Para una industria que gira en torno al concepto de bienestar, parece bastante contradictorio que el sistema sanitario moderno pueda estar enfermo. Como se dijo Matt Reynolds, director de inversiones de Capital Group, “Un modelo de prestación inadecuado y la falta de cura para las principales enfermedades son dos de los mayores problemas que enfrenta la atención sanitaria moderna”.
Modelo de entrega inadecuado
La mayoría de los médicos trabajan con un modelo tradicional de pago por servicio y reciben una compensación según el volumen de trabajo. Pero cuantos más pacientes atiendan, menos tiempo podrán dedicar a cada uno de ellos, lo que podría aumentar la probabilidad de errores y diagnósticos incorrectos, así como la tendencia a tratar sólo enfermedades o síntomas específicos.
Este modelo basado en la carga de trabajo también perjudica a los pacientes, ya que las aseguradoras tienden a gestionar los pagos de atención sanitaria limitando el tipo de procedimientos y medicamentos en función del costo, en lugar de la eficacia. De hecho, un estudio de 2017 de la Biblioteca Nacional de Medicina señaló que el 30% del gasto sanitario en Estados Unidos se considera innecesario.
Falta de una cura viable para las principales enfermedades.
Muchas enfermedades conllevan importantes costos sanitarios, pero también pueden ejercer una enorme presión sobre las economías. Sólo en Estados Unidos, el 90% del gasto anual en salud del país, que asciende a 4,3 billones de dólares, se destina a personas con enfermedades crónicas y de salud mental. Ciertas dolencias crónicas, como las enfermedades cardiovasculares y el cáncer, son también las principales causas de muerte en el mundo y carecen de una cura viable a largo plazo.
Se espera que el gasto mundial en atención sanitaria alcance los 10,6 billones de dólares en 2030 (frente a los 9 billones de dólares de 2022), por lo que identificar una solución a los problemas del sector podría liberar una cantidad impresionante de recursos. Del mismo modo, las empresas que sean capaces de encontrar soluciones innovadoras a estos problemas estructurales también podrían obtener enormes beneficios financieros.
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Tecnología: el mejor tratamiento
Aquí es donde la tecnología entra en juego, ya que los avances realizados en las áreas de análisis de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático ya están teniendo un impacto positivo en la experiencia del paciente.
Acceso a los servicios de salud: solución al desequilibrio estructural
El análisis de datos está ayudando a resolver el desequilibrio estructural del sector. En los últimos años, varias aseguradoras están recurriendo a herramientas de análisis cada vez más eficaces y eficientes para introducir nuevos modelos de negocio, como la atención sanitaria basada en el valor. Estos modelos ofrecen una plataforma conjunta para que pacientes, aseguradoras y equipos sanitarios (médicos, farmacéuticos, dietistas, trabajadores sociales, psicólogos) reciban, analicen y compartan datos de salud.
Al poder acceder rápidamente a los mismos datos, aumenta la probabilidad de que se pueda administrar el tratamiento adecuado en el momento adecuado. Estos modelos basados en valores buscan lograr el llamado “objetivo cuádruple” de la atención médica (mejores resultados, mayor satisfacción del paciente, mayor satisfacción del proveedor y reducción del costo per cápita), algo que antes se consideraba imposible de lograr. sin los avances logrados con los registros médicos electrónicos y el análisis de datos. Mientras tanto, el mercado estadounidense de atención médica basado en el valor podría duplicar su valor empresarial a 1 billón de dólares para 2030.
Rapidez en el diagnóstico de enfermedades
Los logros en el análisis de datos también han impulsado la adopción de tecnologías de secuenciación genética más avanzadas. Uno de ellos es la secuenciación de próxima generación (NGS), que puede analizar cientos de secuencias objetivo en paralelo, a diferencia de los métodos tradicionales, que sólo pueden analizar un pequeño número (normalmente menos de veinte).
