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Analítica predictiva
o cómo optimizar el patient journey.
Diana Kvaternik General Manager Havas Health & You España
En los últimos años estamos asistiendo a la aparición de nuevas compañías situadas en la intersección de la innovación biofarmacéutica y el cuidado al paciente, alimentadas por datos. Big data, un concepto de moda al que no terminamos de hacer justicia, ya que datos = conocimiento, y, en nuestro sector, conocimiento significa “tener poder para proporcionar el mejor cuidado”.
S
e trata de empresas que, en algunos casos, parten del sector de la Inteligencia o la Defensa, y que en la actualidad están transformando activamente la manera en que la industria farmacéutica identifica y conecta con los pacientes y los proveedores de salud.
¿Suena a ciencia ficción? No tanto. El sector sanitario es, sin duda, uno de los que más tiene que ganar con la gestión (recopilación, almacenaje y análisis) de estos datos. Un informe del McKinsey Global Institute, ya en 2011, calculó que si el sistema sanitario de Estados Unidos lograse procesar adecuadamente todos los datos almacenados en sus registros, reduciría sus gastos en un 8%, lo que supondría un ahorro de 200.000 millones de dólares.1 Y es que la información de la que disponemos, aunque no esté todavía adecuadamente interconectada y organizada, ya es objeto de análisis predictivos por parte de empresas de servicios, como aseguradoras, con el objetivo en su caso de evaluar probabilidades de un uso intensivo de los recursos en un futuro. Asimismo, la gestión sanitaria busca mejorar la asistencia, vía optimización de recursos y reducción de costes, apoyándose en modelos predictivos que ayudan a conocer las necesidades futuras de la sociedad y los pacientes.
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