitir que todas las personas tengan acceso a una atención segura y de alta calidad. Además, se debe abordar el posible impacto negativo de las tecnologías en los sistemas sociotécnicos, como la brecha digital, lo que podría requerir esfuerzos del sector de la salud pública y un mayor reconocimiento del papel de los determinantes sociales de la salud.

Aumento de los costes de los medicamentos innovadores: perspectivas y propuestas

Antonio Vallano^1,2,3 *Caridad Pontes^3,4

Nota del blog: Estamos frente a una crisis de financiamiento. Los medicamentos y sus altos costos, aumentan entre el 3-6% anualmente. El aumento en el precio de los medicamentos está modificando radicalmente la estructura de costos en las instituciones que brindan cobertura a los pacientes, ya sean aseguradoras, prepagos, obras sociales, prestadores con internación y ambulatorios, desplazando otros gastos en la estructura de costos, y en algunos casos, sufriendo la crisis del éxito como decía Tudor Hurt, además se está medicalizando la vida a las personas, que en lugar de hacer esfuerzos para el cambio de habito de vida, prefieren tomar una pastilla, el artículo que les presento es muy interesante y conceptual, porque ofrece un análisis ordenado para quienes tenemos que gestionar sistemas y cuales pueden ser las soluciones, las negociaciones y las regulaciones. Las prescripciones, las guías clínicas, la evidencia científica, la investigación clínica, los productores, la logística, la comercialización, los sectores de compras y las coberturas deben analizar estratégicamente que puede ser posible.

Artículo

Los sistemas de salud pública se enfrentan al desafío de los crecientes costos de los medicamentos, que requieren cada vez más recursos, a menudo a expensas de otras inversiones. El aumento del presupuesto farmacéutico plantea una amenaza a la asignación de fondos para servicios esenciales de prevención y atención primaria de salud, al tiempo que plantea inquietudes sobre el acceso equitativo, en particular en modelos en los que los pacientes pagan parte de los costos de su propio bolsillo. Se requieren propuestas sobre cómo garantizar la accesibilidad, la eficiencia y la estabilidad financiera de manera continua y a largo plazo. El aumento de los costos de los medicamentos puede explicarse en parte por el desajuste entre los marcos tradicionales de precios y reembolso basados en el valor y el tipo de desarrollo clínico de terapias dirigidas y medicina de precisión en la práctica clínica. Los nuevos métodos de evaluación y las estrategias de acceso gestionado deben adaptarse a las terapias dirigidas a poblaciones pequeñas y abordar la creciente incertidumbre. Las estrategias de precios justos, las inversiones sanitarias transparentes basadas en problemas y resultados, las reformas regulatorias, la cooperación internacional y el examen crítico del modelo de adquisición de medicamentos son posibles soluciones.

La transición de un enfoque de precios impulsado por la industria a un modelo de pago impulsado por la salud puede ayudar a alinear el costo de los tratamientos con los resultados de salud reales, sentando las bases para un sistema de atención médica que aborde los desafíos inmediatos y fomente el bienestar a largo plazo.

Reconociendo la falta de una solución de aplicación universal, la implementación práctica de intervenciones requiere un replanteamiento del sistema de precios y acceso y una adaptación a los enfoques terapéuticos específicos.

Equilibrar la innovación con la sostenibilidad financiera requiere un enfoque colaborativo, adaptativo y transparente, así como una transición hacia modelos de pago impulsados por la salud, desplazando el enfoque del costo de los medicamentos al bienestar de las poblaciones de todo el mundo.

Introducción

Los sistemas nacionales de salud enfrentan desafíos en un panorama complejo moldeado por los cambios sociales, ambientales, sanitarios, científicos y tecnológicos en curso ( 1 ). La base de una atención médica accesible y asequible está mostrando signos de tensión, exacerbados por desafíos estructurales y financieros ( 2 , 3 ). Los datos de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) revelaron un aumento constante en el gasto en salud del 4,6% del producto interno bruto (PIB) en 1970 al 8,8% en 2018, con expectativas de crecimiento continuo ( 4 ). En el centro de esta preocupación está la creciente demanda de financiación, impulsada particularmente por los crecientes costos de los medicamentos innovadores ( 5 ).

La ciencia médica ha logrado avances notables y el proceso regulatorio ha logrado enormes avances en la aceleración del acceso a los medicamentos mediante una regulación adaptativa ( 6–12 ) .

La consecuencia no deseada es el aumento del costo de los medicamentos innovadores, no siempre acorde con las mejoras en los resultados de salud ( 13–15 ) .

El cambio hacia medicamentos especializados para enfermedades raras o indicaciones específicas ha alimentado aún más esta escalada de costos ( 16 , 17 ) . La creciente inversión en medicamentos desafía la solidez financiera de los sistemas nacionales de atención de salud y compromete la asignación presupuestaria para otras intervenciones, cuestionando su capacidad para implementar los principios de accesibilidad, asequibilidad y sostenibilidad en la atención ( 18 ).

En 2019, el gasto farmacéutico se convirtió en el tercer componente más grande del gasto mundial en atención médica ( 19 ). Aunque la proporción asignada a medicamentos en los presupuestos de atención médica se ha mantenido relativamente estable, se proyecta que el gasto mundial en medicamentos alcance los 1,9 billones de dólares en 2027, creciendo a una tasa del 3-6% anual ( 20 ).

En particular, en los EE. UU., los costos de los medicamentos de marca recetados con más frecuencia para las personas mayores se han incrementado casi diez veces en comparación con la tasa de inflación anual, según un informe oficial ( 21 ).

En España, los gastos de farmacia han crecido un 50% en los últimos 9 años. A medida que el panorama mundial del gasto farmacéutico continúa su trayectoria ascendente, las repercusiones se sienten agudamente dentro de los sistemas nacionales de atención médica, lo que plantea un desafío significativo para los presupuestos de atención médica en todo el mundo. Esto se ejemplifica con la presión sobre el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido ( 22 ).

La fijación de precios de los nuevos medicamentos implica contribuciones entrelazadas de los sectores público y privado a la investigación y el desarrollo (I+D) ( 5 , 23 ). El sector público se centra en la investigación básica, actuando como catalizador de las inversiones del sector privado en el descubrimiento y desarrollo de medicamentos. El modelo actual gira en torno a los sistemas de atención sanitaria que adquieren bienes, donde pagan un precio que representa la fabricación, la comercialización y una parte justa de los costos de I+D de los bienes ( 5 , 23 ).

La introducción de la medicina de precisión y la autorización de comercialización adaptativa desempeñan un papel transformador en el ecosistema. El modelo convencional de precios y reembolso está diseñado principalmente para el uso crónico de medicamentos por poblaciones amplias, basado en la dinámica del mercado y un retorno de la inversión predecible a través de un precio regulado estable de los bienes pagados por los sistemas de salud. En ese marco, los medicamentos altamente efectivos que se utilizan para tratar a pocos pacientes obtienen precios altos.

La industria farmacéutica se ha adaptado rápidamente a las oportunidades que ofrece el nuevo escenario, y la planificación estratégica del acceso a productos dirigidos a múltiples indicaciones prioriza las indicaciones de menor tamaño con el mayor valor agregado para obtener precios iniciales exorbitantes para medicamentos de nicho ( 5 ).

Estos han allanado el camino para las negociaciones de las indicaciones posteriores (más amplias). Como el producto ya tiene un precio y está disponible, su uso en nuevas indicaciones puede ocurrir antes o durante las negociaciones, de modo que el proceso puede verse sesgado por un impacto creciente y con frecuencia da como resultado solo reducciones de precio marginales que no compensan el crecimiento de la población objetivo. Además, los medicamentos de seguimiento destinados a las mismas indicaciones (adicionales) comienzan las negociaciones a precios precedentes (distorsionados), alejándose progresivamente del enfoque de fijación de precios basado en el valor previsto, lo que produce inflación de precios ( Figura 1 ).

Figura 1. Desafíos y complejidades en el panorama farmacéutico.

Una prevalencia baja y una necesidad médica de alta gravedad a menudo se priorizan como la primera indicación para solicitar la comercialización de medicamentos innovadores. Los incentivos a la innovación y la conciencia médica y social de la necesidad clínica y la carga de la enfermedad enfatizan la urgencia de acelerar una aprobación condicional temprana que puede basarse en evidencia limitada. Una vez aprobadas, las decisiones de fijación de precios están influenciadas por incertidumbres que impiden construir modelos económicos precisos, mientras que la necesidad social, la regla del rescate y la disposición social a pagar tienden a acelerar las decisiones de acceso y determinar precios altos. Una vez que el producto está disponible comercialmente, las negociaciones posteriores para indicaciones adicionales o productos de la competencia están influenciadas por el primer precio, que no compensa el crecimiento de la población objetivo ni regula los precios. Las expectativas de los profesionales y los pacientes empujan a los pagadores a priorizar el acceso clínico a pesar de las incertidumbres y los precios altos; el sobreprecio relativo conduce a una presupuestación asimétrica y puede representar una alta proporción del presupuesto de atención médica a expensas de otras inversiones, generando así costos de oportunidad.

A pesar de los desafíos, el marco legal para la fijación de precios y la adquisición se ha mantenido esencialmente similar, lo que limita el margen de maniobra de las respectivas administraciones. No se puede retrasar más una revaluación fundamental del modelo tradicional de financiación farmacéutica, reconociendo el rápido crecimiento de las innovaciones médicas, las incertidumbres clínicas y los desafíos financieros. Las perspectivas de los vendedores y los compradores requieren un realineamiento para lograr precios justos, que preserven la sostenibilidad y la innovación sin comprometer el acceso ( 5 , 22 , 24 , 25 ).

Se requiere una adaptación a un paradigma terapéutico en evolución de los modelos de fijación de precios, sus vínculos con los incentivos de I+D y el modelo de prestación de atención médica para recuperar un equilibrio justo entre los sistemas nacionales de atención médica resilientes y la próspera industria farmacéutica ( 5 , 24 , 25 ).

En las siguientes secciones, se resume la naturaleza multifacética de la crisis de los crecientes costos farmacéuticos, su impacto en la sostenibilidad de los sistemas nacionales de atención médica y algunas soluciones integrales a desafíos específicos.

2 Los desafíos actuales del gasto farmacéutico mundial: el aumento de los costes de los medicamentos y la carga sobre los sistemas públicos de salud

Los factores que actualmente influyen en el precio de los medicamentos innovadores incluyen aquellos relacionados con el retorno de la inversión (como los altos costos de desarrollo, la amortización de fracasos previos, los dividendos y el retorno del inversor y los costos de fabricación), los relacionados con el valor (como los beneficios clínicos y el impacto y la perspectiva sanitaria y social) y la asequibilidad (como el impacto económico y financiero, la sostenibilidad y el impacto de recursos cada vez mayores dedicados a la adquisición de medicamentos a expensas de otras inversiones sanitarias, es decir, los costos de oportunidad). Además, la coherencia con decisiones anteriores (y la trazabilidad de los criterios aplicados) y la influencia de los precios de productos similares tienen un impacto sustancial en los precios.

El contexto político y social determina las políticas y prioridades sanitarias, y los precios están influenciados por la creciente conciencia y expectativas profesionales y sociales con respecto a los medicamentos innovadores, el poder de lobby farmacéutico y el costo político de las decisiones.

