Transformación Sanitaria e Inteligencia Artificial - sas.com · Transformación Sanitaria e...
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Transformación Sanitaria e Inteligencia Artificial
Dr. Bernardo Valdivieso Martínez
Valencia, junio 2018
Agenda
• Introducción
• Claves
• Cultural
• Salud Digital
• Medicina Precisión
• Caso de Uso
• Conclusiones
Agenda
• Introducción
• Claves
• Cultural
• Salud Digital
• Medicina Precisión
• Caso de Uso
• Conclusiones
- Nueva Propuesta de Valor -
Preventiva
Predictiva
Personalizada
Participativa
Poblacional
- Nuevo Paradigma -
Cambio de Modelo: ”Gestionar Riesgos”
- Nuevo Paradigma -
Agenda
• Introducción
• Claves
• Cultural
• Salud Digital
• Medicina Precisión
• Caso de Uso
• Conclusiones
Cultural
Salud Digital
Medicina de Precisión
- Claves de Éxito -
Cultural
Salud Digital
Medicina de Precisión
- Claves de Éxito -
- Reorganizarse -
- Orientarse al Valor -
HEALTH
Cultural
Salud Digital
Medicina de Precisión
- Claves de Éxito -
Modelo Negocio en el Sector.
- Transformación Digital -
Preventiva
Predictiva
Personalizada
Participativa
Poblacional
- Transformación Digital -
Cultural
Salud Digital
Medicina de Precisión
- Claves de Éxito -
HerramientasTiC
Clínica
Molecular
Estilos de Vida
Redes Sociales
Entorno
“Medicina de Precisión”. Concepto
MEJORARPrevención, Diagnóstico,
Tratamiento y Cuidado de forma personalizada
- Medicina Precisión -
- Nuevas Capacidades -
Valor
Hacia la Medicina de Precisión
- Nuevas Capacidades -
Preventiva
Predictiva
Personalizada
Participativa
Poblacional
- Nuevo Paradigma -
Agenda
• Introducción
• Claves
• Cultural
• Salud Digital
• Medicina Precisión
• Caso de Uso
• Conclusiones
- Departamento de Salud Valencia La Fe -
22
• Población : 300.000
– > 65 años: 17,3%
– 11 Zonas Salud
• Red
– Hospital Terciario: 1
– Centros de AT. Primaria: 20
• Recursos Humanos
– Hospital: 6.800
– At Primaria: 350
• Actividad:
• 45 % básica; 55% referencia
• Presupuesto: 600 M€
- Departamento de Salud Valencia La Fe -
24
20 21
Plataforma TIC EN SALUDAnálisis BIG DATA y Salud Digital
- Caminar hacia la Medicina Precisión -
- Misión -
Población
SIP
DemografíaMorbilidad
(HIS)
Atención ambulatoria
Alternativas hospitalización
Hospitalización
Bloque quirúrgico
Gastos variables
Biopatologia
FarmaciaAtención Primaria
Escalas OC
Textos OC
Salud Digital PCV
Imagen
Ómicas
Urgencias
Prótesis Exo y Endo
- Estructura 1/4 -
Real World Data
BITEC
- Estructura 2/4 -
SAS® Office Analytics & SAS® IMLSAS® Data Quality
Connectivity to
data sources
Data Quality &
Consolidation
Link Entities
Integration
with “R”
SAS® Visual Analytics SAS® Visula Statistics
Data Discovery
Rules &
Scenarios
Advanced
Analytics
Analytics &
Dashboards
Pacientes
Urgencias
Morbilidad
Hospitalizaciones
Tiempo Real
SAS® Event Stream Processing
Intelligent filtering
& data cleaning
Events
processing
Real-time
Analytics
Streaming Model
Execution
Batch
SAS® Enterprise MinerSAS® Text Analytics
Predictive
Modelling
Text Analytics
Machine
Learning
Data Mining
SAS® Access Engines
Acciones
EXPLORACIÓN, VISUALIZACIÓN Y
ANALÍTICA DE USUARIO
ANALÍTICA AVANZADA
PREPARACIÓNDE DATOS
ANALÍTICA EN TIEMPO REAL
REPOSITORIO BIG DATA
AutoservicioAutoservici
o
ACTUAR
Despliegue
Dat
os
en
Str
eam
ing
Dat
os
Op
erac
ion
ales
De
splie
gu
e
Genoma Humano
- Estructura 3/4 -
29
- Estructura 4/4 -
• Analitica Descriptiva– Identificación de “Cohortes”
– Exploratorios de datos masivos
– Desarrollar medidas del Resultado Clínico. “Efectividad”
• Analítica Avanzada– Segmentación de datos
– Análisis de asociaciones
– Clasificación
– Predicción y pronóstico
– Análisis de supervivencia
– Análisis de series temporales
• Desarrollo e implementación de Sistemas de Ayuda a la Decisión– Integrados en la Historia Clínica
– Faciliten las decisiones a los profesionales
- Servicios -
- Áreas de Interés -
- Área de Neurociencias-
• Unidad de Demencias
• Unidad de Epilepsia
• Unidad Neurovascular
• Unidad Cefaleas
• Unidad Neuro-Oncologia
• Unidad Enf. Neuromusculares
• Unidad Columna
• Unidad Esclerosis Múltiple
• Unidad Ataxias
• Unidad Trastornos del movimiento
• Unidad de Cirugía Base de Cráneo e Hipófisis
- Área del Cáncer-
• Unidad Tumores Aparato Urinario
• Unidad Tumores Cabeza y Cuello
• Unidad Tumores Endocrinológicos
• Unidad Tumores Ginecológicos
• Unidad Tumores Hígado, V. Biliar y Páncreas
• Unidad Tumores Torácicos
• Unidad Tumores Musculo-Esqueléticos
• Unidad Tumores Mama
• Unidad Tumores Piel y Melanomas
• Unidad Tumores OncoHematológicos
• Unidad Tumores NeuroOncológicos
- Área Metabolismo-
• Diabetes Mellitus 2
• Obesidad
• Dislipemia
- Áreas de Interés -
- Área E. Inflamatoria -
• E. Inflamatoria Intestinal
• E. Reumática autoinmune
• Hipertensión
• Insuficiencia Cardiaca
- Área Cardiovascular-
- Área Enf. Raras-
• Fibrosis Quística
- Área Metabolismo-
• Diabetes Mellitus 2• Obesidad
• Dislipemia
- Áreas de Interés -
- Área E. Inflamatoria -
• E. Inflamatoria Intestinal
• E. Reumática autoinmune
• Hipertensión
• Insuficiencia Cardiaca
- Área Cardiovascular-
- Área Enf. Raras-
• Fibrosis Quística
Con un enfoque analítico se hace posible la evolución de
retrospectiva de los informes tradicionales a la predicción
analítica
- Gestión Innovadora de la Diabetes Mellitus -
• Fase I. Identificar “Cohorte” de pacientes DM tipo 2
• Fase II. Introducir medidas de Resultado Clínico.
