Por Roxana Tabakman*
La conferencia tenía como título: «Como Tasy puede soportar la estrategia de fusiones y adquisiciones» ( Tasy es un sistema de gestión hospitalaria de Philips). Y los cientos de ejecutivos de organizaciones de salud, compañías de TI y de Philips, organizadora del evento en São Paulo, que la presenciaban oyeron a Aby McMillan, CFO, director administrativo y de IT del Hospital Vera Cruz de Campiñas, decir que «en la historia de la salud, nunca enfrentamos el volumen de datos que tenemos hoy», para luego anunciar que iba a poner en palabras «lo que nadie dice».
Algunas de sus afirmaciones fueron: «Los hospitales son grandes generadores de datos, son empresas de información de datos que, además, tratan a los pacientes «; » Los médicos son excelentes algoritmos «; » En el Black Market un pronóstico electrónico vale de 200 a 1000 USD, mientras que una tarjeta de crédito vale 0, 25 USD «; «Necesitamos crear conexiones para traer valor a los datos «.
Después de la conferencia, E-Health Repórter Latin America entrevistó a este escocés que vive en Brasil desde hace más de 10 años, pasó por gigantescas empresas como la Editora Abril, invirtió en startups, fundó una red de hospitales regionales que finalizó con una importante fusión y se presenta en su perfil de Linkedin como proveedor de administración de alta calidad y procesos médicos escalables a través de la analítica de datos, la ciencia de datos y el ML. Personalmente, prefiere presentarse como un «tecnólogo financiero fanático de la escalabilidad».
. Los médicos son algoritmos?
Excelentes algoritmos. El médico primero analiza los datos del paciente, luego pide exámenes para generar más datos, sigue protocolos que son procesos que pueden ser optimizados y llega a un diagnóstico. Esto es exactamente lo que el algoritmo hace hoy. El algoritmo sólo tiene una limitación, y es que tiene mucha dificultad para leer los datos que tenemos hoy, que muchas veces como se ha explicado en este evento, no está estructurado. Pero los algoritmos son cada vez mejores leyendo datos no estructurados.
. ¿Cuál es la reacción de los médicos cuando escuchan esa idea?
Depende de la cultura. En Alemania, por ejemplo, los médicos tienen dificultades para ver décadas de entrenamiento y experiencia de una forma simplificada. Pero algunos empiezan a verlo y creo que pueden convertirse en mejores médicos. Para otros, es un desafío entender que parte de su trabajo lo pueden hacer los algoritmos y así mejorar el acceso a los datos que tienen.
. Siguiendo con ese criterio, hay especialidades más «algorítmicas» que otras?
La parte clínica es la más relevante en este momento, pero en la cirugía la sofisticación de la robótica está en aumento. Tal vez, todavía estamos más lejos de los algoritmos siendo cirujanos, pero existen proyectos en marcha que exploran cómo el algoritmo puede ayudar al médico durante la cirugía y participar activamente en ellas.
. Los médicos especialistas en imágenes ya ha sido reemplazado?
Sustituir es una palabra fuerte, pero estamos llegando en ese punto. Hay investigaciones de los EE.UU. que muestran que los mejores radiólogos del mundo logran acertar el diagnóstico el 96% de las veces y que el promedio es del 88%. Los algoritmos superan a los mejores. Y todavía tienen dos ventajas, no se cansan y son escalables.
Otro de los puntos, además de escalabilidad, es la necesidad. Los países como Japón tienen un desafío enorme, por el envejecimiento de la población y porque no hay jóvenes entrando en la carrera de medicina en cantidades suficientes como para atender a la población que envejece.
Ellos hoy ya tienen la opción de elegir entre una persona o un robot en la atención para hacer un check in y de aquí a poco seguramente van a ver eso en los hospitales. En definitiva, en la atención médica se va a tener la opción de hacer una consulta con un robot. Eso no va a tardar 20, 30 años, es para hoy, porque Japón no tiene opción.
. Me gustaría profundizar su idea de hospitales como generadores de datos. ¿Cómo pueden dar beneficios de forma legal?
