Jesús A. Barea Mendozajbareamendoza@gmail.com

UCI de Trauma y EmergenciasSMI. Hospital 12 de Octubre

Datos, información e inteligencia para el Sistema Nacional de Salud español

CONFLICTOS DE INTERÉS

Big data is like teen sex:

Everyone talks about it.

No one knows how to do it.

Everyone thinks that the others are doing it, so everyone claims they are doing it

D.Ariely

Plesk. Challenge of complexity in health care. 2001. BMJ.

Is health-care data the new blood?Lancet. May. 2019

Lancet. May. 2019

Lancet. May. 2019

https://ec.europa.eu

https://ec.europa.eu

- Mercado digital único en la UE

- Favorecer la interoprabilidad y establecer estándares comunes

- Aumentar la seguridad y veracidad

- Pomover el acceso rápido

- Invertir en investigación e innovación

- Promover el desarrollo de capacidades y competencias

16

Evolución de popularidad en búsquedas de google Big Data vs Randomized Control Trial

17

Evolución de popularidad en búsquedas de google Big Data España vs EEUU

Gartner. TM

Ciclo de expectativas en tecnología

Gartner. TM

Ciclo de expectativas en tecnología

Silverio A et al. Front 2019

¿Puede predecirse el riesgo cardiovascular individual con la siguiente información?

¿Puede predecirse el riesgo cardiovascular individual con la siguiente información?

¿Puede predecirse el riesgo cardiovascular individual con la siguiente información?

¿Puede predecirse el riesgo cardiovascular individual con la siguiente información?

¿Puede predecirse el riesgo cardiovascular individual con la siguiente información?

Patología frecuente

Problema adherencia

Patología frecuente

Problema adherencia

Elección de adecuada outcomes(PROMs)

Patología frecuente

Problema adherencia

Elección de adecuada outcomes(PROMs)

Éxito

- ingresos

+ días libres de síntomas

La mayoría de los clínicos toman decisiones adecuadas la mayor parte del tiempo

Análisis de los patrones de prescripción (EMR) mediante Big Data y Machine Learning

Generan alertas cuando una prescripción se desvía de lo esperado

La mayoría de los clínicos toman decisiones adecuadas la mayor parte del tiempo

Análisis de los patrones de prescipción (EMR) mediante Big Data y Machine Learning

Generan alertas cuando una prescripción se desvía de lo esperado

44 millones de pescripciones

24.000 pacientes ingresados

La mayoría de los clínicos toman decisiones adecuadas la mayor parte del tiempo

Análisis de los patrones de prescipción (EMR) mediante Big Data y Machine Learning

Generan alertas cuando una prescripción se desvía de lo esperado

44 millones de pescripciones

24.000 pacientes ingresados

425.000 pacientes ambulantes

1-2%, 90% ES

Fármacos inadecuados Chlorambucilo VS. Cloranfenicol

Paciente inadecuado Warfarina sin indicación

Desconocimiento de datos AAS en plaquetopenia

Potes. Crit Care 2017

No hay una estrategia en el análisis de datos03 Selección arbitraria

Proyectos no relacionados

Elección de casos de éxito inadecuados02 Coste / Beneficio de áreas de

aplicación

Falta de visión desde la función directiva01 ¿Qué queremos conseguir con el

análisis de datos?

Roles NO bien definidos04 Directivos, expertos y analistas no han definido perfiles

Pocos analistas05 Ausencia de capital humano“know-how”

Estrategias de análisis hacia objetivos erróneos08 Objetivos tradicionales no

orientados hacia el valor

Financiación de = a =07No se financian los proyectos en función del valor añadido. Caro y ineficiente

Data Analytics ausente en la estrategias

06 La información obtenida no se emplea, trabajo infectivo

Impacto social09 Consecuencias éticas, sociales o legales con escaso desarrollo

No hace magia

Quizá no lo necesitemos

Quizá no estamos preparados

Big Data debe responder a necesidades reales del SNS y no a una incorporación tecnológica sin un plan.

Big Data debe responder a necesidades reales del SNS y no a una incorporación tecnológica sin un plan.

XXXXX debe responder a NECESIDADES reales del SNS y no a una incorporación tecnológica sin un PLAN.

Glasziou P. The Lancet 2017

VISIÓN

… un sistema sanitario que tiene toda la información y los datos que necesita, de forma accesible y en corto tiempo, para favorecer la provisión de los mejores servcios posibles

MISIÓN

Conseguiremos empoderar al sistema sanitario para alcanzar un empleo inteligente de los datos y la información; mejorando así la salud y los cuidados..

DATOS PUBLICACIONES ANÁLISIS C.DATOS INFRAESTRUCTURA

Reducir la carga

Asegurar la calidad

Incluir contenido

Acceso

Trasparencia

Relevantes

Creativas

Robustas

Rápido y robusto

Útil

Liderada

Centrado en valor

Innovativo

Técnicas apropiadas

Favorecer la trasformación

Seguridad

¿Puede predecirse el riesgo cardiovascular individual con la siguiente información?

Weber. 2014

EJES DE COMPLEJIDAD

Weber. 2014

CANTIDAD DE DATOSAlergias vs. participación en RRSS

TRAZABILIDAD (LINK)

Datos clínicos vs. patrones de consumo vs exposiciones ambientales...

ESTRUCTURA Comentario en red social vs. ICD-9

ORIGEN EHR, ensayos clínicos, RRSS...

Pablo García Mexia (Syntagma Consulting)

Jaime del Barrio (Ernst &Young y Asociación Salud Digital)

Jordi Colomer (Consultor)

Mercedes Alfaro (MSSSI)

César Velasco (Hospital Valle de Hebrón)

Carolina González Criado (SERGAS)

Francisco Estupiñán (IACS)

➔ Elaborar un discurso cohesionado, lineal, potente, de todo el Sistema Nacional de Salud, que supere la atomización y la dispersión

➔ Se debe tener en cuenta el riesgo de desintermediación

➔ La información, como bien público que es, debe asegurar la accesibilidad

➔ Manejo inteligente de los incentivos para favorecer la colaboración de lo actores implicados ( CCAA, industria, etc)

➔ Big Data y DVR como complementos a la investigación tradicional

➔ Establecer las bases para la interoperabilidad y seguir caminando

Hoja de Ruta

Big data? OK

Big data, OK

No bigger data than that improve a value-based health care

But

IOANNIDIS. J 2016

“Se nos embarca en proyectos de inteligencia delegada, [...], porque el mundo y sus dirigentes serán inteligentes por nosotros. Un mundo smart para unos habitantes irremediablemente idiotas”

Nueva ilustración radical. M Garcés

“Se nos embarca en proyectos de inteligencia delegada, [...], porque el mundo y sus dirigentes serán inteligentes por nosotros. Un mundo smart para unos habitantes irremediablemente idiotas”

Nueva ilustración radical. M Garcés

PACIENTESCLÍNICOSGESTORESDECISORES...

Jesús A. Barea Mendozajbareamendoza@gmail.com

UCI de Trauma y EmergenciasSMI. Hospital 12 de Octubre

Jesús A. Barea Mendozajbareamendoza@gmail.com

UCI de Trauma y EmergenciasSMI. Hospital 12 de Octubre

Datos, información e inteligencia para el Sistema Nacional de Salud español