Los costos de la atención médica se espera que aumenten un 8% en 2025, el aumento proyectado más significativo en más de una década. Estos costos abrumadores nos afectan a todos, desde los proveedores hasta los pagadores, las compañías de ciencias de la vida hasta las agencias gubernamentales, y ciertamente nos afectan como pacientes. Esta trayectoria de costos no es sostenible.
Habiendo pasado más de 30 años en la industria de la tecnología de la salud, he visto cómo la tecnología a menudo desempeña un papel crítico en las estrategias para combatir los costos crecientes mientras se mantiene la calidad de la atención. Espero ver que estos cuatro tendencias se aceleren en 2025.
1. La sofisticación de los datos no es opcional.
Las compañías de seguros y los empleadores autoasegurados siguen viendo aumentos significativos en los costos de los beneficios. En una estimación, se espera que los costos de la cobertura de atención médica patrocinada por el empleador aumenten en un 9%.
La curación y agregación de datos de atención médica, además de vincular reclamos cerrados con datos clínicos, se convertirá en una de las formas más efectivas para que las organizaciones mejoren las opciones de tratamiento y aborden la asequibilidad. Sin embargo, este es un trabajo complejo.
Pongamos este desafío en contexto utilizando un problema actual: la gestión de los GLP-1. Una encuesta reciente encontró que 1 de cada 8 adultos ha informado haber tomado esta clase de medicamentos cada vez más popular. Al hablar con nuestros clientes, hemos descubierto que aproximadamente dos de cada tres pagadores cubren los GLP-1 para la pérdida de peso. Informan que utilizan diferentes enfoques para gestionar estos medicamentos para pacientes con diabetes y aquellos que los usan para tratar la obesidad. Por ejemplo, el paso terapia del administrador de beneficios de farmacia y los límites de cantidad a menudo supervisan el uso para pacientes con diabetes, mientras que otros pacientes participan en programas de manejo de la pérdida de peso.
La creciente astucia de los consumidores de atención médica desafía aún más a los empleadores y compañías de seguros. A medida que aumentan las cargas financieras, las personas esperan más de sus beneficios en términos de transparencia y acceso a servicios, especialmente en ofertas de salud mental y bienestar.
Los pagadores necesitan análisis sofisticados para comprender cómo se desarrollan sus estrategias entre sus miembros, cómo impactan las tasas de utilización y qué enfoque está llevando a mejores resultados. Y escuchamos de nuestros clientes que la última pieza: comprender el camino hacia mejores resultados, es una tarea compleja y difícil. Un profundo entendimiento de estas tendencias permite a los pagadores alcanzar sus objetivos.
Lo mismo es cierto en el mundo de las ciencias de la vida. Durante décadas, los investigadores han utilizado grandes conjuntos de datos de salud, siempre haciendo lo mejor con lo que tenían acceso. Sin embargo, hoy en día, es una historia diferente. Los investigadores tienen más opciones de datos que nunca, y eso requiere un nuevo nivel de sofisticación y experiencia en datos. Para obtener información de los datos del mundo real de hoy, los investigadores necesitan una base de información completa, diversa y confiable construida sobre enlaces entre conjuntos de datos.
2. Los casos de uso impulsarán la adopción de la Inteligencia Artificial (IA).
Las comprobaciones de la realidad han templado la euforia sobre la capacidad de la IA para resolver todos los desafíos en las últimas décadas. Si bien la promesa de la IA es clara y fuerte, la atención médica está tomando un enfoque más pragmático en estos días.
La IA no es la primera tecnología que ha fallado en ser la panacea inmediata para todos los problemas de salud. Blockchain es otro ejemplo que viene a la mente. El valor económico completo de la IA tardará entre cinco y diez años en realizarse. En comparación, los teléfonos móviles y la tecnología de Internet tardaron 20 años en alcanzar su máximo potencial. Podemos aprender de estas experiencias pasadas y en su lugar poner a trabajar las tecnologías emergentes de formas específicas.
Veremos muchos casos de uso centrados en la eficiencia operativa y la integración de la IA en el lugar de trabajo. La IA automatizará tareas administrativas como la programación, la asignación de recursos y la gestión de la cadena de suministro. Esta automatización reduce los costos generales y permite a los profesionales de la salud dedicar más tiempo a la atención al paciente.
Utilizar la IA para aliviar las tareas administrativas también puede ayudar a reducir el agotamiento de los clínicos. Por ejemplo, casos de uso específicos en neurología y cuidado de accidentes cerebrovasculares están ganando tracción en la imagenología cuando la IA puede ayudar a los clínicos a priorizar a los pacientes que más necesitan atención urgente. Los algoritmos de IA ayudan a los radiólogos a detectar anomalías en radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas con una precisión más alta. La IA también puede filtrar extensos conjuntos de datos para proporcionar información confiable en el punto de atención, como un clínico que necesita información de dosificación rápida y precisa para un neonato.
