Narayana Health utiliza la analítica de datos e IA para brindar atención médica accesible y de alta calidad
“¿Cuánto va a costar la cirugía?” Esta es una pregunta que ha perseguido al doctor Devi Shetty, fundador y presidente de Narayana Health desde que comenzó su práctica en 1983. Incluso hoy, más de tres décadas y 15 mil cirugías después, se siente intimidado cuando sus pacientes le hacen esa pregunta.
“Como proveedores de atención médica, es importante que no perdamos de vista a la persona en el paciente. Enfocar la vida humana con base en precios es injusto no sólo para el paciente sino también para nuestras capacidades como doctores. Hay algo muy equivocado en la manera en la que brindamos atención médica, el costo es una preocupación mayor que la enfermedad o su tratamiento. Algo debe hacerse al respecto”, comenta el cirujano cardiaco ganador de los premios Padma Shri y Padma Bhushan.
Para conseguir esta misión de hacer más accesible y asequible para la atención médica, el doctor Shetty fundó el grupo Narayana Health de hospitales de especialidades múltiples en Bangalore en 2000 con la idea de brindar atención médica asequible y de alta calidad. Él comenzó un modelo donde a los pacientes se les brinda una tarifa fija de precio para cirugías cuando llegan al hospital, en lugar de tener que enfrentar la incertidumbre de la factura al momento de dejar el hospital.
Hoy, el grupo Narayana Health opera una amplia red de hospitales a través de la India. A través de una combinación de proyectos y adquisiciones de terrenos no urbanizados, la red de Narayana Health se ha expandido a más de 6 mil camas, 30 diferentes especialidades, y una rama internacional en las Islas Caimán. Para mantener sustentable este modelo, Narayana Health ha implementado analítica de datos e información de valor predictiva en tiempo real para sus operaciones que corren sobre Microsoft Azure, SQL Server y Power BI.
“La reducción de costos y la mejora en la entrega de servicios de calidad sólo puede suceder a través de la tecnología. Creo que las intervenciones digitales como la analítica avanzada, aprendizaje automático y la inteligencia artificial son clave para hacer la atención médica más segura, asequible y accesible para la población mundial”, asevera el doctor Shetty.
En la mayoría de las industrias, la ineficiencia lleva a resultados más bajos, pero para un hospital puede ser cuestión de vida o muerte. Para mejorar eficiencias a través del consejo, el equipo de analítica de negocios en Narayana Health buscó la manera de utilizar los datos que generaban los hospitales. Esto incluyó los datos operativos y financieros de cada hospital, así como los registros médicos de cada cirugía realizada por cada doctor a través del grupo, para desbloquear nueva información de valor.
“Antes, cada hospital debía extraer de manera manual los datos de las bases de datos y presentarlos al final del mes. Sentíamos que debíamos aprovechar estos datos de mejor manera para obtener la información desde un solo lugar”, comentó Vivek Rajagopal, jefe de analítica de negocios y vicepresidente de Narayana Health.
A pesar de que Narayana Health fue un pionero en la adopción de la nube y mover sus operaciones a Microsoft Azure en 2015, tener en su lugar un modelo de analítica era más sencillo de decir que hacer, debido a una etapa naciente de adopción de tecnología en la industria de la atención médica en India.
“Debido a que requeríamos una gran cantidad de personalización y mantener los costos bajos, comenzamos a desarrollar una prueba de concepto por nuestra cuenta con el soporte de Microsoft”, agrega Rajagopal.
El equipo de analítica de negocios comenzó a crear modelos que pudieran primero replicar el proceso manual de extracción de datos sobre SQL Server y Power BI. Luego interactuaron con usuarios finales, incluido el equipo de gerencia de Narayana Health, cirujanos y otros practicantes médicos para entender sus necesidades. También colaboraron con Microsoft para implementar tableros de Power BI que pudieran brindar a la gerencia una vista unificada de métricas importantes en tiempo real, sin importar que estén en su laptop o en un smartphone.
“Nos tomó alrededor de ocho meses elaborar una arquitectura de almacén de datos, automatizar flujos de datos, diseñar métricas y KPI de valor, y construir un marco de trabajo integral para analítica y toma de decisión. ¡Una vez que estuvo listo, implementar Power BI para obtener información de valor en tiempo real fue muy sencillo!”, exclama Rajagopal.
Con esto, el equipo no sólo fue capaz de replicar el proceso de recolección manual de datos, también pudo dar a la gerencia información de valor en tiempo real a través de todos los hospitales en la compañía. Aparte de las métricas financieras de cada hospital, los tableros de Power BI pudieron enviar datos en tiempo real de más de 3 mil doctores a través de 30 parámetros comparables. La implementación ha traído consigo eficiencias, ahorros en costos, y un mejor cuidado de los pacientes en maneras que el equipo no había visualizado al inicio del proyecto.
Toma de decisión en tiempo real: Uno de los mayores retos con el proceso existente de recolección manual de datos fue que el equipo de la gerencia sólo podía obtener información de valor a intervalos regulares. El rastreo temprano de métricas financieras clave involucraría que la gerencia se contactar con las ramas regionales. Los gerentes regionales entonces tendrían que contactar a los gerentes de cada hospital. El proceso jerárquico podría tomar hasta dos o tres semanas para completarse.
Con un sistema centralizado y tableros de Power BI, el equipo de liderazgo ahora puede dar seguimiento a métricas financieras en tiempo real, retrabajar proyecciones de manera instantánea, y tomar decisiones más informadas en cuestión de horas en lugar de días. Con esto, el grupo de Narayana Health ha experimentado una reducción del 70 por ciento en horas hombre pasadas en reportear y una reducción del 50 por ciento en tiempo de revisiones por parte de la gerencia.
