La sanidad pública andaluza, reconocida en los premios Novartis-IESE a la excelencia en gestión

SEVILLA 21 Jun. (EUROPA PRESS) -

Dos proyectos generados en el seno de la sanidad pública de Andalucía han recibido sendos reconocimientos en los Premios Novartis-IESE a la excelencia en gestión sanitaria, que premian iniciativas innovadoras en el ámbito de la gestión que ayuden a orientar al sistema sanitario a la obtención de mejores resultados en salud al menor coste posible.

Estas iniciativas, además, deben estar*operativas en el momento de su presentación*a los premios y poder mostrar*resultados medibles. En la entrega de estos reconocimientos, dotados con 5.000 euros, y celebrada en Madrid, ha estado presente la viceconsejera de Salud y Consumo, María Luisa del Moral, quien ha destacado el valor innovador de ambos y el esfuerzo de los profesionales que los lideran para conseguir "un sistema sanitario más eficiente que redunde en la calidad de la asistencia que ofrecemos a nuestros pacientes".

Así, el proyecto Plataforma de Generación de Evidencia con Datos del Mundo Real que utiliza la Base Poblacional de Salud (BPS) para la investigación clínica, desarrollado por la Fundación Progreso y Salud, es una iniciativa innovadora que permite el uso del Big Data clínico de la Base Poblacional de Salud (BPS) de forma segura y sostenible para la investigación clínica, e incentiva un modelo de economía basada en el conocimiento y en la generación de puestos de trabajo de alto valor añadido, según la información ofrecida por la Junta en una nota.

Esta iniciativa aborda las dificultades en utilización de datos del mundo real (DMR) médicos en investigación, debido a las restricciones de uso que impone la Ley de protección de Datos (LOPD). El objetivo principal es transformar el sistema de salud andaluz en un agente activo en la cadena de generación de conocimiento, mediante la implementación de un Entorno de Tratamiento Seguro (ETS) para el uso secundario de datos clínicos. Este entorno asegura la privacidad y el cumplimiento de la normativa vigente, como la LOPD y el Espacio Europeo de Datos Sanitarios (EEDS).

Adicionalmente, se busca establecer un ecosistema público-privado que garantice la sostenibilidad económica de la investigación sin costos adicionales para el sistema de salud, haciendo que este forme parte de la cadena de generación de valor. El proyecto también aprovecha el potencial de la inteligencia artificial (IA) para desarrollar predictores médicos que aceleren la implementación de prácticas de medicina preventiva.

La plataforma creada permite usar los datos de BPS para realizar estudios epidemiológicos, evaluar la eficacia de fármacos, identificar factores de riesgo, desarrollar predictores tempranos de enfermedades, realizar Fases IV y construir brazos de control sintéticos para Fases III de ensayos clínicos, además de estudios complementarios para el proceso de autorización de nuevos fármacos o tecnologías sanitarias, así como proyectos innovadores de IA, como la generación de datos de pacientes sintéticos de alta fidelidad.

La plataforma es una infraestructura computacional apoyada por un equipo humano especializado de científicos de datos, y ha demostrado su utilidad con más de 30 estudios realizados, publicaciones en revistas científicas y presentaciones en conferencias, consolidándose como un modelo de investigación clínica segura, escalable, equitativa, económicamente productiva y con capacidad transformadora del sistema de salud.

El proyecto Tecipot parte del análisis de los circuitos de traslados desde urgencias, observación y alta hospitalaria en el Hospital Universitario Virgen Macarena (HUVM) de Sevilla. Para realizar este análisis, se ha aplicado la metodología Lean Healthcare para la identificación de necesidades y problemas no cubiertos dentro del proceso, realizando para ello sesiones conjuntas con el personal involucrado en los procesos de urgencias, observación, traslado a planta y alta para los pacientes en el Macarena.

Tras este análisis se han identificado un conjunto de mejoras y líneas de trabajo que pueden impactar de forma significativa en la optimización de los recursos asistenciales asociados a este tipo de proceso. El proyecto Tecipot propone la incorporación de nuevas tecnologías asociadas a la optimización de los circuitos de urgencias con el fin de mejorar la eficiencia en la gestión de pacientes del centro, así como mejorar la percepción de los pacientes y profesionales acerca de los procesos de traslados de pacientes de urgencias, observación y alta hospitalaria en el Hospital.

Así, Tecipot plantea la incorporación de medidas asociadas a lo organizativo, optimizando la coordinación de los profesionales involucrados en el proceso de traslado de pacientes de urgencias, observación y alta hospitalaria; a la incorporación de equipamiento que reduzca los retrasos asociados al proceso de traslado de pacientes; y al desarrollo de soluciones informáticas que mejoren la coordinación y el seguimiento de los pacientes a lo largo de todo el proceso.

El análisis realizado de los factores asociados a la generación de tiempos de espera y retrasos evitables ha permitido identificar a 16 grupos profesionales implicados y analizar los principales elementos generadores de demoras. A partir de este análisis se han diseñado 25 medidas de eficiencia y sistemas de información y aplicaciones móviles asociadas para optimizar los tres circuitos asistenciales analizados.

Además, se realizó una encuesta a todos los grupos profesionales implicados para valorar la facilidad en la aplicación e importancia de estas medidas y poder priorizar su implantación. Los resultados preliminares están constatando una reducción en los tiempos de espera y, a lo largo de 2024, se continuará midiendo el impacto de estas medidas que ya arrojan unos resultados muy favorables.