Las enfermedades no transmisibles representan una crisis conductual mundial que requiere intervenciones personalizadas en lugar de medidas generales de salud pública.
Las tecnologías de IA pueden ahora integrar datos fragmentados para ofrecer recomendaciones de salud escalables e hiperpersonalizadas que mejoren los resultados.
Las aseguradoras pueden aprovechar estos conocimientos e incentivos impulsados por la IA para fomentar un cambio de comportamiento sostenible, mejorando la longevidad mundial.
Cinco años después de la pandemia, la mayor crisis sanitaria del mundo no es infecciosa, sino conductual. Las enfermedades no transmisibles (ENT), como las cardiopatías y la diabetes, son las principales causas de mortalidad a nivel mundial; sin embargo, las intervenciones de salud pública existentes no han llegado lo suficientemente lejos para abordar los comportamientos que sustentan estas afecciones. A diferencia de las enfermedades infecciosas, que requieren remedios genéricos de amplio alcance, como las vacunas, las enfermedades relacionadas con el estilo de vida a menudo requieren orientación personalizada basada en el contexto específico de cada persona.
Hasta la fecha, esto se ha visto obstaculizado por diversos factores, entre ellos la naturaleza fragmentada de los datos de salud personales. Sin embargo, las nuevas capacidades de la IA están haciendo posible ofrecer recomendaciones de salud hiperpersonalizadas a gran escala, con el potencial de mejorar de forma notable los resultados sanitarios a nivel mundial.
Las ENT son un problema macro, pero requieren intervención a nivel personal
Las enfermedades no transmisibles son responsables de más del 70 % de todas las muertes a nivel mundial: cada minuto, más de 70 personas mueren por estas afecciones, en gran medida prevenibles. Las iniciativas de salud pública existentes, como las leyes de espacios libres de humo, los impuestos especiales y las prohibiciones de publicidad pueden ser eficaces pero persisten problemas de diseño, aplicación y cumplimiento siguen vigentes. Fundamentalmente, estas intervenciones carecen de elementos contextuales clave que pueden determinar el éxito o el fracaso del cambio de comportamiento. Necesitamos mecanismos para ofrecer orientación sanitaria a nivel personal, lo que implica dotar a las personas del conocimiento tanto de qué hacer y cómo hacerlo.
Cómo el Foro ayuda a los líderes a fortalecer los sistemas de salud mediante la colaboración
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A través del diálogo de confianza y la colaboración público-privada, el Centro permite a los socios alinearse en torno a prioridades compartidas y avanzar en la acción colectiva para mejorar los resultados sanitarios.
El poder del cambio de comportamiento
Nuestro conjunto de datos, que abarca 60 millones de años de vida, 80 fuentes y 2.800 dimensiones, valida el poder del cambio de comportamiento.
La primera observación relevante de nuestros datos es la causalidad, es decir, se puede demostrar que un cambio de comportamiento provoca un cambio en los resultados de salud. Por ejemplo, un análisis de más de 500.000 participantes durante cinco años mostró que las personas de entre 45 y 65 años que pasaron de no hacer ejercicio a niveles moderados o altos de ejercicio experimentaron una reducción del riesgo de mortalidad del 38 % y del 58 %, respectivamente.
También observamos que este efecto es elástico y universal; en otras palabras, unos pocos cambios de comportamiento producen incrementos notables en la esperanza de vida y en los años de vida con buena salud, y el efecto aumenta en quienes son mayores y tienen más afecciones de salud.
Según datos de Vitality, una persona de 30 años moderadamente sana puede aumentar su esperanza de vida un 6 % y sus años de vida con buena salud un 7 % mediante unas pocas acciones clave, mientras que una persona de 70 años con mala salud puede experimentar un aumento del 45 % en su esperanza de vida y un asombroso 90 % en sus años de vida con buena salud al cambiar de comportamiento. Nunca es demasiado tarde ni se está demasiado enfermo para volverse más sano.
Y, por último, el cambio de comportamiento se acumula gracias a su naturaleza habitual. Los hábitos pueden formarse de forma rápida y sencilla para muchas personas, y una vez que se consolida un hábito sólido, los resultados de salud mejoran notablemente. Investigaciones anteriores muestran que la mayoría de las personas tardan entre siete y 15 semanas en formar un hábito sólido, y que quienes mantienen un hábito de ejercicio de intensidad moderada reducen su riesgo de mortalidad por causas comunes en un 27 %. Los hábitos saludables también reducen el riesgo de enfermedades específicas: quienes realizan 7.500 pasos cinco veces por semana durante dos años pueden reducir su riesgo de diabetes tipo 2 en un 41 % y de cáncer en estadio 4 en un 36 %.
