El pasado 29 de abril de 2021 tuvo lugar la cuarta sesión de las Jornadas XL, enfocada en la evaluación de la inteligencia artificial desde el punto de vista de la evaluación de tecnologías sanitarias.
La irrupción del big data y la inteligencia artificial en el campo de la salud es ya una realidad. Sin embargo, aún son pocos los evaluadores de tecnologías sanitarias que han expresado cómo se van a enfrentar a la evaluación de éste tipo de tecnologías, que presenta retos muy particulares. Una revisión sistemática de la literatura, publicada recientemente por Hassane Alami et al. (2020), nos presenta las complejidades que trae consigo la inteligencia artificial para la evaluación de tecnologías sanitarias, sugiriendo que el rol de este nuevo tipo de tecnologías como elementos transformativos de los sistemas sanitarios podría requerir nuevos enfoques evaluativos.
Celia Muñoz, del Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud (IACS), moderó una interesantísima mesa de ponencias en la que Jeanette Kusel, del equipo de Scientific Advice del NICE, y Enrique Bernal, de la Unidad de Investigación en Políticas y Servicios de Salud (ARiHSP), expusieron sus perspectivas sobre los retos que trae consigo la evaluación de las aplicaciones de la inteligencia artificial en la salud y posibles maneras de abordarlos.
En la mesa de comunicaciones que siguió a la de ponencias, Oscar Espinosa (Instituto de Evaluación Tecnológica en Salud de Colombia), Marta Ortega (Universidad Complutense de Madrid), Borja García-Lorenzo (Kronikgune/Hospital Clínic Barcelona) y Sandra Vicente (Hospital La Zarzuela y La Moraleja de Sanitas y Hospital de Alcorcón en Madrid), hicieron sendas presentaciones.
La mesa de comunicaciones arrancó fuerte, con una excelente presentación de Oscar Espinosa, jefe de estudios analíticos, económicos y actuariales en salud del Instituto de Evaluación Tecnológica en Salud de Colombia, en la que nos habló del geovisor de vulnerabilidad a nivel de manzana frente a la Covid-19 mediante el cual en Colombia están identificando, a partir de variables demográficas y de salud, por manzanas, las zonas del país donde se encuentran las personas que, en caso de contagiarse con la Covid-19, pueden llegar a tener más complicaciones, desde una visión interdisciplinar. Ya DeCaprio et al. (2020) plantean la utilización de los índices de vulnerabilidad como un instrumento útil en la lucha contra la Covid-19. En Colombia, abordan la elaboración de este índice mediante una técnica que agrupa las manzanas según características demográficas y de comorbilidades, para después construir el índice que asigna niveles de vulnerabilidad.
Fue fascinante escuchar cómo Oscar expuso la aplicación de técnicas de big data y machine learning al desarrollo de este proyecto, que aún sigue en desarrollo y que ya está teniendo implicaciones para el diseño de políticas públicas en Colombia. Explicó cómo superaron retos como la unión de diferentes bases de datos de salud, demográficos y socioeconómicos entre otros para construir este índice de vulnerabilidad. Retos como estos suelen emerger cuando se enumeran las barreras a la aplicación de técnicas de la familia del big data a diferentes campos de la investigación de servicios sanitarios. Quizás, para contribuir al progreso de este campo en el diseño de políticas de salud, haya muchas lecciones que aprender de esta historia de éxito que nos han contado desde Colombia.
La segunda presentación corrió a cargo de Marta Ortega, de la Universidad Complutense de Madrid, con un trabajo que hizo en colaboración con Paul Hanly, Alison Pearce, Isabelle Soerjomataram y Linda Sharp y que ya está publicado en Social Science & Medicine, sobre dos enfoques innovadores para estimar los periodos de fricción. Los periodos de fricción son necesarios para estimar los costes de productividad asociados con la pérdida de productividad y los costes de reemplazar a personas en edad productiva que causa baja por enfermedad, discapacidad o muerte, estén desempeñando trabajos remunerados o no remunerados. El enfoque de los costes de fricción (Friction Costs Approach, FCA) estima los costes de productividad por enfermedad desde la perspectiva del empleador. Sin embargo, el uso de este método se ve muy limitado debido a la carencia de estimaciones de periodos de fricción en multitud de países. En este estudio, los autores utilizan datos agregados del mercado laboral para generar, utilizando dos enfoques diferentes, dos estimaciones alternativas del periodo de fricción para 30 países (EU27 + Reino Unido, Suiza y Noruega). Posteriormente, a modo de ejemplo, se estiman las pérdidas de productividad laboral por mortalidad prematura debido al cáncer en varios países europeos utilizando ambos enfoques.
