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Mejorando la productividad en los hospitales

viernes, 03 de noviembre de 2017

Álvaro Erazo Ex ministro de Salud Óscar Barros Profesor titular Facultad de Ingeniería U. de Chile
Editorial
El Mercurio

"...se requiere de una institucionalidad que promueva la convergencia pública y privada, más el aporte de universidades, desarrollando modelos y proyectos concretos en innovación de la gestión en salud...".



Nuevos paradigmas de gestión en salud han ganado un espacio en la toma de decisiones: la gestión clínica, el uso de tecnologías (Internet de las cosas, Big Data, medicina remota, telemedicina), sumados a nuevas propuestas de mecanismos de pago centrados en la calidad y el valor. En este escenario, si bien la innovación (I+D) aportará con nuevas tecnologías médicas, se debe priorizar por alinear los incentivos cuyo propósito es obtener mayor eficiencia en el corto plazo, desechando diseños organizacionales obsoletos.

El Informe Bloomberg (2017), de eficiencia en salud, es alentador al ubicarnos en un 8º lugar a nivel global. Sin embargo, existen rezagos en listas de espera y una enorme y progresiva carga asistencial de enfermedades crónicas y mayor complejidad. Con todo, nuestro sistema de salud no se compara favorablemente con el de países desarrollados. Hoy está claro que "medir resultados en salud" es consustancial a las políticas públicas, optimizando el uso de recursos para lograr eficiencia, equidad, y asumiendo las exigencias del nuevo perfil epidemiológico y bono demográfico. Debemos definir el factor "costo" y "precio" para medir correctamente productividad en los servicios, porque, con todo, la resultante es más baja por la mencionada "enfermedad de los costos" referida por W. Baumol.

Entendemos productividad como el valor que se genera para los usuarios del sistema público dividido por el costo incurrido. Si incrementamos el valor con mejores resultados sanitarios -menos muertes o riesgo de muerte, mejorando esperanza de vida- a los mismos costos actuales o menores, la sociedad gana. Debemos ser capaces de medir efectividad de los gastos en salud. Un trabajo de 2017 en productividad, McKinsey, estudió la efectividad del gasto, definida como esperanza de vida sana de la población, y la eficiencia, definida como gasto en salud per cápita (GSP). Al respecto establece diferencias notables entre países, habiendo algunos que han incrementado productividad reduciendo costos y manteniendo la esperanza de vida sana, y otros que han mantenido el gasto en salud per cápita, incrementando la esperanza de vida sana.

Múltiples investigaciones en países del mundo, incluyendo Chile, formalmente miden eficiencia del gasto en servicios de salud usando una técnica que compara la eficiencia en un grupo de hospitales a partir de lo que produce y los recursos que utiliza cada uno de ellos. Tales estudios son exitosos en determinar la eficiencia relativa entre los servicios comparados -hospitales, consultorios, grupos de profesionales-. De las mediciones se desprende que la mayor producción que se genera en hospitales ineficientes es de entre un 20% y un 35%, incrementando su productividad por un mejor servicio a los pacientes.

Existe un enorme potencial de mejora de eficiencia de los hospitales por mejor uso de recursos; además, se debe generar mayor valor a los pacientes, sin costo o bajo costo adicional, por menores tiempos de espera y atención, creación de capacidad para reducir listas de espera de cirugía y especialistas, y mejor manejo de enfermedades crónicas.

Los resultados para aprovechar el potencial definido a nivel nacional se sustentan en un enfoque ingenieril sistémico de diseño, específico para redes asistenciales, aplicando modelos desarrollados desde la universidad, sobre la base de la evidencia acumulada en más de diez hospitales. Ellos incluyen el diseño de producción del servicio médico, con mejoras en los flujos y protocolos clínicos. Un ejemplo notable es el rediseño de flujos de atención y gestión de un servicio de urgencia. Se complementan nuevos diseños, como manejo inteligente de la data, incluyendo Big Data, así como modelos de machine learning y predicción de demanda y de "crisis" de pacientes crónicos, programación de atención, y modelos de programación óptima de los pabellones quirúrgicos, entre otros.

Se requiere de una institucionalidad que promueva la convergencia pública y privada, más el aporte de universidades, desarrollando modelos y proyectos concretos en innovación de la gestión en salud, coherentes con los desafíos y exigencias presentes y futuras.

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