Para un sector que gira en torno al concepto de bienestar, parece bastante contradictorio que el sistema sanitario moderno pueda estar enfermo. Tal y como afirma Matt Reynolds, investment director de Capital Group, «un modelo de prestación inadecuado y la falta de curación de las principales enfermedades son dos de los mayores problemas a los que se enfrenta la sanidad moderna». 

Modelo inadecuado de prestación 

La mayoría de los médicos trabajan con un modelo tradicional de pago por servicio y reciben su remuneración en función del volumen de trabajo. Pero cuantos más pacientes ven, menos tiempo pueden dedicar a cada uno de ellos, lo que podría aumentar la probabilidad de errores y diagnósticos incorrectos, así como la tendencia a tratar únicamente enfermedades o síntomas concretos.

Este modelo basado en el volumen de trabajo también perjudica a los pacientes, ya que las aseguradoras tienden a gestionar los pagos sanitarios limitando el tipo de procedimientos y medicamentos en función del coste, y no de la eficacia. De hecho, un estudio realizado en 2017 por 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 comportan importantes costes sanitarios, pero también pueden ejercer una enorme presión sobre las economías. Solo en Estados Unidos, el 90% del gasto sanitario anual del país, que asciende a 4,3 billones de dólares , va destinado 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 prevé que el gasto sanitario mundial alcance los 10,6 billones de dólares en 2030 (frente a los 9 billones de 2022), por lo que la identificación de una solución a los problemas del sector podría liberar una impresionante cantidad de recursos. Igualmente, las compañías que sean capaces de encontrar soluciones innovadoras a estos problemas estructurales también podrían lograr 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 los ámbitos de análisis de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático ya están generando un impacto positivo en la experiencia del paciente.

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Acceso a los servicios sanitarios: solución del desajuste estructural 

El análisis de datos está contribuyendo a resolver el desajuste estructural del sector. En los últimos años, varias aseguradoras están recurriendo a unas herramientas de análisis cada vez más eficaces y eficientes para introducir nuevos modelos de negocio como el de la asistencia sanitaria basada en el valor. Estos modelos ofrecen una plataforma conjunta para que pacientes, aseguradoras y equipos asistenciales (médicos, farmacéuticos, dietistas, trabajadores sociales, psicólogos) reciban, analicen y compartan datos sanitarios. 

Al poder acceder con rapidez a los mismos datos, aumenta la probabilidad de que se pueda administrar el tratamiento adecuado en el momento oportuno. Estos modelos basados en el valor tratan de lograr el llamado «cuádruple objetivo» de la atención sanitaria (mejores resultados, mayor satisfacción de los pacientes, mayor satisfacción de los profesionales sanitarios y reducción del coste per cápita), algo que se consideraba imposible de lograr sin los avances conseguidos con las historias clínicas electrónicas y el análisis de datos. Por su parte, el mercado estadounidense del modelo de asistencia sanitaria basada en el valor podría duplicar su valor empresarial hasta alcanzar el billón de dólares en 2030 . 

Rapidez en el diagnóstico de enfermedades 

Los logros alcanzados en al ámbito del análisis de datos también han impulsado la adopción de tecnologías de secuenciación genética más avanzadas. Una de ellas es la secuenciación de nueva generación (SNG), que puede analizar cientos de secuencias diana en paralelo, a diferencia de los métodos tradicionales, que solo pueden analizar un número reducido (normalmente menos de veinte).

Aunque la tecnología SNG no es precisamente nueva y se lleva comercializando desde 2005, lo cierto es que su adopción no ha cobrado impulso hasta hace poco. Uno de los problemas que presentaba la tecnología era el tiempo que se necesitaba para procesar, analizar e interpretar las ingentes cantidades de datos de secuenciación en bruto que genera. Sin embargo, los recientes avances logrados en los ámbitos del análisis de datos y la inteligencia artificial han contribuido a reducir el tiempo y, por tanto, los costes que conlleva la conversión de dichos datos en información biológica procesable. Así, son cada vez más las compañías de cribado y diagnóstico genético que están lanzando soluciones basadas en tecnología SNG para ayudar a los médicos y a los pacientes a obtener perfiles genómicos más exhaustivos, con el fin de entender mejor las enfermedades y sus posibles tratamientos. 