La ley de la oferta y la demanda, la necesidad de innovaciones y la disponibilidad de suministros para satisfacer la demanda son determinantes relevantes de los precios ( 26 – 28 ).

El monopolio ha surgido como un contribuyente principal a los altos precios de los medicamentos, al retener la competencia y las alternativas ( 26 – 28 ). La alta disposición a pagar por tratamientos dirigidos a enfermedades graves sostiene los precios elevados de los medicamentos ( 26 , 29 , 30 ).

Vale la pena señalar que los precios y el reembolso son competencias nacionales, que no se ajustan al modelo de negocios global de las compañías farmacéuticas y plantean dificultades adicionales para la fijación de precios en cada país. Actualmente, los principales mercados que sostienen medicamentos innovadores de alto precio crean disparidades de ingresos entre diversos mercados, y el acceso en países de bajos ingresos puede no estar garantizado ( 24 ).

La industria biofarmacéutica justifica que los altos precios de los medicamentos son esenciales para sostener la fabricación, la investigación y el desarrollo ( 31 ).

Las estimaciones de los costos de desarrollo de fármacos varían significativamente, lo que pone de relieve las diferencias metodológicas y la necesidad de transparencia en su evaluación ( 5 , 32 , 33 ).

Como las empresas a menudo dependen de la inversión pública para el descubrimiento de fármacos, si la contribución pública al descubrimiento no se considera al momento de fijar el precio, la sociedad podría terminar pagando dos veces por la innovación y el desarrollo de nuevos fármacos ( 34 ). Además, incluso si se reconoce la inversión pública en I+D, las negociaciones de precios carecen de transparencia, con una ausencia de claridad sobre cómo los factores de inversión pública revierten en menores costos generales de los medicamentos ( 5 , 35 ). Además, las 15 principales empresas biofarmacéuticas priorizan las actividades de venta sobre la investigación y el desarrollo ( 34 ).

Las decisiones regulatorias para la autorización y fijación de precios de productos varían, lo que plantea desafíos para fomentar la innovación, particularmente en las economías menos prósperas ( 35 ). Algunos actores afirman que el cabildeo sin oposición, particularmente con la Comisión Europea, obstaculiza las reformas para reducir los precios de los medicamentos ( 36 , 37 ). Además, el cabildeo se extiende a los médicos y al público, lo que oscurece la visibilidad, la conciencia y la defensa de las políticas que abordan los costos de los medicamentos ( 26 , 38 , 39 ).

Los desafíos que plantean los medicamentos huérfanos y las terapias avanzadas complican aún más el panorama, con el mercado limitado para los medicamentos huérfanos y los costos crecientes de las terapias avanzadas que contribuyen a una crisis inminente para los sistemas de atención médica ( 40-44 ) . Por lo tanto, el modelo actual de gasto farmacéutico exhibe fallas inherentes, con regulaciones obsoletas que no se alinean con los enfoques terapéuticos en evolución, lo que lleva a negociaciones con precios exorbitantes para medicamentos que abordan poblaciones limitadas ( 5 , 35 ). La insostenibilidad del sistema se ve subrayada por su incapacidad para considerar resultados de salud holísticos, lo que requiere un cambio de paradigma hacia enfoques de atención médica proactivos ( 45 ).

3 posibles soluciones: hacia un sistema de pago basado en la salud

La insostenibilidad a largo plazo del sistema actual exige pasar de un enfoque reactivo a uno proactivo, que pueda abordar las causas profundas en lugar de simplemente aliviar los síntomas. Revisar los conceptos fundamentales de los modelos de negocio de investigación y desarrollo, ampliando el alcance al contexto mundial, puede permitir reconsiderar la actual escalada de precios para lograr un precio justo de los medicamentos ( 25 ).

3.1 Garantizar una competencia justa

En el contexto del auge de la medicina molecular, el tiempo desde el descubrimiento hasta la comercialización se ha acortado ( 46 ), y el fraccionamiento progresivo de las indicaciones ha dado lugar a múltiples patentes para el mismo fármaco y monopolios prolongados ( 47 ). La velocidad de la innovación supera el tiempo de protección del mercado, de modo que el papel de regulación de precios de los genéricos y biosimilares es mínimo. Además, las estrategias de perennización limitan la capacidad de regular el mercado a través de la competencia. Por lo tanto, la reconsideración del sistema de patentes para prevenir el exceso de patentes y el abuso es una estrategia mundial propuesta recurrentemente ( 48 ). Además, sería necesario imponer sanciones más estrictas para desalentar los esquemas de “pago por demora”, asegurando una competencia justa ( 49 ).

Para fomentar la competencia, es esencial acelerar los procesos de aprobación de los medicamentos genéricos y biosimilares. La agilización de la aprobación regulatoria a nivel mundial puede reducir las redundancias, pero requiere confianza y cooperación entre los países. La fabricación de medicamentos genéricos sin fines de lucro y la concesión de licencias obligatorias son otras vías que se pueden considerar a nivel mundial, en particular cuando las negociaciones para fijar precios razonables enfrentan obstáculos o demoras ( 50 , 51 ). Por último, educar a los profesionales de la salud sobre la seguridad de los biosimilares e implementar una estrategia integral puede facilitar la entrada oportuna de biosimilares rentables ( 52 ).

3.2 Centrarse en los resultados sanitarios

El paradigma del valor de la atención médica cuantifica las mejoras en los resultados de salud individuales en relación con el costo incurrido. Ya existen estrategias establecidas para gestionar el acceso basadas en distintos niveles de incertidumbres clínicas y económicas. Mientras que la incertidumbre económica intenta contener el impacto presupuestario (por ejemplo, a través de descuentos, niveles y topes), la fijación de precios basada en resultados propone vincular los costos de los medicamentos directamente a su efectividad real en el tratamiento de condiciones específicas ( 53 , 54 ). Si bien la fijación de precios basada en resultados se ha considerado progresivamente como una posible solución a la creciente incertidumbre regulatoria, su implementación exige un marco sólido para medir los resultados de salud. Establecer métricas estandarizadas que reflejen con precisión la efectividad de los tratamientos se ha vuelto primordial. Surgen desafíos para determinar las unidades de valor y los costos justos, así como las medidas de resultados universalmente aceptadas. Los estándares actuales, como los años de vida ajustados por calidad (AVAC), no tienen en cuenta varios determinantes de precios. Se necesita un marco estandarizado y metodologías rastreables para medir los múltiples determinantes de los resultados de salud, lo que requiere la colaboración entre proveedores de atención médica, investigadores y compañías farmacéuticas ( 55 ).

También existen desafíos para la implementación de modelos de acceso basados en resultados, que incluyen la resistencia de las compañías farmacéuticas, la dificultad para obtener datos confiables sobre las métricas de resultados y los costos de transacción para los proveedores de atención médica. Los programas piloto pueden ayudar a probar y refinar las métricas de resultados y la logística ( 56 , 57 ).

Los pagos de transferencia de las empresas farmacéuticas a los pagadores, cuando se combinan con precios basados en resultados, tienen el potencial de mejorar los resultados financieros para ambas entidades, en particular para medicamentos con altas incertidumbres sobre la efectividad o bajas probabilidades de éxito anticipadas ( 58 ), pero los acuerdos de pago por desempeño con productos cuyos resultados de salud pueden esperarse en el mediano a largo plazo (por ejemplo, terapias genéticas) requieren períodos de implementación plurianuales, que a menudo no encajan en los procedimientos de adquisición y no coinciden con las cuentas basadas en el año fiscal. Además, la recopilación de datos dedicada y la evaluación periódica de los resultados requieren enormes esfuerzos que a menudo no se prevén al inicio de los acuerdos y representan el uso de recursos públicos para complementar la información faltante sobre un producto comercializado que se paga por adelantado. Proponemos que se necesitan nuevos modelos de precios y reembolsos para manejar las autorizaciones condicionales de modo que el nivel reducido de evidencia al momento de la entrada al mercado y la contribución pública para la eliminación de la incertidumbre se compartan genuinamente entre la industria y los sistemas de salud (lo que podría llamarse modelos de “pago por evidencia”).

3.3 Centrarse en los problemas de salud

Se debe producir un cambio de paradigma desde el modelo de precios convencional (basado en productos) hacia modelos más adecuados para nuevos enfoques terapéuticos (basados en problemas) para alinear los marcos de regulación y precios. En ese movimiento, los sistemas nacionales de salud deben alejarse de la adquisición de bienes para encontrar modelos de financiación que puedan ir más allá de los costos de los productos farmacéuticos, hacia una visión amplia de la salud pública. El pago por problemas de salud implica reembolsar a los proveedores de atención médica no solo por los servicios prestados sino por abordar eficazmente los problemas de salud de la población, alineando así los incentivos financieros con la resolución de los problemas de salud ( 59-61 ) . Sin embargo, se requiere un sistema de clasificación estandarizado, que exige esfuerzos colaborativos, para los problemas de salud, y se necesita una transformación profunda de la gestión de la salud para implementar nuevos modelos que paguen por salud. Llegar a un consenso sobre categorías y estándares para la fijación de precios puede ser un desafío, y la incertidumbre con respecto a los ingresos puede impedir que los proveedores de atención médica pasen de los sistemas de facturación convencionales basados en la actividad a modelos basados en resultados. Evaluaciones exhaustivas y programas piloto en áreas especialmente adecuadas pueden allanar el camino para una implementación efectiva ( 62 , 63 ).

3.4 Negociación justa y colaboración

Las negociaciones transparentes de precios y reembolsos entre los ministerios de salud y las compañías farmacéuticas han sido reclamadas por mucho tiempo y consideradas como un elemento indispensable de rendición de cuentas. Se necesitan métodos rastreables para estructurar cómo consideraciones como los costos de I+D, los costos de fabricación, el valor clínico, la necesidad médica y el impacto social deben tener prioridad al determinar un precio justo para que las metodologías de fijación de precios y toma de decisiones sean más predecibles para todas las partes interesadas ( 64–67 ). El análisis de decisiones de criterios múltiples (MCDA) se ha propuesto como un enfoque sistemático para recopilar y organizar diferentes elementos de las decisiones de fijación de precios y reembolsos ( 68 ) . Los esfuerzos de colaboración pueden producir estructuras de precios que equilibren los incentivos de I+D y la sostenibilidad financiera de los sistemas de salud, pero esto necesariamente requiere transparencia y coordinación internacional. Establecer plataformas de negociación y supervisión regulatoria evitando la asimetría de la información puede mejorar las negociaciones justas y transparentes que estén alineadas con objetivos de salud más amplios y un equilibrio justo entre los incentivos de innovación y la sostenibilidad financiera ( 64 , 68–71 ) .

3.5 Cambio hacia la salud preventiva

Las medidas de salud preventivas son sustancialmente más eficaces para mejorar la salud y aumentar la eficiencia, y pueden aliviar la creciente dependencia del uso de medicamentos costosos. Invertir en programas sólidos de prevención y vacunación, educación para la salud e intervenciones en el estilo de vida permite a los sistemas nacionales de salud mitigar de manera proactiva la carga financiera asociada con el aumento de los costos farmacéuticos, pero exige una inversión inicial en una estrategia integral y recursos; por lo tanto, la inversión a menudo se retrasa debido a la falta de priorización de la inversión requerida para implementar la innovación causada por objetivos de corto plazo y limitaciones presupuestarias ( 71 ). Por lo tanto, se requiere un apoyo político decidido y esfuerzos de colaboración entre proveedores de atención médica, agencias de salud pública e instituciones educativas, y también se requiere una transferencia de recursos presupuestarios de medidas curativas a intervenciones preventivas ( 71 ). Una mayor conciencia pública de la relación costo-efectividad a largo plazo de las medidas preventivas a través de campañas dedicadas puede aumentar la demanda social y el apoyo político para la atención médica preventiva.