Los datos de salud están dispersos y fragmentados
Hemos demostrado la importancia del cambio de comportamiento para prolongar la esperanza de vida y los años de vida con buena salud. Pero hay una advertencia importante: se requiere precisión para lograr el impacto adecuado. Necesitamos saber con absoluta exactitud los cambios específicos en el estilo de vida que cada persona debe adoptar, con una perspectiva longitudinal de cómo ese cambio de comportamiento afectará su mortalidad y morbilidad a lo largo del tiempo.
Han surgido varios sectores para resolver este problema (dispositivos, dispositivos portátiles, plataformas de análisis de laboratorio y entrenadores de salud), pero a menudo funcionan de forma aislada y normalmente solo cubren unas pocas métricas de salud. Con frecuencia, estas plataformas no tienen acceso a datos clínicos de hospitales y médicos, ni a datos de reclamaciones a aseguradoras o patrones de mortalidad a lo largo del tiempo. Para superar esta limitación se necesitan enormes recursos de computación y tecnología compleja que permitan dar sentido a los datos fragmentados.
De la recopilación a la conexión
Gracias al reciente avance de la inteligencia artificial (IA), surgen nuevas oportunidades para abordar este desafío. Un ejemplo es Vitality AI, una colaboración entre Vitality y Google, que combina las capacidades de IA y análisis de datos de Google, incluidos Vertex AI y los modelos Gemini, con la diversa y longitudinal gama de datos de años de vida con buena salud y de esperanza de vida de Vitality. Esto permite reunir fuentes de datos dispares en una única plataforma tecnológica fácil de escalar.
El resultado son recomendaciones de salud altamente pertinentes y personalizadas para millones de clientes. Estas recomendaciones incluyen opciones de estilo de vida, como la actividad física y el sueño, así como exámenes de detección, gestión de enfermedades crónicas y coaching de bienestar.
Según datos de Discovery, las recomendaciones personalizadas de cribado basadas en IA ya han supuesto un aumento de 1,22 veces en las tasas de cribado y una mejora del 19 % en la detección temprana del cáncer, lo que subraya el poder de la prevención dirigida.
Otro ejemplo de cómo la IA permite la integración de datos es MediKarma, una plataforma tecnológica sanitaria que utiliza IA y análisis de datos para personalizar el bienestar, la prevención y la orientación en la atención sanitaria. Mediante el análisis de historiales médicos, datos biométricos y aportaciones conductuales, MediKarma ofrece orientación paso a paso para ayudar a las personas a anticiparse a los problemas de salud y tomar decisiones más informadas sobre su atención, al tiempo que propone preguntas pertinentes para comentar con su médico.
También está Ada Health, una empresa estadounidense que combina experiencia clínica e IA avanzada para ayudar a las personas y a las organizaciones sanitarias a actuar antes con base en la información disponible. La plataforma de Ada integra el historial médico, los datos de estilo de vida y la información de dispositivos portátiles para ofrecer sugerencias diagnósticas personalizadas y próximos pasos. En un estudio sobre salud materna realizado en Sudáfrica, denominado «SafeMom», los médicos consideraron seguro el 98 % de los consejos de urgencia de Ada, y alrededor de una de cada tres mujeres cambió su plan inicial de búsqueda de atención sanitaria tras utilizar el servicio.
Compromiso: el eslabón perdido
Sin embargo, incluso cuando las personas saben qué hacer, no siempre lo hacen. Por eso se necesitan incentivos. Esto nos lleva de qué hacer a nivel individual, a cómo provocar el cambio. Al combinar capas de información procedente de distintas fuentes de datos, incluida la propensión de las personas a participar en acciones, los incentivos que probablemente las motiven y el estilo de comunicación que mejor conecta con ellas, es posible ofrecer recompensas personalizadas con las mayores probabilidades de incentivar el cambio a nivel individual. Ahora podemos ampliar esta capacidad mediante la colaboración con Google.
Estos modelos habilitados por IA no solo están revolucionando la salud y cambiando la vida de las personas, sino que también están destinados a transformar una de las industrias más grandes e influyentes del mundo: el seguro. La interacción entre el seguro y el cambio de comportamiento relacionado con la salud es bidireccional: las aseguradoras de vida y de salud tienen mucho que ganar con las mejoras en la salud y la mortalidad, ya que invierten en la salud y la longevidad de las personas.
Al mismo tiempo, las aseguradoras son de los pocos actores capaces de monetizar las mejoras en la salud y, por ello, están idealmente posicionadas para impulsar el cambio a gran escala: pueden actuar como financiadores de las mejoras sanitarias, canalizando los beneficios adicionales derivados del cambio de comportamiento hacia las recompensas e incentivos que garantizan que ese mismo cambio de comportamiento siga produciéndose.
Se trata de un círculo virtuoso que beneficia a las personas, a las aseguradoras y a la sociedad: a las personas, mediante una mejor salud y recompensas; a la industria, mediante una mayor rentabilidad, menores siniestros y una mayor competitividad; y a la sociedad, al reducir la carga de enfermedad y crear una población más sana y productiva.
