Innovación en el cuidado de la Salud no se trata de aplicaciones de teléfonos inteligentes, dicen los investigadores de Penn Medicine

¿Qué asistencia médica realmente pueden aprender de la industria de la tecnología es cómo probar rápidamente las ideas en el mundo real

Universidad de Pennsylvania Escuela de Medicina

FILADELFIA – La asistencia sanitaria tiene mucho que aprender de las empresas innovadoras de alta tecnología, pero no en la forma en que la mayoría de la gente piensa, según una perspectiva publicado hoy en el New England Journal of Medicineand escrito por expertos en innovación de la Escuela de Medicina de Perelman y la Escuela Wharton de la Universidad de Pennsylvania. Innovación, dicen, se puede lograr con mayor eficacia los resultados significativos probando muchas ideas nuevas rápida, barata, y contextualmente.

“Innovación en el cuidado de la Salud no se trata de aplicaciones para el iPhone. Se trata de disciplinado enfoques para probar rápidamente nuevas ideas para promover un mejor cuidado del paciente “, dijo el co-autor David A. Asch, MD, MBA, director ejecutivo del Centro de Medicina de Penn para el Cuidado de la Salud Innovación.” Estamos entrando en una era en la ‘ alejarse ‘con tan poco como sea posible las pruebas es una característica esencial del éxito de la innovación – siempre y cuando que la prueba se realiza en un contexto real donde los resultados son creíbles “.

El coautor Roy Rosin, MBA, director de la innovación en medicina de Penn señaló: “En el mundo de los negocios innovadores exitosos se han alejado de encuestas y grupos de enfoque que nos dicen lo que diga la gente, y en lugar de tener enfoques creados que revelan lo que las personas quieren y hacer realmente “. En la perspectiva, Asch y colofonia describen varias técnicas del mundo de los negocios que las organizaciones de la salud pueden utilizar para aprender rápidamente a un bajo costo, que incluye “pruebas de vapor”, “extremos delanteros falsos” y “back-ends falsos”.

En las pruebas de vapor, las empresas tratan de vender productos que no hayan creado aún, para tener una idea fiable de la demanda antes de que inviertan en la creación de un producto que tal vez nadie quiere. El “no disponible” mensaje que recibe cuando intenta ordenar un producto en línea podría ser real, o podría significar que el producto se trató de un pedido nunca existió en el primer lugar. Los minoristas a veces publicar una descripción verosímil de un producto falso para medir la demanda, para saber si hay suficiente gente haga clic en él para que valga la pena hacer o venderla. Los autores señalan que las pruebas de vapor “pasar de la expresión de deseos” si lo construyes, ellos vendrán “la filosofía, a la empírica y prescriptivo ‘si vienen, usted debe construirlo’.” “Se puede usar pruebas de vapor en el cuidado de la salud”, dijo Asch, “pero hay que ir con cuidado, ya que implican algún engaño y el cuidado de la salud tiene una fuerte tradición de veracidad.”

En “frente falso termina” innovadores crean prototipos no funcionales y los puso en práctica floja para ver cómo la gente puede usarlos. Los autores citan el ejemplo de los médicos en un hospital de niños preguntando si podían reducir de manera segura las hospitalizaciones entre los pacientes con enfermedad de células falciformes que acuden a su servicio de urgencias con fiebre. Los médicos toman las decisiones para enviar algunos pacientes a casa cuando pensaron que era seguro. Lo que era falso era que en realidad no envían a casa, sino que los observó en el hospital para asegurarse de que estaban bien. El aprendizaje de esta manera la seguridad del paciente conservado y mostró el hospital estaban en lo cierto, y ahora girando el extremo delantero falso en uno real, hospitalizaciones se han reducido en un 27 por ciento.

En “volver falsa termina” innovadores crean estructuras temporales para simular cómo las nuevas ideas de que funcionaría en la práctica real, antes de comprometer los recursos necesarios para construir algo que al final no podría funcionar. En la medicina de Penn, uno de esos esfuerzos implicó el uso de una intervención basada en texto para mejorar la atención de las mujeres después del parto con la preeclampsia, una complicación del embarazo potencialmente peligrosa caracterizada por presión arterial alta. Los intentos anteriores para realizar un seguimiento de esta población habían fallado cuando los pacientes no respondieron a llamadas telefónicas o aparecen para el monitoreo de la presión sanguínea. Pero cuando las mujeres fueron enviados a casa con un manguito de presión arterial y pidieron al texto sus lecturas de cada día durante el crítico primera semana después del parto, la mayoría envía sus informes de presión arterial en – no al sistema automatizado de un hospital finalmente puesto en marcha, sino a un obstetra que sólo se hizo pasar por el sistema automatizado Penn podría desarrollarse más tarde.

“Al cabo de sólo unos pocos días para saber que los pacientes texto de nuevo sus lecturas de presión arterial más fácilmente de lo que serían asistir a las citas de seguimiento o contestar el teléfono”, dijo colofonia. “Esa información no probó el programa funcionaría, pero permite decisiones rápidas sobre si se debe seguir adelante, abandonar la idea, o cambiar de rumbo debido a las nuevas ideas o problemas inesperados.”

En menos de dos meses, el equipo llevó a cabo media docena de post-parto-hipertensión mini-pilotos secuencialmente, cada uno dirigido una pregunta al piloto anterior había levantado y conducir la participación más alta del paciente. Como se ha señalado Asch, “usted no consigue ese tipo de información valiosa pidiendo a los pacientes lo que quieren. Se obtiene una mejor dirección por realmente hacer algo y ver cómo reacciona la gente. Eso es a menudo la mejor manera de estar centrada en el paciente. “A través de cada uno de estos métodos de validación rápida rigor se mantiene, ya que son hipótesis impulsada y proceder basa en métricas indicadas explícitamente.

Esfuerzos como estos “nos hacen optimistas acerca de la contribución perdurable de innovación en el cuidado de la salud”, escribieron los autores. “Ellos apoyan una cultura de experimentación, en la que los médicos de primera línea y los empleados pueden convertir la penetración en los datos iniciales, gracias a los fragmentos de tiempo y presupuestos pequeños. Otras industrias han avanzado estas técnicas, pero el cuidado de la salud pueden adaptarlos a hacer mucho más que simplemente construir la próxima aplicación [relacionada con la salud] “.

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