3.6 Es hora de reformas regulatorias

Los gobiernos deben considerar la implementación de reformas regulatorias audaces para fomentar precios justos y aumentar la competencia dentro de la industria farmacéutica. Hay demandas reiteradas de regulaciones más estrictas y transparentes sobre prácticas de fijación de precios, protección de patentes y exclusividad de mercado para responder y adaptarse al cambiante contexto terapéutico y regulatorio; se necesita un nuevo marco para mitigar los monopolios que contribuyen a la inflación de los precios de los medicamentos y crear un panorama más competitivo ( 24 , 66 ). La implementación de reformas regulatorias implica navegar por paisajes legales complejos y dinámicas de la industria y el sistema de atención médica que operan con una visión de largo plazo. Los gobiernos deben lograr un delicado equilibrio entre garantizar precios justos y fomentar el desarrollo industrial competitivo y el mercado farmacéutico a través de la colaboración entre los órganos legislativos, las agencias regulatorias y los expertos legales ( 35 , 64 , 68-70 ) . Es clave involucrar activamente al público en los debates para obtener apoyo para reformas regulatorias esenciales y ejecutar un plan de implementación determinado.

3.7 Cooperación internacional

En nuestro panorama farmacéutico globalizado, donde las fronteras se difuminan y la interacción entre los mercados farmacéuticos fluye, la falta de cooperación internacional entre gobiernos, organismos reguladores y compañías farmacéuticas exacerba los desafíos regulatorios sobre el acceso y los precios de los medicamentos. Las políticas nacionales individuales agregan capas de complejidad, lo que dificulta la coherencia y la cohesión ( 35 ). Abordar los crecientes costos de los medicamentos exige colaboración a nivel mundial, la exploración de soluciones innovadoras alineadas con un marco global común y la evitación de amenazas que pueden derivar de criterios conceptualmente heterogéneos en los distintos mercados.

Reconociendo la naturaleza global de los mercados farmacéuticos, la cooperación internacional ha surgido como un eje para cualquier cambio transformador. Los acuerdos internacionales y las normas regulatorias para precios justos exigen la colaboración entre los gobiernos, las organizaciones internacionales y la industria farmacéutica. Existen muchas barreras a la cooperación, como los diferentes modelos y prioridades de atención médica, las diferencias de riqueza económica entre las naciones, los intereses industriales nacionales y la garantía del cumplimiento de los acuerdos y normas internacionales ( 72 , 73 ). Los esfuerzos diplomáticos para alinear las prioridades globales de atención médica y establecer un organismo internacional para supervisar y hacer cumplir las prácticas de precios justos pueden ayudar a superar estas barreras, y un consenso global sobre prácticas de precios éticos es primordial.

3.8 Implementación efectiva

Los largos ciclos de los modelos actuales de incentivos, investigación, fijación de precios y retorno de la inversión, y por lo tanto el tiempo de implementación, no pueden ser de corto plazo, especialmente si se considera que puede ser necesario revisar la esencia misma del pago por bienes. Un movimiento de este tipo requiere un plan colaborativo y progresivo que navegue por entornos regulatorios complejos que permitan superar la inercia de décadas y, al mismo tiempo, abordar las barreras y resistencias de las diferentes partes interesadas. Todos los procesos deben garantizar que los cambios beneficien a la atención médica y a la industria de incentivos, por lo que requieren una consideración cuidadosa y una planificación estratégica. La prueba piloto de soluciones específicas para los problemas que han surgido recientemente puede permitir una implementación progresiva y práctica, en paralelo con las adaptaciones regulatorias que reconozcan que no existe una solución única para todos.

La Estrategia Farmacéutica para Europa y las propuestas de reforma asociadas contienen propuestas para la adaptación de un marco regulatorio que abre una valiosa ventana de oportunidad para el avance ( 35 , 74 ). Muchas soluciones potenciales pueden incorporarse a las regulaciones, como las resumidas en la Tabla 1 , donde se proponen varios problemas específicos y posibles soluciones para abordar diferentes desafíos en la fijación de precios y el reembolso de medicamentos. Algunas ya están en la práctica, mientras que otras aún son teóricas y pueden ser útiles para avanzar en la transformación, pero requieren desarrollo. Estas podrían probarse para aprender sobre su desempeño y las barreras y facilitadores de implementación. Adaptar estas estrategias al contexto único de cada sistema de atención médica puede permitir un equilibrio entre el imperativo de innovación y la necesidad de sostenibilidad financiera.

4 Conclusión

Desde las fallas inherentes al modelo actual de gasto farmacéutico hasta las complejidades globales de los marcos regulatorios, es esencial una comprensión integral de los desafíos que plantea el aumento de los costos de los medicamentos. Algunos desafíos y tensiones de los modelos actuales se destacan en los casos de los medicamentos huérfanos y las terapias avanzadas, y las posibles soluciones para abordarlos incluyen un compromiso global para establecer precios justos, fomentar la innovación y garantizar la sostenibilidad financiera de los sistemas nacionales de atención de la salud.

Reconociendo la ausencia de una solución de aplicación universal, la implementación práctica de intervenciones específicas requiere un enfoque adaptado a cada sistema de atención de salud, que puede guiarse por la puesta a prueba progresiva de nuevos modelos. Puede requerir una reforma fundamental del modelo farmacéutico actual, asegurando no sólo incentivos para la I+D, sino también que la atención de salud siga siendo accesible, eficiente y financieramente sostenible a largo plazo. Los desafíos inmediatos a los que se enfrentan los sistemas de atención de salud pueden abordarse explorando estrategias alternativas de fijación de precios basadas en los problemas y resultados de salud, liberando recursos para medidas preventivas destinadas a mejorar el bienestar a largo plazo de la población mundial. Es necesario fomentar la negociación y la cooperación internacional para alinear las estrategias internacionales con las competencias nacionales.

Una planificación prospectiva y un enfoque colaborativo y adaptativo pueden permitir avanzar hacia un futuro de atención sanitaria en el que los costos sean bastante proporcionales a los resultados, centrándose en el bienestar de la población y manteniendo los incentivos para una innovación vibrante y floreciente

Editorial. Desafíos de la IA en el Cuidado de la Salud

Carlos Alberto Díaz. Profesor Titular Universidad ISALUD

La inteligencia artificial integrará en los próximos años la vida profesional de los integrantes del equipo de salud, la salud pública, las especialidades, como un elemento de colaboración, complementación, mejora, también como un potenciador de las capacidades, como un señalador en el pronóstico de las enfermedades, en la elección de determinados tratamientos, en la respuesta esperada a un tratamiento elegido, estando en un estadio aún de crecimiento, de investigación febril, difusión, conociendo con prudencia que grandes jugadores de la industria o la minería de los datos están compitiendo con un variado portfolio de productos: Google, Microsoft, datarobot, IBM, SAS (academy for data science), Amazon web service, Dataiku, Databricks, 4paradigm, Alibaba Cloud, etc que dificultará el intercambio de información entre los distintos sistemas de información, pero con gran capacidad de inversión y posicionamiento, en una carrera en el tiempo.

Es imperioso establecer normativamente los marcos de responsabilidad, legales y éticos, transparencia y datos, que debe sumarse niveles de seguridad, interactuar sumando el blockchain, el modelos de aprendizaje del lenguaje, en la lectura e interpretación del lenguaje, en diseñar dispositivos wearables que transmitan desde el paciente a la nube, con niveles de seguridad y dominio de la información, que una vez procesada y analizar información que antes no podíamos, sea para mejorar la toma de decisiones, pero surgen desafíos como quien será el culpable frente a una decisión tomada con el respaldo de la inteligencia artificial, que siguiendo nuestra base constitutiva del derecho será una responsabilidad objetiva, relacionada con el desarrollador, si otorga licencia para su uso y quien la utiliza, con todos los grises que esto determina, y quien establecerá el corte en el cual una base de datos abierta, pueda aprender otras respuestas y en definitiva expresar algo distinto, evento que ocurrió en la medicina, pero tal vez observada en varias décadas, en los cuales observamos con dramatismo que hemos tomado decisiones que con la evidencia disponible en ese momento le podríamos haber causado un daño al paciente.

También ver los elementos de una imagen que a pesar de estar incorporados no sirven o no son suficientes para que las redes neuronales profundas aprendan con la debida certeza y el resultado que arrojen este sesgado por tener información granular.

Estamos frente a una tecnología disruptiva que tiene campos amplísimos para consagrar su aplicabilidad, su inserción en determinadas sociedades y en circunstancias particulares, como lo será acortar los tiempos en el desarrollo de las drogas y en la medicina traslacional, en ayudar a levantar el nivel de los médicos que están frente a los pacientes, o que están viendo una biopsia, y necesitan una ayuda de una base de datos, información que está en la imagen de la tomografía y no es vista por el ojo humano más avezado, por el entrenamiento que puede dar la realidad virtual, por poder potenciar fuertemente la teleconsulta, con datos, por fortalecer la capacidad de los pacientes en poder mejorar su calidad de vida, cambiando los hábitos de vida, con información proveniente del punto de cuidado. aumentar la seguridad de los pacientes internados instalando black box en los quirófanos, o bien controles en la cama de los pacientes para evitar sus caídas o realizar avisos sobre problemas que surgen en la actividad quirúrgica.

Los profesionales deberán tener las competencias digitales en la salud, para utilizarlas de modo adecuado, con alfabetización digital, dispositivos digitales, evaluar críticamente paginas web en salud, protección de datos, alfabetización en datos de fuentes de recolección de la información, buscar información de calidad, habilidades de interpretación de datos y resultados, uso de comunidades y redes para la salud trabajo colaborativo.

El campo específico de la AI y la salud, sencillamente no es posible imaginarlo, al entusiasmo le tendremos que poner prudencia, normativa y ética, sabiendo que esta frente a sistemas complejos, que por más que tengamos ecuaciones bien desarrolladas, buenos Transformers, aprendizajes bien supervisado, bibliotecas de datos chequeados y confiables, estamos tratando que ese universo de interacciones que es el cuerpo humano y los otros factores que desde el determinismo genómico, pueden activarse o representar una característica fenotípica particular.

La tecnología está redefiniendo una nueva forma del cuidado de la salud, es una necesidad urgente, para garantizar la calidad y la seguridad en la atención, que las escuelas de formación impulsen estas habilidades, aprovechando el entorno digital del futuro.

Cambios de Estilo de Vida: Claves para la Salud

Apoyar los cambios en el estilo de vida y abordar los determinantes sociales de la salud

Los principales factores de riesgo de todas las enfermedades crónicas, diabetes, enfermedad cardiovascular, Cáncer, EPOC, Alzheimer están íntimamente relacionados con los cambios en el estilo de vida.

Una alimentación saludable, la actividad física, el abandono del hábito de fumar y la reducción del consumo de alcohol requieren una acción individual y cambios en el estilo de vida.

El papel de los profesionales médicos en el apoyo a estos cambios de comportamiento en el estilo de vida no se puede subestimar y es un complemento importante del tratamiento. Además, garantizar un enfoque equitativo y respetuoso de la atención ayudará a mitigar las disparidades sanitarias conocidas y a generar confianza. Sin embargo, los cambios en el estilo de vida también requieren oportunidades.