– Orientarnos a la Efectividad y Valor
• Fase III. Identificar patrones
– Buen control vs Mal control metabólico
– Variables asociadas
• Fase IV. Desarrollo e implementación de SAD
– Basados en patrones
– Integrados HCE
- Objetivos Específicos -
• Fase I. Identificar “Cohorte” de pacientes DM tipo 2
• Fase II. Introducir medidas de Resultado Clínico.
– Orientarnos a la Efectividad y Valor
• Fase III. Identificar patrones
– Buen control vs Mal control metabólico
– Variables asociadas
• Fase IV. Desarrollo e implementación de SAD
– Basados en patrones
– Integrados HCE
- Objetivos Específicos -
Fase I.- Identificación Cohortes
• Fase I. Identificar “Cohorte” de pacientes DM tipo 2
• Fase II. Introducir medidas de Resultado Clínico.
– Orientarnos a la Efectividad y Valor
• Fase III. Identificar patrones
– Buen control vs Mal control metabólico
– Variables asociadas
• Fase IV. Desarrollo e implementación de SAD
– Basados en patrones
– Integrados HCE
- Objetivos Específicos -
Fase II. Introducir Medidas de Resultados Clínicos
• Fase I. Identificar “Cohorte” de pacientes DM tipo 2
• Fase II. Introducir medidas de Resultado Clínico.
– Orientarnos a la Efectividad y Valor
• Fase III. Identificar patrones
– Buen control vs Mal control metabólico
– Variables asociadas
• Fase IV. Desarrollo e implementación de SAD
– Basados en patrones
– Integrados HCE
- Objetivos Específicos -
Fase III.- Identificación PATRONES
Cluster 3(Guide)
Cluster 1(Guide)
Fase III.- Identificación PATRONES
Cluster(Guide)
9%
20%
71%
Muestra de 14.000 pacientes sobre 24.339
Comorbilidad Alta
Comorbilidad Media
Comorbilidad Baja
Fase III.- Identificación PATRONES
Cluster % Comorbilidad
1 4% Baja
2 28% Baja
3 11% Baja
4 9% Baja
5 5% Alta
6 4% Baja
7 15% Baja
8 4% Alta
9 7% Media
10 13% Media
Baja comorbilidad
Comorbilidad media
Alta comorbilidad
El 37 % de los pacientes cumplen los cuatro objetivos del control metabólico (cluster 2, 5 y 8)
-0,2
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
-20 0 20 40 60 80 100 120
Buen control
Cluster1
Cluster 2Cluster4
Cluster10
Cluster 9
Cluster6
Cluster3
Cluster7
Cluster 5, 8
Control Metabólico
Control Glucémico
Fase III.- Identificación PATRONES
Grado de control metabólico en 2017
9%
20%
43 %
Comorbilidad Alta
Comorbilidad Media
Comorbilidad Baja
Fase III.- Identificación PATRONES
Grado de control metabólico en 2017
Cluster % Comorbi.Grado
Control
1 4% Baja 17%
2 28% Baja 96%
3 11% Baja 70%
4 9% Baja 42%
5 5% Alta 81%
6 4% Baja 47%
7 15% Baja 72%
8 4% Alta 81%
9 7% Media 39%
10 13% Media 66%
28%
Fase III.- Identificación PATRONES
Agenda
• Introducción
• Claves
• Cultural
• Salud Digital
• Medicina Precisión
• Caso de Uso
• Conclusiones
Nueva Propuesta de Valor
Preventiva
Predictiva
Personalizada
Participativa
Poblacional
Nuevo Paradigma
Cultural
Salud Digital
Medicina de Precisión
Claves de Éxito
Cultural
Salud Digital
Medicina de Precisión
Claves de Éxito
Transformación Sanitaria e Inteligencia Artificial
Dr. Bernardo Valdivieso Martínez
Valencia, junio 2018