Hoy el volumen de datos es grande, pero es muy difícil generar ganancias con las herramientas analíticas que tenemos. Muchos procedimientos todavía son manuales, con equipos que pasan horas y días analizando esos datos que son caros para capturar, más caros aún para integrar y para realizar acciones. Necesitamos nuevas herramientas, porque los informes no resuelven el problema, no traen acciones. Por eso, nosotros creamos una herramienta para ayudar al área de facturación del hospital, que puede analizar y evaluar más cuentas y más rápido, además de identificar problemas y acciones a través de las herramientas de Machine learning. En este caso, por ejemplo, el algoritmo identifica e inserta en la pauta elementos que faltaron.
. ¿Tendría ejemplos en la atención de la salud?
Es más difícil encontrar ejemplos en ese área porque no tenemos la confianza suficiente de dejar al algoritmo hacer su trabajo. Incluso en la parte administrativa, al principio tuve que enfrentar cierta resistencia. La gente no quería que el algoritmo hiciera el trabajo completo; querían chequear el trabajo del algoritmo. Pero no tiene sentido que las personas comprueben el trabajo de un algoritmo que está procesando volúmenes de datos mucho más grandes de lo que la gente puede procesar! Tenemos un desafío que es emocional.
. ¿Cuál es el valor de los datos de la salud?
No hay una respuesta académica. La validación de los datos es incierta y difícil. Como dije en la conferencia, en el Black Market, según la revista Forbes, una historia clínica electrónica vale de 200 a 1000 USD, una tarjeta de crédito vale 0,25 USD. Hay casos de historias clínicas de personas famosas que fueron robados, para someterlos a chantaje. Las historias clínicas tienen datos detallados y demográficos, sobre la identidad de una persona mucho mas valiosos que una tarjeta de crédito que, tal vez, puede usarse una vez y luego estará bloqueada. Los datos clínicos tienen una persistencia e implicaciones enormes en la vida financiera y burocrática de una persona. Por eso tienen mucho más valor.
. ¿Es posible obtener beneficios a partir de las Historias clínicas de forma legal?
Tal vez en la investigación clínica, tomando mucho cuidado con la privacidad del paciente. Muchas empresas farmacéuticas quieren tener acceso, pero los hospitales aún no han encontrado el formato correcto de proporcionar datos legalmente. Los hospitales tienen que entender que el valor de los datos que tienen viene de las conexiones. Cada conexión que crea aumenta rápidamente el valor de su dato, porque se crea un ecosistema. Tiene restricciones legales, pero es necesario abrir esa base de datos al mercado porque ellos mismos tienen grandes problemas de reconocerlo. Los hospitales son grandes bases de datos de información.
. En la conferencia dijo que el concepto de hospital necesita ser repensado.
Absolutamente, necesitamos captar datos de forma más barata y eficiente, y transformar datos en acciones que traigan resultados y retorno. Es difícil, pero tiene que haber soluciones. Quiero poner en la cabeza del médico que el médico no y escalable, y el médico de renombre es menos escalable todavía. Pero, al mismo tiempo, la demanda es enorme. Necesitamos crear herramientas que permitan que su conocimiento sea aplicable mediante otros métodos. Pero ahí tenemos un problema conductual, porque de los médicos que llegan a un alto nivel son pocos los que quieren compartir su conocimiento. El algoritmo representa una amenaza, porque el conocimiento está disponible para todo el mundo y ese es el desafío a la escalabilidad. Los líderes, que son piezas claves en el éxito, son barreras de expansión y crecimiento. Tenemos que encontrar soluciones porque si no, nuestro sistema de salud va a ser inviable.
Aby Mc Millam está visiblemente fascinado por los datos, «pero aún más por las acciones», destaca. «Siete años atrás empecé a ver grandes oportunidades para agregar valor a la escalabilidad y así conseguir más inversiones.» Está convencido que en cualquier país del mundo, para tener un sistema de salud sostenible, las empresas y los gobiernos necesitan abordar este asunto. «El sistema que tenemos hoy no es sostenible», afirma.
