19 mar 2019 | Actualizado: 19:00
La sostenibilidad de los sistemas sanitarios a corto, medio y largo plazo tiene uno de sus anclajes en la evaluación continuada o en la cultura de la eficiencia, que a su vez se basa en la medición de los resultados en salud obtenidos y de los recursos y costes invertidos con distintas alternativas sanitarias, en función de su coste de oportunidad. Como decía William Thomson (Lord Kelvin) “Lo que no se define, no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo que no se mejora, se degrada siempre".


"La digitalización de la información sanitaria, ha facilitado la obtención de datos en un contexto real (Real-World Data), que pueden generar evidencia científica (Real-World Evidence)"


La generación de la evidencia en el ámbito sanitario se ha basado convencionalmente hasta ahora en la Medicina Basada en la Evidencia (MBE; en función de la información obtenida de ensayos clínicos controlados aleatorizados, revisiones sistemáticas y metaanálisis), con una participación escasa en la toma de decisiones de gestores, políticos, economistas de la salud, ingenieros biomédicos, pacientes, observadores o cuidadores. Sin embargo, la digitalización e integración de la información (historias clínicas, registros de pacientes, datos de seguros médicos, encuestas de salud, datos administrativos, biobancos, salud móvil, etc) apoyada en la Inteligencia Artificial, ha facilitado la obtención de datos en un contexto real (Real-World Data), que analizados de forma adecuada pueden generar evidencia científica (Real-World Evidence) que favorezca la efectividad comparativa real de todos los tratamientos o intervenciones sanitarias disponibles para el abordaje de una patología.

En este sentido, la posibilidad de que estos datos se utilicen complementariamente a la vía clásica, basada en la MBE, para obtener información ha generado mucha expectación en el ámbito sanitario y empieza a ser utilizada por los diversos agentes que desean compartir las decisiones que afectan a los pacientes y a la sociedad en su conjunto. Esta “democratización” de la Toma de Decisiones afianza el concepto de empoderamiento de los pacientes (integrado en la “Medicina Centrada en el Paciente”) y debería ser obligatoriamente liderada por los profesionales sanitarios. En caso contrario, estos perderán la oportunidad de estar en la primera línea de un cambio de paradigma imparable.

Encuentro Better Data, Best Health


Este desafío se puso de manifiesto en el primer Encuentro Internacional Better Data, Best Health que se celebró el pasado enero en Barcelona con la participación de cerca de 400 clínicos, pacientes, farmacéuticos y gestores. Si en algo hubo consenso en este evento es en la necesidad de pasar de las “palabras a los hechos”, aprobándose por votación un Decálogo de Buenas Prácticas que debería ser la referencia para instaurar definitivamente la cultura de los resultados en salud en la práctica clínica diaria.

Este Decálogo de Buenas Prácticas será a su vez la base para un Plan Operativo de Real-World Data y Cronicidad en el que se está trabajando desde el proyecto HOPES, con la participación de clínicos y diversos expertos, y que se presentará en los próximos meses en sociedad.

Un punto crítico en el que coincidieron los expertos es en el de configurar mejores plataformas de ayuda a la gestión clínica y económica. En este sentido, la historia clínica electrónica interoperable con plataformas específicas a cada patología debería ser el instrumento principal en ese camino. En esta línea, la plataforma HOPES fue uno de los ejemplos que los profesionales revisaron en sus sesiones de trabajo en Barcelona.

Medicina Personalizada, Medicina 5P


Aplicando estos criterios, el futuro que se vislumbra es muy esperanzador, orientado hacia una Medicina Personalizada, en el marco de la Medicina 5P. Este concepto ya está aportando resultados en salud en subgrupos de pacientes y en pacientes individuales, ahorrando los costes de su utilización en aquellos sujetos en los cuáles se obtendrían resultados subóptimos o no deseados. Algunos ejemplos de ello son la identificación de patrones de predicción de enfermedades, modelos predictivos de comportamiento, individualización de tratamientos, o identificación de factores de riesgo y beneficios a largo plazo.

Por tanto, la gran noticia es que el gran beneficiado del Real-World Evidence y de la Medicina Personalizada será el paciente, ya que, de esta forma, se asegurará el máximo valor de las intervenciones sanitarias, obteniéndose los resultados en salud esperados, con menor frustración para los pacientes o cuidadores, menor incertidumbre para los profesionales sanitarios y con mayor eficiencia para los sistemas de salud.

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Miguel Ángel Casado Gómez es Doctor en Farmacia. Es director de Pharmacoeconomics & Outcomes Research Iberia. Ha participado en la elaboración de varios libros sobre Farmacoeconomía y Gestión Sanitaria; ha publicado 117 artículos científicos y ha presentado 208 comunicaciones en congresos científicos. Actualmente, está codirigiendo el Máster en Evaluación Sanitaria y Acceso al Mercado de la Universidad Carlos III de Madrid.