Un aspecto de este estudio que resulta de enorme valor para la comunidad investigadora especializada en el campo de la economía de la salud es que no se limita a desarrollar e ilustrar el uso de dos enfoques para el cálculo del periodo de fricción, que ya sería de por sí una enorme aportación, sino que además aporta datos a nivel nacional para una muestra de 30 países que permitirá calcular costes de productividad utilizando el FCA. Así, estudios como éste tienen sin duda un impacto que va más allá de los resultados que presentan, aportando a la comunidad investigadora herramientas que les permitirá generar evidencia adicional sobre la pérdida de productividad laboral por enfermedad que hasta ahora presentaba retos importantes para ser estimada. Los autores agradecen la financiación recibida de la Beca de Investigación en Economía de la Salud y Servicios Sanitarios 2019, otorgada por AES, para el desarrollo de este trabajo.
A continuación, Borja García-Lorenzo, de Kronikgune/Hospital Clínic Barcelona, presentó un proyecto en colaboración con Laura Vallejo-Torres, Laura Edney, Iván Castilla-Rodríguez, Cristina Valcárcel-Nazco, Lidia García-Pérez, Renata Linertová y Jonathan Karnon. El proyecto analiza si las estimaciones del coste de oportunidad en salud que se han hecho para España y Australia están siendo utilizadas por los investigadores para destilar conclusiones en sus estudios de coste-efectividad. El coste de oportunidad se ha incorporado a la toma de decisiones a través del umbral de coste-efectividad. En un contexto de presupuestos fijos, cualquier intervención que se introduce en el sistema lleva asociado un coste así como un beneficio en salud, que a su vez desplaza a otra/s intervención/es, de manera que, a través del umbral, se estima si esa reubicación de recursos genera un beneficio neto para el sistema. En España, la primera estimación basada en evidencia empírica del umbral de coste-efectividad corrió a cargo de Vallejo-Torres et al. (2018). En Australia, Edney et al. (2018) hicieron un trabajo en su sistema de salud. En este proyecto, los investigadores presentan la utilización de estos umbrales en España y Australia para informar las recomendaciones de las evaluaciones económicas en dichos países, frente a otras alternativas como publicaciones previas no basadas en evidencia empírica, haciendo referencia a umbrales de otros países (como por ejemplo el del NICE) o estimaciones basadas en múltiplos del PIB per cápita como recomienda la OMS. Además, analizan los principales factores que determinan el uso o no de estos recientes umbrales de coste-efectividad basados en evidencia empírica y en la perspectiva del coste de oportunidad.
Finalmente, Sandra Vicente, del Hospital La Zarzuela y La Moraleja de Sanitas y Hospital de Alcorcón en Madrid, nos presentó un análisis comparativo de cirugía de varices que lleva a cabo en colaboración con Beatriz López-Valcarcel, Elia Perez, Pilar Carrasco, Silvia del Riego, Luis de Benito y Juan Fontcuberta. Los investigadores capturaron tanto datos clínicos como evidencia de coste-efectividad. Las tres alternativas bajo estudio fueron la cirugía convencional, la radiofrecuencia y el cianoacrilato. El estudio está basado en una muestra de 233 pacientes, de los que 90 fueron sometidos a cirugía convencional, 93 a tratamiento con radiofrecuencia y 50 fueron tratados con cianoacrilato. Los resultados de eficacia clínica fueron similares para los tres tipos de intervenciones, aunque para la cirugía convencional, las complicaciones fueron mayores. Los niveles de satisfacción expresados por los pacientes fueron mayores para la radiofrecuencia y el cianoacrilato. Y el tiempo de baja que seguía a la intervención quirúrgica fue de 15 días para la cirugía, frente a ningún día de baja con las dos alternativas disponibles. Sin embargo, el coste total de la cirugía resultó ser entre 200 y 300 € menos costosa que las alternativas, dependiendo de los costes que se tuviesen en cuenta. Teniendo en cuenta todos los resultados obtenidos en el estudio, la ponente concluyó que las alternativas más interesantes desde el punto de vista del sistema sanitario serían cualquiera de las dos alternativas que no requieren de intervención quirúrgica.
No olvidéis vuestra próxima cita con estas primeras Jornadas AES virtuales, que tendrá lugar el próximo jueves 27 de mayo para tratar el cómo organizamos y financiamos un servicio tan esencial como el de los cuidados a las personas dependientes.
Podrás encontrar la sesión al completo en el canal de YouTube de AES.