Los sistemas sanitarios que pretenden mejorar la atención del paciente sin aumentar los costes de funcionamiento se denominan sistemas basados en el valor. En radiología, el alto volumen de imágenes médicas se considera un coste elevado para los sistemas sanitarios, siendo el número de imágenes producidas el patrón de oro para medir la productividad de un centro radiológico. Sin embargo, esta práctica va en contra de un sistema basado en el valor y abre el debate entre los sistemas basados en el valor y los basados en el volumen que sólo puede resolverse aumentando la investigación y la innovación para las mejores prácticas. Finalmente, los radiólogos se encuentran en medio de esta discusión en la que sólo se reconoce económicamente a los centros radiológicos cuando se producen muchas imágenes médicas sin tener en cuenta el valor para el paciente. 

La situación de un sistema basado en el volumen se da cuando se producen estudios clínicos sólo para evitar una consecuencia legal por mala praxis o por negligencia médica, pero sin considerar el gasto que implica o la radiación ionizante a la que se puede exponer un paciente sin necesidad. Por otro lado, en un sistema basado en el valor, un hecho clave sería implementar la comunicación radiólogo-paciente para mejorar el diagnóstico al incluir los síntomas clínicos junto con la información proporcionada por el estudio clínico que mejora la experiencia del paciente y los tiempos de respuesta al tratamiento. El coste para los sistemas de salud de la imagen médica especializada es la causa de utilizar imágenes de baja calidad para los diagnósticos médicos, lo que concluye en una falta de información clínica para un correcto diagnóstico, esta práctica aumenta considerablemente los costes, pero disminuye el valor. Una solución valiosa es la implementación de algoritmos de inteligencia artificial para obtener el máximo de información de un estudio clínico convencional. 

La complejidad y el volumen de las imágenes diagnósticas han aumentado en los últimos tiempos, pero el recorte financiero de los sistemas sanitarios genera diagnósticos erróneos debido a la sobrecarga de trabajo y al agotamiento de los radiólogos, así como a la falta de tiempo y de incentivos monetarios, lo que dificulta la implantación de procesos basados en el valor. 

Es necesario aumentar las tecnologías o procesos de investigación y validación para añadir valor a la atención radiológica. Sin embargo, el personal sanitario puede resistirse al uso de nuevas tecnologías o procesos que cambien sus rutinas de trabajo, no utilizar estudios médicos costosos puede traer consecuencias éticas y retrasos en el tratamiento médico al paciente. Investigar y evaluar la eficiencia de las imágenes y procesos radiológicos actuales para incentivar el uso de sistemas basados en el valor puede mejorar en gran medida la calidad, más que la cantidad, de los servicios de diagnóstico prestados en los centros radiológicos.

Fuentes:

Kwee, T. C., Yakar, D., Pennings, J. P., & Kasalak, Ö. (2022). Value-based radiology cannot thrive without reforms and research. European Radiology, 1-3.

Sheethal, M. S., Amudha, P., & Sivakumari, S. (2022). An Intelligent Survey on Deep Learning-Based Strategies for Multi-Grade Brain Tumor Classification. In Data Intelligence and Cognitive Informatics (pp. 787-794). Springer, Singapore.

Sebastián Maglioni Mendoza
Científico Senior de Datos, IMEXHS
Investigador de neuroimagen, Universidad Nacional de Colombia

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