En jurisdicciones sin oportunidades, el cambio de comportamiento es difícil. Por ejemplo, cuando se vive en un desierto alimentario, en condiciones de tener un 50 % de pobres y dos de cada tres niños, es difícil adoptar hábitos alimentarios saludables, y cuando no hay lugares seguros y de fácil acceso para hacer ejercicio, es difícil aumentar la actividad física. Nuevamente tenemos que recurrir a la educación, al aula, a la atención primaria y la sanología.

Cuando las circunstancias económicas, la distancia a la atención sanitaria o el acceso al transporte se interponen en el camino de los cambios en el estilo de vida, el camino hacia la salud es cuesta arriba. Por lo tanto, si no abordamos estos factores, a menudo llamados determinantes sociales de la salud (DSS) o factores no médicos que influyen en la salud, el cambio de comportamiento individual y poblacional es difícil de alcanzar. Los DSS, son “los factores no médicos que influyen en los resultados de salud. Son las condiciones en las que las personas nacen, crecen, trabajan, viven y envejecen, y el conjunto más amplio de fuerzas y sistemas que configuran las condiciones de la vida diaria. Estas fuerzas y sistemas incluyen políticas y sistemas económicos, agendas de desarrollo, normas sociales, políticas sociales, racismo, cambio climático y sistemas políticos”. Hoy en día, existe un movimiento para abordar tanto los DSS como las necesidades individuales relacionadas con la salud. Con el reconocimiento de que las necesidades sociales de una persona tienen un efecto directo en los resultados de salud, el sistema de atención médica está avanzando hacia la detección de necesidades sociales y el desarrollo de estrategias de derivación con socios comunitarios. Simultáneamente, las coaliciones comunitarias y la salud pública y los representantes de múltiples sectores (es decir, transporte, vivienda y desarrollo económico) se están alineando para abordar los SDOH basados en la población.

El futuro y la innovación

La epidemiología de las enfermedades crónicas prevenibles, como el cáncer, las afecciones respiratorias, la diabetes tipo 2, las enfermedades cardíacas y los accidentes cerebrovasculares, se ve profundamente afectada por los cambios en el estilo de vida relacionados con la dieta, el tabaquismo, la actividad física y el consumo de alcohol. Es evidente que estos comportamientos también afectan el desarrollo de la enfermedad de Alzheimer y otras demencias. Además, un gran porcentaje de personas padecen múltiples enfermedades crónicas, lo que complica aún más la atención médica y los resultados de salud. Al mirar hacia el futuro para reducir la carga de las enfermedades crónicas, anticipamos una innovación continua. Por ejemplo, hay un enfoque cada vez mayor en el autocontrol de la biometría relacionada con la actividad física, la dieta y la presión arterial.

En la medida que los ciudadanos toman sus métricas de salud en sus propias manos a través de dispositivos portátiles, aplicaciones tecnológicas y mensajería automatizada, esperamos ver cambios en el uso de la atención médica, la interoperabilidad y, con suerte, noticias alentadoras en el cambio de comportamiento y la autogestión de las enfermedades crónicas. Sin embargo, la tecnología es costosa, requiere accesibilidad y debe ser culturalmente competente. Hasta la fecha, existen disparidades, como el acceso a Internet, la cobertura de seguros, la concienciación educativa y otros factores que contribuyen a ello. Estas disparidades se amplificaron durante la pandemia, ya que poblaciones específicas, como los grupos raciales y étnicos, las personas que viven en condiciones socioeconómicas bajas y regiones geográficas específicas, tenían un mayor riesgo de sufrir resultados graves de COVID-19. Para lograr la equidad en la salud, estas innovaciones deben adoptar estrategias matizadas que tengan en cuenta la equidad en la salud.

Al mirar hacia el futuro en lo que respecta a los cambios en el estilo de vida, nos enfrentaremos tanto a los desafíos de la prevención como a las oportunidades que brinda la innovación tecnológica. Al mismo tiempo, las crecientes opciones farmacéuticas para el tratamiento de la diabetes y la obesidad, por ejemplo, pueden hacer que la prevención sea menos urgente.

Después de todo, ¿por qué centrarse en los cambios ambientales si hay tratamiento disponible?

Sin prevención, en todo el mundo, es probable que sigamos viendo aumentos en las enfermedades crónicas a edades más tempranas y todos los resultados consecuentes de creciente morbilidad y consecuencias económicas. Esto también será un desafío para la medicina del estilo de vida, dado el apetito del público por soluciones fáciles. Pero, como proveedores y profesionales de la salud pública, nuestros esfuerzos son urgentemente necesarios ahora más que nunca.

Nuestro futuro depende de ello.

Editorial. Desregularización Sanitaria: Un Análisis Crítico

Dr. Carlos Alberto Diaz. Profesor titular Universidad ISALUD.

Se perdió la señal del GPS.

Por qué lugar está pasando la discusión del sistema de salud, es claramente un final de época, sin entender que vendrá, no es muy fácil de entender, porque se entremezclan razones e intenciones, privilegios y necesidades, grietas y ruptura de puentes en la sociedad, que no se dialoga sobre qué salud quiere y necesita, se confronta, se violenta con la palabra, los temas están referidos al financiamiento, la cobertura, la intermediación, las obras sociales nacionales, la delegación de responsabilidades a las provincias de un país federal, una deriva hacia la concentración, pero nada relacionado con la mejora del acceso, con la calidad de las prestaciones y la seguridad de las prestaciones, la salud bucal o mental de las personas, sino que los precios de los planes de medicina prepaga se fijarán libremente, que todos los aspectos de los planes aumentaran en igual proporción, que se liberan los traspasos, pero no existe ningún aspecto que nivele el dintel recaudatorio, para llegar al costo del programa médico, una supuesta revisión del P.M.O. que será una puesta en claro para la justicia, que de acuerdo a un fallo de la corte, se consagró que este aspecto es solo un piso y una ley que le dé entidad institucional al COFESA.

No se habla como integrar en el sistema al PAMI y las obras sociales provinciales o las de derechos especiales. Como se fijará o actualizará el precio del monotributo a la salud, cuando se impulsa un control específico como estos reciben las prestaciones.

Como se afrontará el mayor problema fiscal que tiene un sector privado tan importante como el de la salud, que se sostiene en una emergencia económica, que no se podrá afrontar, con más de 23 años de vigencia, lo cual pone a todas las instituciones a distancia de una decisión de la entidad de recaudación fiscal. No se avanzan en paliativos de como compensar el IVA Compras que tienen un crédito a su favor, que podría compensar en parte los aportes patronales no abonados.

El aumento de los precios de los medicamentos, que son los que más influyen en la estructura de costos de la salud, los mismos superan a los de los países de origen, siendo bienes que no tendrían porqué tener elasticidad, parecen tener a juzgar por la disminución de la venta de unidades en el mostrador. Amenazas de importaciones de otros países de medicamentos intenta sin plan real mitigar esta posición de los laboratorios.

El precio de algunos tratamientos que tienen evidencia científica, pero no asequibilidad, generando un gasto catastrófico para los financiadores, gerenciadoras y pacientes, que se aferran a esperanzas, cuyo fundamente debe ser revisado y avalado por expertos. Que genera un costo de oportunidad fatal a otras prestaciones, que son integrales y de mayor impacto colectivo.

Los problemas de siempre para aumentar la productividad en los hospitales públicos, por su amateurismo de gestión, la carencia de profesionales, y en especial la falta de anestesiólogos suficientes. Los problemas ocasionados por las formas de contratación, pago y remuneraciones del sector público. Los serios inconvenientes en la consideración escalafonaria de la enfermería. El agotamiento de los equipos de salud. Las residencias que quedan libres.

El serio retraso en los honorarios por parte de las obras sociales que habilita a los médicos al cobro de diferenciales.

Los salarios atrasados que dificulta llegar a niveles de financiamiento per cápita adecuado a la cobertura de los costos. Muchos trabajadores de la salud integran el colectivo de los trabajadores que teniendo empleo formal caen en la pobreza. El salario no genera dignidad.

La posibilidad que el Dengue endémico en Argentina se convierta en epidémico y la escasa adherencia a la vacunación que tienen los grupos que hasta ahora la podrían recibir. Su carencia en el ámbito privado para poder acceder a la misma pagándola del bolsillo.

El retraso en los turnos y las listas de espera ocultas que tienen los pacientes. Se están tratando pacientes que llegan a la consulta con tumores más avanzados y a mayor edad.

No contempla los determinantes sociales de salud. Los DSS, son “los factores no médicos que influyen en los resultados de salud. Son las condiciones en las que las personas nacen, crecen, trabajan, viven y envejecen, y el conjunto más amplio de fuerzas y sistemas que configuran las condiciones de la vida diaria.

No se habla de como combatir los costos de la ineficiencia, que es un 30% del total del gasto, que podría redistribuirse.

Una función de rectoría cada vez más débil. Resoluciones que emite la autoridad de aplicación sobre los medicamentos y quienes lo deben prescribir, que generó tal incordio, que naufragó antes de empezar.

En la salud la desregulación es importante, pero debe entenderse que es un proceso que contiene e involucra a personas, que están enfermas, que reciben un tratamiento médico costoso, que no podrían pagar si no tuvieran cobertura, que los sistemas públicos hoy no podrían recibir más demanda, que la inversión en salud que a pesar de ser al proporcionalmente es el 10% de un país empobrecida y de que lo más importante son los determinantes de la salud no vinculados al acceso a la prestación médica, que hoy están quiescentes, esperando que algún excedente caiga de un dintel que no tiene limite para su acumulación. La desregulación debe tener secciones que puedan contener y alojar a los colectivos postergados de la sociedad para que no queden sin atención, Y QUE NO CAIGAN EN EL ABISMO DE LA GRIETA.

¿Qué tiene que ver la inteligencia artificial (IA) con la desigualdad y la salud pública?

Premila Webster, Keith R. Neal

“Debemos trabajar juntos para lograr una IA que acorte las brechas sociales, digitales y económicas, no una que nos aleje aún más”. ¹

En su artículo ‘Getting AI Right’ ² James Maniyka escribe: ‘Si bien los titulares tienden a presentar resultados y demostraciones de un futuro por venir, la IA y sus tecnologías asociadas ya están aquí y permean nuestra vida diaria más de lo que muchos creen. Los ejemplos incluyen sistemas de recomendación, búsqueda, traductores de idiomas (que ahora cubren más de cien idiomas), reconocimiento facial, voz a texto (y viceversa), asistentes digitales, chatbots para servicio al cliente, detección de fraude, sistemas de apoyo a la toma de decisiones, sistemas de gestión de energía y herramientas para investigación científica, por nombrar algunos’. Continúa diciendo que en 2006 Nick Bostrom, ³ director del Future of Humanity Institute de la Universidad de Oxford señaló que «gran parte de la IA de vanguardia se ha filtrado en aplicaciones generales, a menudo sin llamarse IA porque una vez que algo se vuelve lo suficientemente útil y común, ya no se etiqueta como IA».