Además de sus capacidades de búsqueda, la IA también puede reducir otras tareas manuales. Por ejemplo, en la entrega de beneficios y servicios gubernamentales, las agencias pueden utilizar la IA para analizar y verificar los documentos cargados por los ciudadanos. Esto puede hacer que los procesos sean mucho más eficientes y permitir que los trabajadores sociales pasen más tiempo en tareas complejas.
En la industria de las ciencias de la vida, hay numerosos casos de uso donde los asistentes de IA agilizarán los métodos de trabajo y generarán resultados mejorados con un retorno de la inversión para los ensayos clínicos. Por ejemplo, los equipos de investigación deben traducir los datos de los participantes en códigos médicos. La entrada de datos asistida por IA ha hecho que este proceso sea menos manual. Utiliza sugerencias predictivas y diccionarios de codificación actualizados para entradas consistentes y precisas.
Estas soluciones deben estar integradas en las tecnologías para garantizar la escalabilidad y reducir el tiempo y el costo total de llevar nuevos tratamientos y soluciones a los pacientes.
En el futuro, el análisis predictivo impulsado por la IA generativa permitirá intervenciones tempranas y atención preventiva. Al modelar los resultados de los pacientes en función de las predisposiciones genéticas y el historial médico, la IA respalda la gestión proactiva de la salud y una atención a largo plazo mejorada. La IA también permite la medicina personalizada a medida que los clínicos analizan datos genéticos, clínicos y de estilo de vida para desarrollar planes de tratamiento personalizados. Este cambio hacia una atención precisa y centrada en el paciente mejora los resultados de salud y minimiza los efectos secundarios.
La exageración de la IA pronto será reemplazada por casos de uso para inversiones específicas en IA. Se requerirá un claro retorno de la inversión antes de que las organizaciones agreguen gastos de inversión y operativos a sus presupuestos.
3. Espere y adáptese a nuevas reglas en los Estados Unidos.
La administración Trump ha señalado que planea cambiar las agencias y programas federales existentes para reducir los costos. El presidente electo ha nombrado a varias personas para liderar agencias federales clave de salud, como la FDA, los NIH y los CDC, que algunos observadores de la industria han llamado “elecciones fuera de lo común” y un “elenco colorido” que podría hacer cambios significativos. Si bien muchos funcionarios entrantes han sido vocales sobre la reducción de costos, los detalles aún se están desarrollando.
Los cambios en los Estados Unidos también podrían ser un catalizador para cambios adicionales de otros organismos reguladores globales. Por ejemplo, la Unión Europea (UE) es mucho más estricta en cuanto a la privacidad de los datos que los EE. UU. Si los EE. UU. reducen aún más los requisitos de privacidad de datos para las empresas, los reguladores de la UE podrían exigir a las empresas globales que trasladen los servidores.
Como con cualquier cambio en la administración, las agencias gubernamentales responsables de la entrega de beneficios deben estar listas para ajustarse. Las agencias federales, estatales y locales también deben estar preparadas para comunicarse con los ciudadanos sobre cómo estos cambios impactan la elegibilidad y los beneficios. La tecnología debe ser capaz de adaptarse a cambios en la legislación, política y necesidades de la población.
4. La ciberseguridad es más crítica que nunca en la atención médica.
Según el Foro Económico Mundial, la atención médica es la industria más atacada por ciberataques. En 2023, las violaciones de datos de salud costaron un promedio de alrededor de $11 millones cada una, casi el doble del costo de una violación en la industria financiera, que ocupó el segundo lugar.
Los ciberataques de alto perfil recientes impactarán a las organizaciones de atención médica durante años. Para mitigar el riesgo futuro, hay una legislación propuesta en los EE. UU.: la Ley de Seguridad e Integridad de la Infraestructura de Salud de 2024. El proyecto de ley impone controles y medidas de seguridad adicionales, nuevas multas y sanciones para las empresas que no cumplan y protejan la información de salud.
Las preocupaciones de seguridad son tanto un impulsor como una barrera para que los proveedores de atención médica trasladen sistemas y datos a la nube. Dada la creciente complejidad y volumen de los datos de atención médica, la computación en la nube puede ofrecer escalabilidad, mejor seguridad y una gestión de datos más eficiente. Sin embargo, asegurar estos sistemas es fundamental, especialmente con información de pacientes sensible.
Muchas organizaciones de atención médica adoptan cada vez más modelos de nube híbrida para una mejor gestión de datos, interoperabilidad y rentabilidad. La tecnología en la nube puede facilitar la integración continua entre proveedores de atención médica, pagadores y compañías de ciencias de la vida, manteniendo la seguridad. La infraestructura en la nube también puede acelerar la adopción de IA y análisis de big data al proporcionar entornos más accesibles y seguros.
Sofisticación de datos, IA dirigida, adaptación a nuevas reglas y ciberseguridad; las organizaciones de atención médica que persigan eficazmente estos objetivos estarán mejor posicionadas para reducir costos manteniendo una atención de alta calidad.