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Informes técnicos

Healing Healthcare: prepara tus datos maestros para el futuro

En Oliver Wight nos encontramos con una situación recurrente que se repite con muchos de nuestros clientes del sector sanitario. Todo comienza con su firme convicción de que sus datos son precisos: «Tienen que serlo, ¿no? Al fin y al cabo, estamos en un sector muy regulado». El siguiente paso es un ejercicio académico para medir los datos, seguido rápidamente por un horror absoluto cuando se revela el nivel de inexactitud. Tras un periodo de inactividad llega la negación; las explicaciones de por qué «los datos nunca pueden ser tan precisos como en otros sectores». Entonces se produce la aceptación y comienzan las medidas para mejorar.

¿Por qué tiene dificultades el sector sanitario con la precisión de los datos? Siento un interés especial por este tema, ya que he dedicado una parte importante de mi carrera profesional en este sector a lidiar con este problema y con las consecuencias de unos datos maestros inexactos y de unos programas de gestión del rendimiento de los datos deficientes. Aunque este tema no es muy atractivo y no llama la atención ni de los altos directivos del sector ni del talento emergente que está llegando, es fundamental que se pongan sobre la mesa y se aborden estos problemas para que puedan hacerse realidad las ambiciones estratégicas del sector.

En Oliver Wight nos encontramos con una situación recurrente que se repite con muchos de nuestros clientes del sector sanitario. Todo comienza con su firme convicción de que sus datos son precisos: «Tienen que serlo, ¿no? Al fin y al cabo, estamos en un sector muy regulado». El siguiente paso es un ejercicio académico para medir los datos, seguido rápidamente por un horror absoluto cuando se revela el nivel de inexactitud. Tras un periodo de inactividad llega la negación; las explicaciones de por qué «los datos nunca pueden ser tan precisos como en otros sectores». Entonces se produce la aceptación y comienzan las medidas para mejorar.

La complacencia y las creencias erróneas están frenando el progreso del sector. En el futuro, la inteligencia artificial asumirá el control de sus datos maestros, recomendando cambios en tiempo real y eliminando de forma proactiva los problemas de sus sistemas. ¿Cómo reaccionará en un mundo en el que ya no tenga el control absoluto? Las organizaciones que no preparen sus datos maestros para el futuro tendrán dificultades para ganar terreno y disfrutar de las ventajas de este nuevo mundo. Hemos visto cómo estos problemas persisten desde hace demasiados años, y ahora es el momento de sacar el tema a la luz para elevar el nivel del debate sobre la precisión (o imprecisión) de los datos y superar la inercia que prevalece en el sector.

Definición del problema

El hecho de que se trate de un sector tan estrictamente regulado transmite confianza al consumidor de que el producto que utiliza cumplirá con su función. Los riesgos se han reducido y los beneficios terapéuticos se han validado tras años de desarrollo y ensayos; temas que analizamos en nuestro primer informe técnico de Healing Healthcare.

Las empresas pueden demostrar que cada lote fabricado y cada material consumido se han ajustado a los estrictos parámetros comunicados a las autoridades reguladoras. Cualquier desviación fuera de estos límites ha sido investigada a fondo, se ha determinado la causa y se han puesto en marcha las medidas preventivas correspondientes.

No es de extrañar, pues, que exista la idea errónea de que este nivel de supervisión reguladora se traduce intrínsecamente en datos precisos. Lamentablemente, no es así. Para explicarlo, debemos analizar los diferentes tipos de datos y, a efectos de este documento, los examinaremos desde tres perspectivas distintas: datos regulatorios, datos financieros y datos de planificación.

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Acerca del autor Gary Connors Socio

Gary cuenta con más de 25 años de experiencia en los sectores químico y farmacéutico, donde ha ocupado diversos puestos de responsabilidad, entre ellos el de director general, antes de convertirse en socio de Oliver Wight.

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