El término IA es complejo. Marvin Minsky ⁴ lo llamó una «palabra maleta» que, según él, «se empaqueta de diversas formas, según a quién le preguntes». No pretendo entender el complejo mundo de la IA. Mi comprensión de él es la que se describe en la introducción del informe de la UNESCO Inteligencia artificial e igualdad de género ⁵ : «En pocas palabras, la inteligencia artificial (IA) implica el uso de computadoras para clasificar, analizar y extraer predicciones de conjuntos de datos, utilizando un conjunto de reglas llamadas algoritmos. Los algoritmos de IA se entrenan utilizando grandes conjuntos de datos para que puedan identificar patrones, hacer predicciones, recomendar acciones y averiguar qué hacer en situaciones desconocidas, aprendiendo de nuevos datos y mejorando así con el tiempo. La capacidad de un sistema de IA para mejorar automáticamente a través de la experiencia se conoce como aprendizaje automático (ML)». Sin embargo, la IA es omnipresente y, si crees en algunos de los sitios web y directores ejecutivos de empresas de IA ⁶^,⁷ , se ofrece como una panacea para una variedad de problemas, desde acabar con la pobreza hasta revertir el cambio climático.

Cada vez hay más investigaciones sobre el impacto de la IA en la desigualdad. Una de las cuestiones que se debaten es si las tecnologías de IA y sus aplicaciones pueden, al menos en el corto y mediano plazo, aumentar la desigualdad debido a la automatización de la IA. ⁸^,⁹ Las investigaciones sugieren que la IA, de la que se espera que emita juicios objetivos e imparciales, termina reproduciendo los sesgos y las desigualdades de las sociedades en las que está «entrenada». «La equidad, la rendición de cuentas y la transparencia» se han convertido en una importante agenda de investigación en el campo del aprendizaje automático. ¹⁰ Los datos de entrenamiento inadecuados han dado lugar a modelos de IA inexactos para la evaluación del riesgo de enfermedades, la predicción pronóstica y el uso de medicamentos para las poblaciones desfavorecidas por los datos. ^11–14 Las investigaciones han documentado las formas en que «las decisiones automatizadas están privando a las personas de los beneficios gubernamentales, discriminando por motivos de sexo, color de piel, edad y muchas otras formas de diferencia, eligiendo a quién se vigila, a quién se encarcela o a quién se apunta para la explotación económica». ¹⁴ Según David Leslie et al. ¹³ , “el impacto del covid-19 ha recaído desproporcionadamente en las comunidades desfavorecidas y vulnerables, y el uso de tecnologías de inteligencia artificial (IA) para combatir la pandemia corre el riesgo de agravar estas desigualdades”.

Fisher y Rosella ¹⁵ opinan que «la IA tiene el potencial de mejorar la capacidad de la salud pública para promover la salud de todas las personas en todas las comunidades». En su artículo «Using artificial intelligence to improve public health: a narrativa review» (Uso de la inteligencia artificial para mejorar la salud pública: una revisión narrativa), David B. Olawade et al ¹⁶ sostienen que «la capacidad de la IA para reunir diversos conjuntos de datos permite obtener información que de otro modo sería difícil de desarrollar con los métodos tradicionales». Opinan que «los algoritmos se pueden emplear de manera iterativa, con resultados de políticas monitoreados y, posteriormente, informando y mejorando las políticas futuras. Aprovechar estos conocimientos permitirá desarrollar políticas mejor dirigidas, impactantes y oportunas». También advierten que, aunque «la IA tiene mucho que ofrecer a los responsables de las políticas, pero, como todas las nuevas tecnologías, la confianza y la educación sobre cómo usarla de manera eficaz y responsable son fundamentales para su futura adopción y utilidad».

Hay algunas evidencias de que la IA tiene usos en la salud pública, desde la vigilancia hasta el desarrollo de políticas específicas. Sin embargo, «las consideraciones para la salud pública son claramente diferentes de las que se aplican a los sistemas clínicos o de atención de la salud». ¹⁵ Como dijo António Guterres de la ONU en su discurso especial en el Foro Económico Mundial ¹⁷ : «Esta tecnología tiene un enorme potencial para el desarrollo sostenible, pero el Fondo Monetario Internacional acaba de advertir que es muy probable que empeore la desigualdad. Las poderosas empresas tecnológicas ya están buscando ganancias con un desprecio temerario por los derechos humanos, la privacidad personal y el impacto social. Esto no es ningún secreto. Estos dos temas (el clima y la IA) son discutidos exhaustivamente por los gobiernos, los medios de comunicación y los líderes aquí en Davos. Y, sin embargo, no tenemos una estrategia global efectiva para abordar ninguno de los dos».

‘A diferencia de otras aplicaciones de IA donde el objetivo es identificar un modelo único para superar una única métrica y punto de referencia, en situaciones donde las poblaciones vulnerables están en riesgo, se debe adoptar un enfoque más sensible con un enfoque en los valores atípicos como métricas para evaluar el fracaso así como el éxito’. ¹¹ El informe CIFAR AI for Public Health Equity ¹⁸ recomienda ‘la colaboración de los profesionales e investigadores de salud pública con investigadores de informática e IA, además de una amplia gama de otros grupos (por ejemplo, sociólogos, politólogos, ingenieros, sociedad civil y científicos ciudadanos, personas con experiencia vivida, formuladores de políticas) para ayudar a garantizar la equidad en salud al utilizar tecnologías de IA’.

La salud pública tiene un papel que desempeñar para aprovechar las posibilidades y los beneficios de la IA, considerando cuidadosamente los desafíos y las consecuencias no deseadas de la IA, trabajando en colaboración con una variedad de expertos y la sociedad civil para explorar y explotar el potencial de la IA para «mejorar la capacidad de la salud pública para promover la salud de todas las personas en todas las comunidades»

Cómo los Biobancos Ayudan a Descubrir Biomarcadores de Enfermedades

Manik Garg , Marcin Karpinski ,Dorota Matelska , Lawrence Middleton , Oliver S. Burren , Fengyuan Hu , Eleanor Wheeler ,Katherine R. Smith ,Margarete A. Fabre ,Jonathan Mitchell ,Amanda O’Neill ,Euan A. Ashley ,Andrew R. Harper ,Rey Quanli , Ryan S. Dhindsa ,

La aparición de conjuntos de datos a nivel de biobanco ofrece nuevas oportunidades para descubrir nuevos biomarcadores y desarrollar algoritmos predictivos para enfermedades humanas. Aquí, presentamos un marco de aprendizaje automático en conjunto (aprendizaje automático con asociaciones de fenotipos, MILTON) que utiliza una variedad de biomarcadores para predecir 3213 enfermedades en el Biobanco del Reino Unido. Aprovechando los datos de registros de salud longitudinales del Biobanco del Reino Unido, MILTON predice casos de enfermedades incidentes no diagnosticados en el momento del reclutamiento, superando ampliamente las puntuaciones de riesgo poligénico disponibles. Demostramos además la utilidad de MILTON para aumentar los análisis de asociación genética en un estudio de asociación de todo el fenoma de 484.230 muestras secuenciadas del genoma, junto con 46.327 muestras con datos de proteómica plasmática coincidentes. Esto dio como resultado señales mejoradas para 88 relaciones gen-enfermedad conocidas ( P < 1 × 10 ⁻⁸ ) junto con 182 relaciones gen-enfermedad que no alcanzaron significación a nivel de todo el genoma en las cohortes de referencia no aumentadas. Validamos estos descubrimientos en el biobanco FinnGen junto con dos métodos de aprendizaje automático ortogonales diseñados para la priorización de genes y enfermedades. Todas las asociaciones entre genes y enfermedades extraídas y los biomarcadores predictivos de enfermedades incidentes están disponibles públicamente

Identificar a las personas con alto riesgo de desarrollar enfermedades es una prioridad para la medicina preventiva. La mayoría de las herramientas tradicionales de evaluación de riesgos se basan en parámetros clínicos como la edad, el sexo y los antecedentes familiares, y en un conjunto reducido de biomarcadores básicos adaptados a la enfermedad en estudio ^{1 , 2 , 3} . Sin embargo, estas herramientas pueden no captar el espectro completo de procesos biológicos que subyacen a enfermedades complejas. La aparición de biobancos a gran escala que integran registros médicos electrónicos y datos multiómicos (como análisis de sangre estándar, proteómica y metabolómica) brindan una oportunidad sin precedentes para descubrir nuevos biomarcadores y colecciones de biomarcadores para predecir mejor la aparición de enfermedades.

El Biobanco del Reino Unido (UK Biobank, UKB; https://www.ukbiobank.ac.uk ) es una de las cohortes de biobancos más grandes, que incluye datos de historiales médicos y secuenciación genética de medio millón de personas de entre 40 y 69 años en el momento del reclutamiento. Hay un amplio catálogo de datos fenotípicos para cada participante, que incluye datos de historiales médicos actualizados continuamente, mediciones biométricas, indicadores de estilo de vida, biomarcadores de sangre y orina e imágenes. Este biobanco ha revelado una variedad de nuevas asociaciones genéticas y candidatos a objetivos terapéuticos ^{4 , 5 , 6} . Debido a su escala, el UKB también ofrece la oportunidad de identificar combinaciones de biomarcadores que pueden predecir mejor la aparición de la enfermedad que cualquier biomarcador solo. Por ejemplo, un artículo reciente utilizó ~1500 mediciones de proteínas plasmáticas de más de 50 000 participantes del UKB para identificar un puñado de proteínas que podrían predecir con precisión la demencia incluso 10 años antes del diagnóstico ⁷ . Esto sugiere que un enfoque sistemático en todos los fenotipos bien representados en el UKB podría descubrir muchos otros modelos precisos de predicción del riesgo de enfermedades.

Más allá de la predicción de enfermedades y el descubrimiento de biomarcadores, las predicciones basadas en biomarcadores de individuos con enfermedades también podrían aumentar los análisis de descubrimiento genético de casos y controles. Más específicamente, una limitación de la mayoría de los biobancos es que las definiciones de fenotipo a menudo se basan en códigos de facturación y autoinformes, lo que introduce una posible clasificación errónea de los participantes, datos faltantes y variabilidad en la definición de cohortes de casos y controles ⁸ . Identificar individuos que, de hecho, pueden ser o convertirse en casos pero que no están codificados correctamente o aún no han sido diagnosticados clínicamente (es decir, «casos crípticos») sigue siendo un desafío y una oportunidad abiertos.

En este trabajo, presentamos un enfoque sistemático (MILTON) que tiene como objetivo predecir enfermedades utilizando biomarcadores clínicos de medición común, niveles de proteínas plasmáticas y otros rasgos cuantitativos. Descubrimos que estos modelos predijeron una variedad de enfermedades diferentes con gran precisión. Estos resultados no solo brindan biomarcadores candidatos y combinaciones de biomarcadores, sino que también ayudan claramente a aumentar y, por lo tanto, a potenciar los análisis de casos y controles en algunos entornos de enfermedades. Utilizando estas predicciones validadas, realizamos estudios de asociación de fenomas (PheWAS) a nivel de genes y variantes aumentados ⁸ en 3213 fenotipos y 484 230 genomas UKB ⁹ . Esto identificó varias asociaciones gen-fenotipo supuestamente novedosas que no alcanzaron significancia en el PheWAS inicial de la misma cohorte de prueba.

