Maya espera a que el médico la llame por su nombre. Sus tres hijos juegan en la sala de espera y hacen ruidos alegres, pero ella está preocupada por su salud. El médico confirma sus peores temores: resulta que tiene cáncer cervicouterino. ¿Y ahora qué? Una trabajadora social intenta consolarla y le dice que el personal médico hará todo lo posible para que reciba tratamiento pronto y pueda seguir trabajando para mantener a su familia.
Maya es un personaje ficticio, pero su historia refleja los numerosos problemas de salud muy reales que afrontan las personas a diario. En el mundo real, la historia de Maya quedaría registrada en un expediente clínico, identificado con su nombre y un número. Un número: ¿qué hay detrás de un número en un sistema de salud? ¿Cómo puede convertirse en una herramienta para mejorar los resultados y la rendición de cuentas? Y, más importante aún, ¿cómo pueden estas herramientas brindar ayuda concreta a mujeres como Maya? ¿Quién se asegurará de que Maya, junto con otras mujeres pobres que están en riesgo o ya han recibido un diagnóstico de cáncer, reciba tratamiento oportuno? La recopilación y el uso de datos de atención de salud en tiempo real están en el centro de este desafío para todos nosotros, habitantes de países de ingresos altos, medianos y bajos por igual.
En el último mes, hemos visto varios hitos notables en la tarea de avanzar hacia la cobertura sanitaria universal (CSU) en todos los países. Entre ellos destaca la publicación, el 9 de junio, de la Hoja de ruta para la medición y la rendición de cuentas en materia de salud, y un llamamiento a la acción de cinco puntos, en la que el Banco Mundial, la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional y la Organización Mundial de la Salud presentan un enfoque estratégico para fortalecer la capacidad nacional en materia de datos mediante sistemas de información sanitaria sólidos.
Hoy, quienes toman decisiones disponen de numerosas herramientas para analizar tendencias y tomar decisiones estratégicas —cada vez más en tiempo real— gracias a la rápida difusión y adopción de las tecnologías de la información y las comunicaciones. Los nuevos enfoques para recopilar, gestionar y analizar datos con el fin de mejorar el aprendizaje de los sistemas de salud —por ejemplo, para saber cómo se benefician las personas pobres de los servicios de salud (o si no se benefician)— ayudan a garantizar que se brinde la atención adecuada al paciente adecuado en el momento adecuado, siempre: el objetivo de la CSU.
La Hoja de ruta y el Plan de acción detallan los sistemas de información fundamentales que los países podrían tener en cuenta al priorizar las inversiones para desarrollar su infraestructura nacional de información sanitaria. Estos sistemas incluyen: registro civil y estadísticas vitales, censos y encuestas de hogares, información sanitaria de centros de salud y comunidades, y sistemas de vigilancia de enfermedades.
Aunque cada sistema cumple una función estratégica y fortalece los datos nacionales sobre tendencias de salud, para maximizar el valor de estos sistemas y el potencial de los conocimientos que ofrecen los «macrodatos» se necesitan al menos tres factores fundamentales: 1) mecanismos sólidos para identificar a los pacientes, 2) evaluación comparativa de la infraestructura de datos y 3) gobernanza transparente de dicha infraestructura.
En primer lugar, la identificación de los pacientes. Se necesita un mecanismo para identificar los expedientes de los pacientes en todos los niveles de atención, tanto ambulatoria como hospitalaria. Esta dimensión longitudinal es importante para identificar tendencias en la población objetivo y hacer un seguimiento de los resultados de salud. También es fundamental para facilitar la vinculación de datos con los presupuestos, la prestación de servicios y la continuidad de la atención, a fin de mejorar el seguimiento del impacto de las decisiones locales, regionales y nacionales en el costo, la calidad y la oportunidad de la atención.
En segundo lugar, para maximizar las inversiones, los países deberían compartir las mejores prácticas. Se necesita un enfoque integral y sistemático, como la evaluación comparativa, para medir el desarrollo, la implementación y el uso de estos sistemas, especialmente en el contexto de la atención clínica.
Por último, también es fundamental una gobernanza de los sistemas de información transparente e inclusiva. Se necesitan procesos definidos para establecer cómo las partes interesadas (entre ellas, pacientes como Maya) participarán en esta infraestructura de datos y la utilizarán, incluido su mantenimiento y evolución continua, a fin de alinear la tecnología con objetivos compartidos. Sin una administración responsable de los datos y rendición de cuentas por el uso estandarizado del sistema, esta infraestructura puede sucumbir a la fragmentación inherente que se observa en muchos sistemas de salud, lo que reduciría las posibilidades de vincular datos y el valor de los datos recopilados. Debemos recordar que la tecnología, por sí sola, no puede hacer que un sistema ineficiente se vuelva repentinamente más eficiente.
Para apoyar a quienes toman decisiones y a los responsables de gestionar la atención de salud en la prestación de servicios oportunos y de alta calidad —y para que el número del historial clínico de Maya sea algo más que una estadística—, los responsables locales, regionales y nacionales de la atención de salud deben realizar análisis significativos.
Es relativamente fácil ponerse de acuerdo sobre los objetivos de salud pública, pero el progreso real requiere una estructura de gestión respaldada por paneles que permitan supervisar los resultados intermedios en tiempo real.
Por ejemplo, para que el caso de Maya aparezca en el radar de quienes toman decisiones, los conjuntos de datos vinculados entre sistemas deben enviar alertas a esas personas, incluida información sobre el diagnóstico de Maya y el tiempo que tardaron los proveedores en iniciar el tratamiento. Estas alertas son fundamentales para llamar la atención sobre los retrasos en el tratamiento de los casos y, luego, comprender sus causas (listas de espera, falta de personal suficiente, etc.). Además, podrían ayudar a garantizar que la familia de Maya cuente con el apoyo de los servicios de protección social a nivel nacional o local; por ejemplo, ofreciendo un lugar donde cuidar a sus hijos mientras ella recibe quimioterapia, o comprobando si podría tener derecho a transferencias monetarias condicionadas debido a su enfermedad y a la reducción de sus ingresos.
Los sistemas de datos pueden facilitar este tipo de aprendizaje, pero su desarrollo no puede quedar exclusivamente en manos de las fuerzas del mercado ni depender de intercambios aleatorios de experiencias. Se requiere identificar sistemáticamente prácticas prometedoras y lecciones pertinentes aprendidas para implementar estos factores facilitadores en los países asociados. Para lograrlo, los asociados y las principales partes interesadas deben empezar a aprovechar los conocimientos acumulados en los sistemas de atención de salud de todo el mundo. El Grupo Banco Mundial y otros asociados para el desarrollo están comprometidos con este objetivo. Estén atentos.
Este artículo se publica en colaboración con el blog sobre inversiones en salud del Banco Mundial. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde las opiniones expresadas.
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Autor: Fernando Montenegro Torres es médico y economista del Banco Mundial. Adam M. Aten es investigador de The Brookings Institution y se centra en el desarrollo de evidencia y la innovación biomédica en el Center for Health Policy.
Imagen: Se ve una impresora junto a un trabajador de la salud. REUTERS/Kham.