Analítica predictiva para nuevos hospitales: Un requerimiento clave cuando se abre un nuevo hospital es obtener información no sólo sobre el número de camas, sino también sobre las necesidades de atención médica de la población en sus inmediaciones, para poder contratar al equipo adecuado. Armada con historiales clínicos y datos de pacientes, la gerencia ahora puede predecir estos parámetros con mayor precisión. El grupo ha podido estandarizar procesos no sólo para el lanzamiento de nuevos hospitales, sino también para integrar a los que adquiere.
Gestionar al personal de enfermería: Un reto significativo para la industria de la atención médica son las altas tasas de desgaste entre el personal de enfermería. El equipo se preguntaba si los datos sobre el flujo de trabajo de personal de enfermería podrían desbloquear nueva información de valor para ayudar a reducir las tasas de desgaste. Al integrar Power BI para monitorear y analizar las horas de las enfermeras a diario, tres hospitales dentro de la red de Narayana Health experimentaron una ganancia en eficiencia de 15 por ciento en un mes.
“Desarrollamos un análisis granular de datos a través de visualización interactiva para una toma de decisiones más rica y rápida. Podemos pronosticar de manera precisa exceso o falta de personal en tiempo real. Incluso podemos predecir volumen de pacientes”, comentó el doctor Ashutosh Raghuvanshi, CEO de Group y director general y vicepresidente de Narayana Health.
Hacer más asequible la atención médica para los pacientes
La capacidad de visualizar datos de todo el grupo abrió nuevas avenidas para asegurar que los pacientes reciben la mejor atención posible a un precio asequible. El equipo en Narayana Health ahora desbloquea información de valor de datos históricos así como datos generados en tiempo real para optimizar costos desde la perspectiva tanto de los pacientes como de las metas del negocio.
Tiempos de entrega de laboratorio más rápido: Un equipo buscó la manera de minimizar las visitas que un paciente tiene que hacer al hospital al asegurar que obtienen sus reportes de exámenes el mismo día. A través de Power BI, fueron capaces de comparar el desempeño de diferentes laboratorios a través de la red e identificar obstáculos así como mejores prácticas. Implementaron cambios en los procesos clínicos en una de las unidades y notaron una mejora del 60 por ciento y cerca del 95 por ciento de las pruebas de laboratorio fueron regresadas en menos de dos horas. En muchos casos, esto significó que un paciente pudiera consultar a un doctor, realizarse los exámenes, y obtener un diagnóstico del doctor en el mismo día.
Monitorear uso de consumibles y antibióticos: Un tablero de Power BI brinda información de valor sobre los consumibles utilizados por los doctores en diferentes cirugías. Gracias a esto, el equipo gerencial ha podido establecer un promedio de consumibles utilizados para cualquier tipo de cirugía y puede identificar de manera rápida tendencias y casos de incluso un uso un poco más alto de lo normal, lo que puede impactar en el costo efectuado al paciente.
Otro parámetro monitoreado es la administración de antibióticos por parte de los doctores. Este es un importante aspecto del cuidado del paciente para asegurar que el uso de antibióticos está dentro de los límites prescritos por las políticas internas del hospital, lo que en retorno está alineado a las recomendaciones del estándar WHO. Con esto, ellos pueden identificar de manera rápida cualquier anomalía y rectificarla en todo el grupo.
Predecir requerimientos de sangre: Gracias a los datos que están a disposición en el sistema en tiempo real, los hospitales ahora pueden predecir requerimientos de sangre en cualquier día. Esto ha llevado a un almacenamiento óptimo y a una reducción del desperdicio de sangre, que es un componente crítico y escaso.
Reducir el tiempo que los pacientes pasan en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI): Narayana Health opera uno de los programas cardíacos con mayor actividad en el mundo y la más grande infraestructura de atención pediátrica cardiaca. Un reto constante en la organización es la optimización del rendimiento para emparejar la demanda de pacientes con el limitado personal, recursos, y capacidad disponibles. Con la analítica en tiempo real ellos pueden monitorear pacientes en la UCI y son capaces de identificar cualquier valor atípico, sobre aquellos que tienen una estancia de mayor duración a la promedio en una cirugía de cualquier tipo. Esto también les permite identificar cualquier cuello de botella y reducir el tiempo de espera y estancia en el hospital del paciente.
Mejor predicción de costos de cirugía: De manera eventual, todos estos análisis de datos se conectan con la misión central de Narayana Health de brindar atención médica asequible y de alta tecnología. Antes de la implementación de la analítica de datos, las cotizaciones eran actualizadas de manera periódica. Ahora, pueden formular un rango muy estrecho de los costos estimados de un tratamiento, basados en datos de varios años de los procedimientos y costos relevantes.
Llevar IA a la atención médica
Emocionando por sus posibilidades, Narayana Health busca nuevas avenidas para optimizar sus operaciones y mejorar la atención médica a través de la tecnología. Uno de los proyectos que están en marcha en forma de pilotos de manera interna es utilizar Inteligencia Artificial para descifrar rayos X para señalar cualquier irregularidad en una radiografía normal, que podría ahorrar tiempo a los doctores.
“Ocho por ciento de la población mundial no tiene acceso a una atención médica confiable y asequible. Mi meta es asegurar que todas las personas en el planeta tienen acceso a una atención médica digna y de alta tecnología”, concluyó el doctor Shetty.