Resultados

Descripción general

Los biomarcadores clínicos tienen un papel clave en el diagnóstico y la evaluación de muchas enfermedades, ya que proporcionan indicaciones mensurables de la presencia y/o gravedad de una afección. En el contexto de los PheWAS, también brindan la oportunidad de identificar casos crípticos o mal clasificados. Aquí, presentamos un método de aprendizaje automático, MILTON, que utiliza biomarcadores cuantitativos para predecir el estado de la enfermedad para 3213 fenotipos de enfermedades (Fig. 1 y Métodos ). MILTON primero aprende una firma específica de la enfermedad dado un conjunto de pacientes ya diagnosticados y luego predice nuevos casos putativos entre los controles originales (Fig. 1 y Métodos ). Las cohortes aumentadas se utilizan para repetir el análisis de colapso de variantes raras ⁴ y comparar los resultados con las cohortes de referencia utilizadas para entrenar los modelos (Fig. 1 ).

Definición de modelos basados en fechas de toma de muestras y diagnóstico

En el UKB, las muestras para la medición de biomarcadores pueden haber sido recolectadas hasta ~16,5 años antes o 50 años después de que el individuo correspondiente fuera diagnosticado con una enfermedad (Fig. 2a ). Para determinar el efecto de este desfase temporal en el rendimiento predictivo, entrenamos modelos MILTON en casos seleccionados de acuerdo con tres modelos temporales diferentes: pronóstico, diagnóstico y agnóstico en el tiempo (Fig. 2a ), y cinco desfases temporales diferentes ( Métodos ). El modelo pronóstico utiliza a todos los individuos que recibieron un diagnóstico hasta 10 años después de la recolección de la muestra del biomarcador; el modelo diagnóstico utiliza a todos los individuos que recibieron un diagnóstico hasta 10 años antes de la recolección de la muestra del biomarcador; y el modelo agnóstico en el tiempo utiliza a todos los individuos diagnosticados para el desarrollo del modelo ( Métodos ). Observamos que para el modelo pronóstico, los diagnósticos faltantes pueden atribuirse a que la enfermedad aún no está presente/diagnosticada o a que faltan registros en el biobanco. El punto de corte de 10 años se seleccionó como óptimo después de un análisis de sensibilidad de biomarcadores sobre el efecto de la recolección de muestras y el retraso en el diagnóstico en 400 códigos CIE10 (Clasificación Internacional de Enfermedades, 10.ª revisión ¹⁰ ) seleccionados al azar ( Métodos y Figura complementaria 1 ).

Figura 2 — **Fig. 2: Modelos temporales de MILTON y rendimiento fenoménico en todos los ancestros.**

Rendimiento de predicción de la enfermedad de MILTON

En primera instancia, se entrenó a MILTON utilizando 67 características, incluidas 30 medidas de bioquímica sanguínea, 20 medidas de hemograma, cuatro medidas de análisis de orina, tres medidas de espirometría, cuatro medidas de tamaño corporal, tres medidas de presión arterial, sexo, edad y tiempo de ayuno. Después de ejecutar MILTON en el fenoma y en múltiples ancestros por separado (Tabla 1 ), hubo 3200, 2423 y 1549 códigos ICD10 basados en modelos independientes del tiempo, pronóstico y diagnóstico, respectivamente, que cumplieron con nuestro conjunto mínimo de criterios de robustez (Tabla complementaria 1b ). Utilizando el área bajo la curva (AUC) para evaluar el rendimiento del modelo, MILTON logró un AUC ≥ 0,7 para 1091 códigos ICD10, un AUC ≥ 0,8 para 384 códigos ICD10 y un AUC ≥ 0,9 para 121 códigos ICD10 en todos los modelos temporales y ancestros (Fig. 2b , Tabla complementaria 2a–e y Notas complementarias ). MILTON logró un AUC > 0,6 para más de la mitad de los códigos ICD10 estudiados por capítulo ICD10 en 13 de los 18 capítulos y los tres modelos temporales para individuos de ascendencia europea (EUR) (Fig. complementaria 2a ).

Descubrimos que los modelos de diagnóstico generalmente tuvieron un mayor rendimiento en 1466 códigos ICD10, con resultados disponibles para los tres modelos de tiempo en participantes con ascendencia EUR (AUC _diagnóstica mediana versus AUC _pronóstica : 0,668 versus 0,647, prueba U de Mann-Whitney (MWU) bilateral P = 2,86 × 10 ⁻⁸ ; sensibilidad mediana _diagnóstica versus sensibilidad _pronóstica : 0,586 versus 0,570, MWU bilateral P = 2,31 × 10 ⁻¹⁴ ; Fig. 2c y Tabla complementaria 2a–e ). En general, a medida que aumentó el número de casos disponibles para entrenamiento según CIE10, el AUC, la sensibilidad y la especificidad se mantuvieron estables para las ascendencias EUR y africanas (AFR), mientras que aumentaron para los modelos de diagnóstico del sur de Asia (SAS) (AUC: r de Pearson = 0,41, P = 2,27 × 10 ⁻⁴ ; sensibilidad: r de Pearson = 0,48, P = 1,29 × 10 ^{−5 ; especificidad:}r de Pearson = 0,31, P = 0,0065; Fig. 2d y Fig. suplementaria 2b ).

MILTON predice con éxito la enfermedad antes de su aparición

Para evaluar la eficacia de MILTON en la predicción de casos genuinos, buscamos determinar si los individuos a los que se les asignó una alta probabilidad de caso (0,7 ≤ P _caso ≤ 1) según MILTON en el modelo de pronóstico fueron finalmente diagnosticados con esos códigos ICD10 en actualizaciones posteriores del fenotipo UKB. Para investigar esto, entrenamos los modelos MILTON únicamente en casos diagnosticados antes del 1 de enero de 2018 y analizamos los puntajes de probabilidad predichos para los casos diagnosticados después de esta fecha (análisis limitado, Fig. 3a ).

Figura 3 — **Fig. 3: Validación de MILTON y evaluaciones comparativas con datos de proteómica y PRS.**

Entre 1.740 códigos ICD10 con un mínimo de 30 individuos diagnosticados después del 1 de enero de 2018, y AUC ≥ 0,6 (Tablas suplementarias 1b y 2f ), 1.695 códigos (97,41%) se enriquecieron significativamente en participantes que tenían _{un caso}P ≥ 0,7. Esta observación fue apoyada por una razón de probabilidades mayor que 1 (prueba exacta de Fisher unilateral P < 0,05) que persistió a través de los umbrales de probabilidad de predicción ≥ 0,3 (Fig. 3b y Tabla suplementaria 3 ). Estos resultados validan la capacidad de MILTON para predecir casos emergentes a partir de un grupo de participantes no diagnosticados en ese momento, lo que enfatiza su valor para la predicción del riesgo de enfermedad y su potencial para aumentar las etiquetas de casos positivos existentes para los análisis de asociación genética.

MILTON supera las puntuaciones de riesgo poligénico para la predicción de enfermedades

Las puntuaciones de riesgo poligénico (PRS) se investigan ampliamente para ayudar potencialmente al diagnóstico de enfermedades en las clínicas ^11 , 12 . Comparamos el rendimiento de los modelos MILTON entrenados en 67 rasgos cuantitativos ( Métodos ) con aquellos entrenados en la PRS específica de la enfermedad respectiva ¹³ de un fenotipo dado, o las 36 PRS estándar disponibles en el UKB. Usamos las 36 PRS aquí para considerar también los efectos de las PRS no específicas de la enfermedad, como las PRS para el colesterol total, las PRS para la altura, etc., en la predicción de varias enfermedades.

Observamos que los modelos agnósticos en el tiempo de MILTON entrenados en 67 rasgos cuantitativos superaron significativamente a los entrenados en un solo PRS específico de la enfermedad (incluyendo sexo y edad como covariables) para 111 de 151 códigos ICD10 (AUC media de _{67 rasgos} frente a AUC _{PRS específico de la enfermedad} : 0,71 frente a 0,66, MWU bilateral P = 2,71 × 10 ⁻⁸ ; Tabla 1 , Fig. 3c , Fig. 3a suplementaria y Tabla 4a suplementaria ). Observamos la misma tendencia para los modelos de pronóstico y diagnóstico ( Notas suplementarias ). Cabe destacar que las PRS para cáncer de mama (C50), melanoma (C43, D03) y cáncer de próstata (C61) tuvieron un mejor desempeño que los 67 rasgos cuantitativos en los tres modelos temporales (Fig. 3a suplementaria ), probablemente debido a que los biomarcadores basados en sangre y orina utilizados por MILTON tienen valores predictivos menores para estos cánceres sólidos. En un análisis adicional, entrenamos modelos MILTON que incluían las 36 PRS estándar proporcionadas en el UKB y nuevamente observamos que los modelos entrenados en los 67 rasgos superaron significativamente a los entrenados en PRS para 499 códigos ICD10 seleccionados al azar (AUC media de _{67 rasgos} frente a AUC _{de todas las PRS} : 0,64 frente a 0,54, MWU bilateral P = 2,17 × 10 ⁻⁸² ; Tabla 1 , Fig. 3d , Fig. 3c suplementaria y Tabla 4b suplementaria ).

Los datos de proteómica plasmática mejoran el rendimiento en varias enfermedades

Además de los biomarcadores clínicos estándar, la disponibilidad de otras modalidades ómicas proporciona características adicionales para predecir casos. Recientemente, el consorcio UKB Pharma Proteomics Project perfiló 2.923 proteínas plasmáticas en un subconjunto de 49.736 participantes de UKB ^14 , 15 . Utilizando el subconjunto de ascendencia EUR ( n = 46.327) de la cohorte UKB, reentrenamos MILTON incorporando los datos proteómicos, tanto de forma aislada como en combinación con los otros 67 biomarcadores ya analizados ( Notas complementarias ). Esto condujo a un rendimiento general ligeramente mejorado (AUC media _{de proteínas 3k + 67 rasgos} frente a AUC _{de 67 rasgos} : 0,68 frente a 0,65, MWU bilateral P = 3,24 × 10 ⁻⁹ ; Tabla 1 , Fig. 3e,f y Tabla complementaria 4c–e ), con 52 fenotipos que tuvieron una mejora del AUC de ≥ 0,1 (Fig. 3f ). Varios fenotipos se beneficiaron considerablemente de la inclusión de datos de proteómica plasmática (Fig. complementaria 3d y Notas complementarias ), incluido C90 (mieloma múltiple y neoplasias malignas de células plasmáticas), con una mejora del AUC de 0,63 a 0,85. Esto fue impulsado en gran medida por la adición de las mediciones de las proteínas del miembro 13B de la superfamilia del receptor TNF (TNFRSF13B o TACI) y del miembro 17 (TNFRSF17 o BCMA) ^{16 , 17 , 18 , 19} (Fig. 3f , Fig. suplementaria 4b y Tabla suplementaria 5f–h ). Del mismo modo, para C61 (cáncer de próstata), el AUC mejoró de 0,54 a 0,76 debido a la adición del antígeno conocido del cáncer de próstata (KLK3; Figs. 3f y 4c ). Otros ejemplos incluyeron G12 (atrofia muscular espinal y síndromes relacionados), con un AUC que mejoró de 0,57 a 0,70, probablemente debido a la adición de la proteína de la cadena ligera del neurofilamento (NEFL) ^20 , 21 (Fig. 4c ). Estos resultados resaltan el valor de agregar características adicionales para ciertas enfermedades y, en particular, el poder de los datos proteómicos para impulsar las predicciones.

figura 4 — **Fig. 4: Descripción general de las características de biomarcadores más importantes aprendidas por MILTON según el código ICD10 para modelos independientes del tiempo.**

MILTON identifica características predictivas y grupos de enfermedades

MILTON nos permite inferir la importancia de cada característica en la definición de fenotipos de la enfermedad (Figs. Suplementarias 4 , 5 y 6 ), así como su concordancia entre ascendencias (Fig. 4a y Notas Suplementarias ). Observamos que MILTON asignó altos puntajes de importancia de característica (FIS) a al menos uno de los biomarcadores enumerados para el capítulo ²² de la enfermedad correspondiente (Fig. Suplementaria 6 y Tabla Suplementaria 5a–e ). Por ejemplo, la hemoglobina glucosilada (HbA1c) y la glucosa se clasificaron como las dos características principales para la diabetes mellitus tipo 1 (E10: AUC _{de las tres ascendencias, modelo agnóstico del tiempo} = 0,93 ± 0,04; Fig. 4b ), lo que se espera ya que se utilizan para el diagnóstico clínico de la diabetes. La cistatina C, la microalbúmina en orina y la creatinina se clasificaron entre las cinco primeras en la insuficiencia renal crónica, y el sexo fue una de las principales características para predecir la insuficiencia renal crónica en todas las ascendencias ^{23 , 24 , 25 , 26} (ICD10: N18; Fig. 4b ). Esto indica que MILTON puede distinguir entre puntos de corte específicos para hombres y mujeres en los diferentes biomarcadores, ya que en ciertas enfermedades los rangos de referencia para algunos biomarcadores pueden ser específicos del sexo.