Aceleración del descubrimiento de tratamientos farmacológicos 

El descubrimiento de fármacos es otra área del sector sanitario que se está viendo enormemente favorecida por el uso de la tecnología. En la actualidad, fracasan más del 90% de todos los medicamentos experimentales en fase de desarrollo . Con el fin de mejorar estas cifras, muchas compañías farmacéuticas están creando bases de datos genéticos mediante el emparejamiento de exomas secuenciados y los historiales médicos electrónicos de los pacientes. Sin embargo, la naturaleza descentralizada de los datos genómicos y clínicos hace que a las empresas les resulte complicado escalar su estructura para facilitar el análisis de una cantidad tan ingente 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 se aplican las herramientas nativas de la nube (como la inteligencia artificial o el aprendizaje automático) proceden de una única fuente y comparten un formato unificado. Al combinar la ciencia con las tecnologías avanzadas, los científicos de Regeneron han podido reducir el tiempo que tardan en realizar consultas en todo el conjunto de datos de treinta minutos a tres segundos. 

Mejora de las intervenciones quirúrgicas 

Aproximadamente uno de cada ocho pacientes sometidos a una intervención quirúrgica tiende a experimentar complicaciones tras la operación. Este tipo de complicaciones no solo suponen una carga física y financiera para los pacientes, sino también para el sistema sanitario, ya que obligan a la repetición de consultas y pruebas médicas. La combinación del análisis de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático con la cirugía robótica podría favorecer la realización de intervenciones más seguras y exitosas en el futuro. Intuitive Surgical, por ejemplo, ha incorporado la tecnología de datos masivos (big data) y la inteligencia artificial al análisis de los datos recopilados en más de doce millones de procedimientos realizados por sus robots quirúrgicos Da Vinci. Con aportaciones procedentes de más de 200 expertos médicos de todo el mundo, Intuitive está desarrollando ciertas herramientas como la orientación en tiempo real para ayudar a los cirujanos a realizar tareas durante una intervención con información adicional que les ayude a mejorar la toma de decisiones. 

Fuera del quirófano, el análisis de datos podría también mejorar la capacidad para identificar qué pacientes pueden ser los mejores candidatos para una intervención quirúrgica y qué enfoque podría ofrecer la mayor probabilidad de éxito. Todos estos avances podrían impulsar la realización de operaciones robóticas en los próximos años. En 2022, el volumen del mercado mundial de cirugía robótica ascendía a 6.300 millones de dólares, y se prevé que alcance los 26.800 millones en diez años .

Margen de crecimiento 

Ya empieza a resultar evidente el impacto positivo que tienen las soluciones innovadoras basadas en los últimos avances en análisis de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático en la experiencia de los pacientes. Este ámbito sigue ofreciendo margen de crecimiento, ya que el gasto tecnológico del sector como porcentaje de sus ingresos totales es relativamente bajo.

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De media, las compañías sanitarias gastan un 5% de sus ingresos totales en partidas relacionadas con la tecnología, muy por debajo del 10% que suelen asignar a los servicios financieros y del 8,2% de media que registran el resto de los sectores13. Aunque un mayor gasto no implica necesariamente mejores resultados, un uso más adecuado de la tecnología permitiría abordar muchos de los problemas a los que se enfrentan actualmente los pacientes, los proveedores de asistencia sanitaria y las aseguradoras. 

En última instancia, la innovación constituye un factor impulsor del valor a largo plazo para los inversores y la combinación de las tecnologías avanzadas y la asistencia sanitaria podría generar oportunidades de inversión duraderas.

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