* Periodista científica y autora de «Biovigilados» (Ed. Penguin Random House, 2017)Por Roxana Tabakman*
A palestra tinha como título: “Como o Tasy pode suportar a estratégia de fusões e aquisições” (nota da R. Tasy é um sistema de gestão hospitalar da Philips). Na sala lotada, centenas de executivos de organizações de saúde, companhias de TI e da Philips, organizadora do evento em São Paulo ouviam as palavras do palestrante Aby McMillan, CFO, diretor administrativo e de IT do Hospital Vera Cruz de Campinas.
Iniciou com as palavras habituais que se ouvem neste tipo de reuniões “na história da saúde, nunca enfrentamos o volume de dados que temos hoje” mas logo anunciou que ia colocar em palavras “ o que ninguém fala.” Algumas das suas afirmações foram: “Os hospitais são grandes geradores de dados, são empresas de informação de dados que, por acaso, trata pacientes”, “Médicos são excelentes algoritmos”, “No Black Market, prontuário eletrônico vale de 200 a 1000 USD, um cartão de credito 0,25 USD”, “Precisamos criar conexões para trazer valor aos dados”.
Logo após a palestra, E- Health Reporter Latin America entrevistou o escocês que mora faz mas de 10 anos no Brasil, e passou por empresas gigantes como a Editora Abril, apostou por startups, fundou um projeto de rede de hospitais regionais que terminou com uma grande fusão e se presenta no seu perfil de Linkedin como provedor de administração de alta qualidade e processos médicos escalável a traves de data analytics, data Science e ML. Pessoalmente, ele prefere se apresentar como “tecnologista financeiro fanático de escalabilidade.”
. Médicos são algoritmos?
Excelentes algoritmos. O médico primeiro analisa os dados do paciente, depois pede exames para gerar mais dados, segue protocolos que são processo que podem ser otimizados, e chega em um diagnóstico. Isso é exatamente o que o algoritmo hoje faz. Algoritmo só tem apenas uma limitação, tem muita dificuldade de ler os dados que temos hoje, que muitas vezes como foi explicado neste evento, não é estruturado. Mas os algoritmos são cada vez melhores em ler dados não estruturados.
. Qual é a reação dos médicos quando ouvem essa ideia?
Depende da cultura. Na Alemanha, por exemplo, os médicos têm dificuldade de enxergar décadas de treinamento e experiencia a uma forma simplificada. Mas alguns começam a enxergar isso, e eu acho que eles podem virar melhores médicos. Para outros é um desafio entender que, simplificando e reduzindo, eles são algoritmos. Se reconhecerem que parte de trabalho deles são algoritmos, melhoraria o aceso aos dados que eles têm.
. Seguindo esse critério, há especialidades mais «algorítmicas» do que outras?
A parte clínica é a mais relevante neste momento, mas na cirurgia a sofisticação da robótica está em aumento. Tal vez, ainda estejamos mais longe de médicos algorítmicos sendo cirurgiões, mas existem projetos em andamento explorando como o algoritmo pode ajudar ao medico durante a cirurgia e participar proativamente em cirurgias de rotina.
. Médico de imagens já foi substituído?
Substituir é uma palavra forte, mas estamos chegando nesse ponto. Há pesquisas dos EU que mostram que os melhores radiologistas do mundo conseguem acertar o diagnóstico 96% das vezes, a média é de 88%, e os algoritmos superam os melhores. E eles ainda têm duas vantagens, não se cansam, é são escaláveis.
Outro dos pontos, além de escalabilidade, é a necessidade. Países como Japão tem um desafio enorme, pelo envelhecimento da população e porque não há jovens entrando na (carreira de) medicina em quantidades suficientes como para atender a população que envelhece.
Eles vão precisar ter os melhores nos serviços. Se hoje eles já têm a opção de escolher uma pessoa ou um robô no atendimento para fazer o check in, daqui a pouco vamos ver isso nos hospitais. Eventualmente, no atendimento vai ter uma opção de fazer uma consulta médica com robô. Isso não vai demorar 20, 30 anos, é para hoje, porque o Japão não tem opção.
. Gostaria de aprofundar a sua ideia de hospitais como geradores de dados. Como eles podem dar lucro de forma legal?