Observamos las características principales de aquellos códigos ICD10 en los que MILTON mostró un mejor rendimiento tras la adición de datos proteómicos (Fig. 4c y Fig. 4a,b suplementarias ) y, como validación positiva, confirmamos que MILTON clasifica a los biomarcadores que se sabe que están asociados con ciertas enfermedades como las principales características predictivas ^{27 , 28 , 29 , 30} (Fig. 4b,c y Fig. 4b suplementarias ). También exploramos la cantidad de características necesarias para caracterizar de forma única un fenotipo, identificando las siete u ocho características más importantes por enfermedad como suficientes para proporcionar una firma casi única para cada enfermedad (según un cambio de <5 % en la cantidad de códigos ICD10 que comparten las características N principales y N − 1 principales; Fig. 4d ). De manera similar, 5 a 6 características principales de ~3000 proteínas + covariables clínicas pueden ser suficientes para distinguir un ICD10 de otro (Fig. 4d ). Finalmente, generamos grupos de fenotipos enriquecidos con perfiles de biomarcadores similares (Fig. 4e y Tabla complementaria 6a ) que nos permiten explorar los perfiles de comorbilidad en las cohortes de pacientes (Tabla complementaria 6b y Notas complementarias ). Hemos puesto a disposición todas las características predictivas principales por enfermedad y los grupos de enfermedades en nuestro portal público ( http://milton.public.cgr.astrazeneca.com ).

El estudio PheWAS sobre cohortes aumentadas con MILTON revela supuestas señales novedosas

El poder de MILTON en la predicción del riesgo de enfermedad abre un potencial adicional: aumentar las etiquetas de casos positivos existentes para los análisis de asociación genética. Extrajimos cohortes aumentadas con MILTON (‘L0’–’L3’; Fig. Suplementaria 7a , Métodos y Notas Suplementarias ) para 2371 códigos ICD10 con AUC > 0,6 para ascendencia EUR, 271 para ascendencia SAS, 179 para ascendencia AFR, nueve para ascendencia del este asiático (EAS) y dos para ascendencia estadounidense (AMR). Aquí, las cohortes aumentadas con MILTON contienen todos los casos conocidos junto con un número creciente de casos predichos por MILTON a medida que pasamos de predicciones L0 (conservadoras) a L3 (más inclusivas) ( Métodos ). El análisis de colapso de variantes raras en genomas completos derivados de estas cohortes aumentadas de ascendencia EUR dio como resultado 2905 asociaciones significativas genes-ICD10 ( P _MILTON < 1 × 10 ⁻⁸ ) entre 1207 códigos ICD10 y 165 genes, el 99,93 % de los cuales tienen los valores P más bajos en modelos de variantes calificativas (QV) ⁴ no sinónimas (Tabla complementaria 7a ).

Para comparar los resultados de MILTON con un conjunto de datos de referencia, realizamos un análisis binario de PheWAS en las cohortes iniciales para cada código ICD10 y recuperamos 236 de 270 asociaciones gen-enfermedad de los análisis iniciales en las cohortes aumentadas con la misma dirección del efecto ( P _MILTON , P _basal < 1 × 10 ⁻⁸ ), etiquetándolas como ‘binarias conocidas’ (Tabla 2 , Fig. suplementaria 7b y Notas suplementarias ). Para varias señales conocidas, evaluadas como controles positivos ^{31 , 32 , 33 , 34 , 35 , 36 , 37} , MILTON logró resultados mejorados de PheWAS (Fig. 5a y Notas suplementarias ). Al caracterizar señales nuevas putativas, buscamos detectar señales que puedan reflejar una correlación con un biomarcador en lugar de una asociación independiente con la enfermedad. Para ello, consideramos todos los genes que alcanzan significancia a nivel de todo el genoma con un biomarcador en una PheWAS cuantitativa de referencia y evaluamos si se encuentran entre los principales predictores de un fenotipo determinado en las cohortes MILTON ( Métodos y notas complementarias ). Estos representaron 1047 asociaciones significativas entre genes y enfermedades que no consideramos como supuestamente novedosas ( Notas complementarias ).

Figura 5 — **Fig. 5: Resultados de PheWAS en cohortes aumentadas con MILTON, basados en datos de secuenciación del genoma completo y estratificación entre resultados conocidos y supuestos nuevos.**

Finalmente, etiquetamos las 182 asociaciones gen-enfermedad restantes ( P _MILTON < 1 × 10 ⁻⁸ , P _basal > 1 × 10 ⁻⁸ y P _{PheWAS cuantitativo para FIZ > 1,2} > 1 × 10 ⁻⁸ ; Tabla 2 ) como ‘novedosas putativas’ (Fig. 5b,c y Notas suplementarias ). FIZ se refiere a la puntuación Z de importancia de la característica de biomarcadores altamente predictivos por código ICD10. Para caracterizar una asociación como ‘novedosa putativa’, requerimos que para cualquier biomarcador que alcance FIZ > 1,2 durante el entrenamiento MILTON (para un código ICD10 particular), las respectivas asociaciones PheWAS cuantitativas no sean significativas ( P _{PheWAS cuantitativo} > 1 × 10 ⁻⁸ ). Este filtrado se aplica para garantizar que cualquier señal nueva putativa no refleje correlaciones con biomarcadores sino que represente asociaciones de enfermedades independientes ( Notas suplementarias ). En general, MILTON informó 231 nuevos supuestos resultados en todos los códigos ICD10 ( Tabla 2 ), el 76,37% de los cuales también alcanzaron significancia nominal ( P < 0,05) en los PheWAS iniciales. Estos nuevos supuestos resultados alcanzaron valores P significativamente más bajos en las cohortes iniciales en todos los fenotipos en comparación con los genes seleccionados aleatoriamente del mismo tamaño ( Fig. suplementaria 8 ). Como observación de control positivo, los capítulos XXI (servicios de salud) y XVIII (hallazgos de laboratorio) se clasificaron como los principales capítulos con nuevas asociaciones putativas, ya que capturan inherentemente a individuos con niveles de biomarcadores atípicos, que es el enfoque principal de MILTON ( Fig. suplementaria 7g ).

Luego aplicamos PheWAS a ancestros no EUR, que representan una proporción menor de UKB, y observamos asociaciones significativas a nivel de genoma solo en ancestros SAS (ocho asociaciones entre tres genes y ocho códigos ICD10; Tabla complementaria 7b ). Una asociación gen-fenotipo fue compartida entre EUR y SAS, que fue la asociación basal de la subunidad beta de hemoglobina ( HBB )–talasemia D56. Después de combinar los resultados binarios de PheWAS correspondientes a variantes de truncamiento de proteínas de todos los ancestros usando la prueba de Cochran–Mantel–Haenszel, identificamos nueve asociaciones en cohortes aumentadas con MILTON que alcanzaron significancia a nivel de genoma ( P < 1 × 10 ⁻⁸ ) en el análisis pan-ancestro pero tuvieron P > 1 × 10 ⁻⁸ en el análisis específico de ancestros EUR (Fig. complementaria 9 y Tabla complementaria 7c ). Un ejemplo es la asociación de la apolipoproteína B ( APOB ) – E05 con tirotoxicosis (hipertiroidismo) que alcanzó P = 9,02 × 10 ⁻⁹ en el análisis pan-ancestro pero tuvo una significación limítrofe ( P = 1,77 × 10 ⁻⁸ ) en el análisis específico de EUR. Una variante intrónica, rs12720793 , en el gen APOB también está asociada con tirotoxicosis en el FinnGen Biobank ( P < 0,008). Por el contrario, identificamos 33 asociaciones en cohortes basales y 274 asociaciones en cohortes aumentadas que fueron significativas a nivel de todo el genoma en el análisis específico de EUR pero no en el análisis pan-ancestro (Fig. Suplementaria 9 y Tabla Suplementaria 7c ).

Estudios de asociación de todo el exoma en cohortes aumentadas con MILTON

Para evaluar si existe un beneficio adicional al usar cohortes extendidas de MILTON para estudios de asociación de variantes comunes, aplicamos MILTON al análisis de enriquecimiento a nivel de variante (estudio de asociación de todo el exoma (ExWAS)) en todos los fenotipos ( n = 2259 con AUC > 0,6), empleando nuestra línea de trabajo ExWAS de trabajo previo ⁴ . Con base en el modelo alélico ExWAS, observamos que la razón de probabilidades para >99% de asociaciones de variante-ICD10 ( P < 0,05) permaneció consistente en la dirección del efecto entre las cohortes MILTON y las cohortes basales (Fig. Suplementaria 12a ). El porcentaje de asociaciones con valores P potenciados en comparación con el valor basal aumentó de las cohortes L0 a L3 (53,94% a 65,25%; Fig. Suplementaria 12b ), al igual que el número de asociaciones significativas a nivel de genoma (Fig. Suplementaria 12c ). En general, recuperamos con MILTON 6.321 de 8.013 asociaciones basales a nivel de variante (78,9 %; P < 1 × 10 ⁻⁸ ) y observamos 15.490 «cuantitativos conocidos» junto con 9.882 asociaciones nuevas putativas (Fig. 6c , Fig. 13 suplementaria y Tabla suplementaria 7d ). Entre las 9.882 asociaciones nuevas putativas de ExWAS, el 61,94 % ( P = 6.121) alcanzó P < 0,05 en las cohortes basales (Fig. 6c ). Para lograr una mayor granularidad, también realizamos estudios de asociación de variantes comunes del genoma completo (GWAS) en 20 códigos ICD10 y para cada una de las cohortes aumentadas con MILTON, así como las de referencia, lo que confirma nuevamente que logramos un buen enriquecimiento de casos reales en las cohortes MILTON (Tabla complementaria 9b , Métodos y Notas complementarias ).

figura 6 — **Fig. 6: Validación de los resultados de PheWAS en cohortes aumentadas con MILTON utilizando métodos de aprendizaje automático ortogonal y FinnGen.**

Validación con FinnGen Biobank

Nuestro objetivo fue identificar el respaldo a los supuestos nuevos hits basados en MILTON ExWAS en conjuntos de datos externos, y específicamente en el FinnGen Biobank ³⁸ , que tiene resultados de enriquecimiento a nivel de variante disponibles ( Notas complementarias ). Entre todas las supuestas asociaciones de MILTON con nuevos ExWAS que se pueden probar en FinnGen, el 54,76 % ( n = 2002) alcanzó P < 0,05 en FinnGen ³⁸ versión 10 (Fig. 6d y Tabla complementaria 9a ). Como referencia, entre los hits significativos de todo el genoma inferidos en los PheWAS basales, el 88,76 % ( n = 4525) tuvo evidencia de respaldo en FinnGen ( P < 0,05; Fig. 6d ).