Aunque la tecnología SNG no es precisamente nueva y lleva en el mercado desde 2005, lo cierto es que su adopción no ha cobrado impulso hasta hace poco. Uno de los problemas de la tecnología fue el tiempo necesario para procesar, analizar e interpretar las enormes cantidades de datos de secuenciación sin procesar que genera. Sin embargo, los avances recientes en el análisis de datos y la inteligencia artificial han ayudado a reducir el tiempo y, por tanto, los costos necesarios para convertir dichos datos en información biológica procesable. Así, cada vez más empresas de cribado y diagnóstico genético lanzan soluciones basadas en tecnología SNG para ayudar a médicos y pacientes a obtener perfiles genómicos más completos, con el fin de comprender mejor las enfermedades y sus posibles tratamientos.
Acelerar el descubrimiento de tratamientos farmacológicos
El descubrimiento de fármacos es otra área del sector sanitario que se está viendo enormemente beneficiada por el uso de la tecnología. Actualmente, más del 90% de todos los fármacos experimentales en desarrollo fracasan. Para mejorar estas cifras, muchas empresas farmacéuticas están creando bases de datos genéticas comparando exomas secuenciados y registros médicos electrónicos de los pacientes. Sin embargo, la naturaleza descentralizada de los datos genómicos y clínicos dificulta que las empresas escale su estructura para facilitar el análisis de una cantidad tan enorme de datos.
Por ejemplo, Regeneron Pharmaceuticals ha optado por reconstruir su infraestructura de datos y migrar todos sus datos a la nube, lo que permite a sus científicos experimentar con sus teorías sabiendo que los datos a los que llegan las herramientas nativas de la nube (como la inteligencia artificial o el aprendizaje automático) desde una única fuente y compartir un formato unificado. Al combinar la ciencia con tecnologías avanzadas, los científicos de Regeneron han podido reducir el tiempo que lleva consultar todo el conjunto de datos de treinta minutos a tres segundos.
Mejora de las intervenciones quirúrgicas.
Aproximadamente uno de cada ocho pacientes sometidos a cirugía tiende a experimentar complicaciones después de la operación. Este tipo de complicaciones no sólo suponen una carga física y económica para los pacientes, sino también para el sistema sanitario, ya que requieren la repetición de consultas y pruebas médicas. Combinar el análisis de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático con la cirugía robótica podría conducir a intervenciones más seguras y exitosas en el futuro. Intuitive Surgical, por ejemplo, ha incorporado tecnología de big data e inteligencia artificial al análisis de los datos recopilados de más de doce millones de procedimientos realizados por sus robots quirúrgicos Da Vinci. Con el aporte de más de 200 expertos médicos de todo el mundo, Intuitive está desarrollando herramientas como guía en tiempo real para ayudar a los cirujanos a realizar tareas durante un procedimiento con información adicional para ayudar a mejorar la toma de decisiones.
Fuera del quirófano, el análisis de datos también podría mejorar la capacidad de identificar qué pacientes pueden ser los mejores candidatos para una intervención quirúrgica y qué enfoque podría ofrecer mayores posibilidades de éxito. Todos estos avances podrían impulsar las operaciones robóticas en los próximos años. En 2022, el volumen del mercado mundial de cirugía robótica ascendió a 6.300 millones de dólares y se espera que alcance los 26.800 millones de dólares en diez años.
Sala de crecimiento
Ya se está haciendo evidente el impacto positivo que tienen en la experiencia del paciente las soluciones innovadoras basadas en los últimos avances en análisis de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Esta área continúa ofreciendo espacio para el crecimiento, ya que el gasto en tecnología del sector como porcentaje de sus ingresos totales es relativamente bajo.
De media, las empresas sanitarias destinan el 5% de sus ingresos totales a conceptos relacionados con la tecnología, muy por debajo del 10% que suelen dedicar a los servicios financieros y del 8,2% de media que registra el resto de sectores13. Si bien un mayor gasto no significa necesariamente mejores resultados, un mejor uso de la tecnología podría abordar muchos de los problemas que enfrentan actualmente los pacientes, los proveedores de atención médica y las aseguradoras.
En última instancia, la innovación es un motor de valor a largo plazo para los inversores y la combinación de tecnologías avanzadas y atención sanitaria podría crear oportunidades de inversión duraderas.