Hoje o volume de dados é grande, mas é muito difícil gerar lucro com as ferramentas analíticas que nós temos. Muitos procedimentos ainda são manuais, com times que gastam horas e dias, analisando esses dados que são caros para capturar, mais caros ainda para integrar, e sofrendo para realizar ações. Precisamos de novas ferramentas, porque relatório não resolve o problema, traz um pouco de informação, mas não traz ações. Nós criamos uma ferramenta para ajudar as pessoas na área de faturamento do hospital, que consegue analisar as contas de uma forma melhor, avaliar mais contas e mais rápido, identificar problemas e, a traves das ferramentas de Machine learning, identificar ações. Neste caso, por exemplo, o algoritmo identifica e insere na pauta itens que faltaram.
. Teria exemplos no atendimento da saúde?
É mais difícil achar exemplos porque não temos a confiança suficiente de deixar o algoritmo fazer o seu trabalho. Mesmo na parte administrativa, no inicio eu enfrentei resistência. As pessoas não queriam que o algoritmo fizesse o trabalho completo, queriam checar o trabalho do algoritmo. Mas não faz o menor sentido que se obrigue a pessoas a checar o trabalho de um algoritmo que está processando volumes de dados bem maiores do que as pessoas conseguem processar! Nos temos um desafio que é emocional.
. Qual é o valor dos dados da saúde?
Não há uma reposta acadêmica, a validação dos dados é incerta e difícil. Como eu disse na palestra, no Black Market, segundo a (revista) Forbes, um prontuário eletrônico vale de 200 a 1000 USD, sendo que um cartão de crédito vale 0,25 USD. Há casos de prontuários de pessoas famosas que foram roubados, para fim de chantagem, infinitamente mais valorizados, mas não é esse o ponto. O prontuário tem dados bem detalhados, demográficos, sobre a sua identidade, e se o seu cartão credito, que tal vez pode se usar uma vez e logo é bloqueado, os dados do seu prontuário não tem esse problema. Tem uma persistência e implicações enormes na sua vida financeira e na sua vida burocrática. Por isso tem muito mais valor.
. E possível ter lucro a partir dos prontuários de forma legal?
Tal vez na pesquisa clínica, tomando muito cuidado com a privacidade do paciente. Muitas empresas farmacêuticas querem ter aceso, mas os hospitais ainda não acharam o formato correto de disponibilizar dados.
Os hospitais têm que aprender que o valor dos dados que eles têm, vem das conexões. Cada conexão que você cria aumenta rapidamente o valor do seu dado, porque se cria um ecossistema. Tem restrições legais, mas é preciso abrir essa base de dados para o mercado porque mesmos que eles próprios tenham grandes problemas de reconhecer isso, os hospitais são grandes base de dados de informações.
. Na palestra disse que o conceito de hospital precisa ser repensado.
Absolutamente, precisamos captar dados de forma mais barata e eficiente, e transformar dados em ações que tragam resultados e retorno. E difícil, mas tem que achar soluções. Quero colocar na cabeça do médico que medico não e escalável, e médico de renome é menos escalável ainda. Mas, ao mesmo tempo, a demanda é enorme. Precisamos criar ferramentas que permitam que o conhecimento dele, a abordagem seja aplicável por outros métodos. Mas aí temos um problema comportamental, porque os médicos que chegam no alto nível, poucos querem dividir esse conhecimento. Algoritmo representa uma ameaça, porque o conhecimento está disponível para todo mundo, esse é o desafio a escalabilidade. Os líderes, que são peças chaves no sucesso, são barreiras de expansão e crescimento. Temos que achar soluções porque si não, nosso sistema de saúde vai ser inviável.
Aby Mc Millam é visivelmente fascinado por dados, “mas ainda mais por ações”, ele destaca. “Sete anos atrás comecei a enxergar grandes oportunidades para agregar valor na escalabilidade e assim conseguir mais investimentos.” Está convencido que, em qualquer país do mundo, para ter um sistema de saúde sustentável, as empresas e os governos precisam abordar esse assunto. “O sistema que temos hoje não e sustentável”, afirma.
* Jornalista científica e autora de “Biovigilados” (Ed. Penguin Random House, 2017)