Para la validación de las asociaciones de variantes comunes con la CIE10 obtenidas de los GWAS, investigamos 14 códigos de la CIE10 que se pueden asignar a los resultados de las estadísticas resumidas en FinnGen Biobank ³⁸ versión 11 (Tabla complementaria 8 ). Entre las asociaciones de referencia únicas ( P < 1 × 10 ⁻⁸ ) que se pudieron probar en FinnGen, el 93,10 % ( n = 81) tuvo P < 0,05 en FinnGen con la misma dirección del efecto (Fig. 6d y Tabla complementaria 9b ). Además, el 94,81 % ( n = 73) de las asociaciones «binarias conocidas» de MILTON tuvieron evidencia de apoyo ( P < 0,05 con la misma dirección del efecto). Entre las 167 asociaciones novedosas putativas de MILTON que se pudieron asignar a los resultados de FinnGen, el 38,92 % ( n = 65) logró P < 0,05 en FinnGen con la misma dirección del efecto (Fig. 6d y Tabla complementaria 9b ).

Los posibles nuevos éxitos ocupan un lugar destacado en dos herramientas ortogonales basadas en inteligencia artificial

Luego buscamos validar los nuevos supuestos éxitos inferidos por PheWAS en cohortes aumentadas con MILTON, utilizando dos herramientas de aprendizaje automático independientes, Mantis-ML (v.2.0) ^39 , 40 y AMELIE (Evaluación automática de literatura mendeliana) ^41 , 42 . Mantis-ML (v.2.0) está entrenado en todo el fenoma, aprovechando recursos centrados en genes disponibles públicamente, como Human Phenotype Ontology (HPO), Open Targets y Genomics England, así como gráficos de conocimiento para asignar rangos para cada gen en el exoma humano en miles de fenotipos. Se realizaron pruebas hipergeométricas escalonadas para comparar las predicciones de Mantis-ML (v.2.0) ^39 , 40 y las asociaciones identificadas por MILTON (Fig. 6a , Métodos y Notas suplementarias ). En particular, los genes identificados en las cohortes L3 para los modelos QV no sinónimos ( P < 0,05) se enriquecieron significativamente en genes de alto rango de Mantis-ML (v.2.0) en comparación con la cohorte de referencia en los tres modelos temporales (Fig. 6a ; comparación por fenotipo mostrada en la Fig. 20a suplementaria ). Además, todos los fenotipos se enriquecieron en genes de alto rango bajo el modelo QV dañino ultra raro (frecuencia de alelo menor UKB ≤ 0,005%; ref. ⁴ en las cohortes aumentadas con MILTON en comparación con el modelo QV sinónimo, seguido de las variantes ultra raras según el modelo de razón de tolerancia a errores (URmtr ⁴ ) y el modelo de variante de truncamiento de proteínas (ptv ⁴ ; Fig. 20b,c suplementarias ).

AMELIE (v.3.1.0) ^41 , 42 realiza una búsqueda bibliográfica automatizada, integrando actualizaciones nocturnas de todo el corpus de PubMed, para estimar las clasificaciones de genes para la causalidad de la enfermedad entre un grupo de genes candidatos. AMELIE requiere que las enfermedades se organicen dentro del HPO. Por lo tanto, primero identificamos las cinco enfermedades HPO más similares semánticamente de un grupo de 17.451 fenotipos para cada código ICD10 y consultamos a AMELIE para obtener asociaciones enfermedad-gen para esas enfermedades ( Notas complementarias ). Observamos que para 13 de los 16 capítulos ICD10, los objetivos nuevos putativos ( Tabla complementaria 7a ) tuvieron una puntuación AMELIE significativamente más alta ( P < 0,05) que los controles negativos generados a través de diez muestreos de conjuntos de genes aleatorios de la misma longitud ( Fig. 6b y Fig. complementaria 21 ).

Estas validaciones resaltan el poder de MILTON para resaltar posibles señales novedosas, también respaldadas por métodos integrales de priorización de genes basados en inteligencia artificial, que aprovechan grandes cantidades de evidencia biológica de la literatura y cientos de recursos de datos públicos.

Discusión

Presentamos aquí MILTON, un marco de aprendizaje automático para la predicción de enfermedades basada en biomarcadores y multiómica, y para potenciar los estudios de casos y controles en cinco ascendencias de UKB. A pesar de que el conjunto de características empleado en este estudio es bastante amplio y diverso y no específico de la enfermedad, MILTON logró un poder predictivo relativamente alto a alto en una cantidad considerable de fenotipos (AUC > 0,7 para 1091 códigos ICD10, AUC > 0,8 para 384 códigos ICD10 y AUC > 0,9 para 121 códigos ICD10). La falta de poder predictivo en el resto de los fenotipos indica que no todos los fenotipos pueden tener una huella de biomarcador distintiva, al menos no en el conjunto de biomarcadores utilizado actualmente. Hay ciertos capítulos de enfermedades donde los modelos podrían mejorarse mediante la inclusión de características más informativas en todas las ascendencias y modelos temporales, como el capítulo II (neoplasias), el capítulo VIII (oído) y el capítulo XII (piel) (Fig. Suplementaria 2a y Tabla Suplementaria 2a–e ). Por ejemplo, la adición de datos de expresión macromolecular de marcadores ya conocidos de cáncer de mama (C50) ⁴³ puede ayudar a mejorar el rendimiento del modelo. Es importante señalar que, si bien MILTON superó a las PRS para la mayoría de las enfermedades, para ciertas enfermedades, como el melanoma, el cáncer de mama, el cáncer de próstata y el glaucoma primario de ángulo abierto, las PRS tuvieron un mayor poder predictivo (mejora del AUC ≥ 0,1) que los 67 rasgos cuantitativos empleados por MILTON. Actualmente, utilizamos PRS estándar generados por Thompson et al. ¹³ en lugar de PRS mejorados ¹³ porque las últimas puntuaciones estaban disponibles solo para el 20,75 % ( n = 104 231) de los individuos. Tal vez los modelos entrenados con PRS mejorados o PRS derivados de otras formulaciones puedan mejorar el rendimiento, especialmente en el caso de enfermedades en las que no se dispone de biomarcadores de diagnóstico o pronóstico claros. La inclusión de datos proteómicos también ayudó a lograr un mejor rendimiento (ΔAUC ≥ 0,1) para 52 fenotipos. Por lo tanto, alentamos la exploración de otros espacios de características que podrían mejorar aún más el rendimiento de nuestros modelos en fenotipos adicionales.

En algunas ocasiones, la aplicación de MILTON redujo el poder de descubrimiento de señales al diluir las señales de genes y enfermedades del análisis de referencia, que era ingenuo para MILTON. Sin embargo, en general, el 87,41 % de las señales conocidas del análisis de referencia de PheWAS tuvieron una señal mejorada o mantuvieron su importancia a nivel de todo el genoma con la misma dirección del efecto. Por lo tanto, MILTON conduce con más frecuencia a una mejor detección de señales y rendimiento de descubrimiento que a señales disminuidas, lo que brinda una gran confianza en que este enfoque realmente está aumentando las pruebas de asociación tradicionales (de referencia) que se basan únicamente en definiciones de casos etiquetados positivamente en grandes biobancos.

Otras 182 señales eran señales de genes y enfermedades supuestamente nuevas que no fueron descubiertas ni por el análisis de casos y controles de referencia ni por el análisis cuantitativo de rasgos de PheWAS. Estas supuestas asociaciones novedosas deben validarse experimentalmente más.

Recientemente, han surgido métodos avanzados basados en aprendizaje profundo para la imputación de características ⁴⁴ , que pueden ayudar a superar algunos de los desafíos recurrentes que enfrentan los conjuntos de datos de biobancos en torno a la falta de datos y la imputación. MILTON se distingue de los métodos que se centran en la imputación de características ⁴⁴ de rasgos binarios o cuantitativos faltantes (es decir, de las variables independientes), y en cambio se centra en aumentar los fenotipos de enfermedad predichos (es decir, la variable dependiente) aprovechando una gran cantidad de características de entrada. Específicamente, MILTON primero aprende una firma de enfermedad, dado un conjunto de rasgos binarios y cuantitativos, y luego predice individuos no diagnosticados que comparten la firma aprendida por enfermedad, refinando efectivamente las definiciones originales de cohorte de casos y controles. Las mejoras futuras de MILTON podrían incluir una selección flexible de modelos de tiempo y desfase temporal para cada código ICD10 para reflejar la dinámica variable del desarrollo de la enfermedad y los perfiles de biomarcadores que caracterizan estos pródromos ( Notas complementarias ).

Además, MILTON ofrece una forma de mejorar el análisis de colapso de variantes raras, al tiempo que cierra la brecha entre los biomarcadores clínicos y las enfermedades. En los casos en los que los principales biomarcadores predictivos carecen actualmente de una conexión biológica conocida con una enfermedad, mientras que el modelo predictivo logra un buen rendimiento (AUC > 0,8), sugerimos que se exploren más estos vínculos a medida que nuestro conocimiento de los biomarcadores específicos de la enfermedad continúa creciendo. Se recomienda a los expertos que tengan cuidado al analizar los estudios de asociación posteriores en tales casos. Los conjuntos de biomarcadores inferidos por MILTON pueden proporcionar información para definir conjuntos mínimos de biomarcadores, independientemente del diagnóstico, que se recopilarán como parte de futuros biobancos y se pondrán a disposición de los investigadores registrados. Finalmente, MILTON proporciona el poder de caracterizar conjuntos de características basadas en la sangre específicas de la enfermedad que pueden definir y predecir una amplia gama de patologías humanas y proporcionar posibles conocimientos relacionados. Esto tiene implicaciones para futuras estrategias de prevención y detección temprana de enfermedades.

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El futuro y la innovación

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Resultados

Descripción general

Definición de modelos basados ​​en fechas de toma de muestras y diagnóstico

Rendimiento de predicción de la enfermedad de MILTON

MILTON predice con éxito la enfermedad antes de su aparición

MILTON supera las puntuaciones de riesgo poligénico para la predicción de enfermedades

Los datos de proteómica plasmática mejoran el rendimiento en varias enfermedades

MILTON identifica características predictivas y grupos de enfermedades

El estudio PheWAS sobre cohortes aumentadas con MILTON revela supuestas señales novedosas

Estudios de asociación de todo el exoma en cohortes aumentadas con MILTON

Validación con FinnGen Biobank

Los posibles nuevos éxitos ocupan un lugar destacado en dos herramientas ortogonales basadas en inteligencia artificial

Discusión

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Gestión y Economía de la Salud

Definición de modelos basados en fechas de toma de muestras y diagnóstico