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Analiza en su tesis doctoral, con métodos de aprendizaje automático, cómo mejorar la atención sanitaria a pacientes pluripatológicos

En su investigación, realizada en la UPNA, Pablo Bretos sugiere adaptar la gestión de casos en función del riesgo de empeoramiento de la salud


FotoUPNA/
Pablo Bretos Azcona

05 | 08 | 2021

Texto

Pablo Bretos Azcona, economista de la salud, ha establecido en su tesis doctoral, leída en la Universidad Pública de Navarra, distintos grupos de pacientes pluripatológicos no oncológicos de alto riesgo, sus necesidades y cómo organizar y mejorar los servicios de salud de atención integrada para ellos. Según explica, “esta tesis, —en la que ha utilizado métodos de aprendizaje automático (machine learning)—, demuestra que, al estimar el riesgo de empeoramiento en salud, podemos identificar subpoblaciones de pacientes pluripatológicos y hacer una estimación del tiempo de vida hasta la muerte”.

Los pacientes pluripatológicos son aquellos con varias enfermedades crónicas y requieren atención continua de una amplia variedad de profesionales de la salud. Esta tesis demuestra que de este grupo de pacientes se pueden establecer distintos subgrupos en función de un riesgo o probabilidad de empeoramiento de su estado de salud.

“Este proceso, conocido como estratificación del riesgo, nos permite estimar una puntuación de riesgo para cada paciente. Y de esta manera, tras la segmentación y evaluación de opciones, podemos identificar aquellos subgrupos de pacientes que no se benefician de su atención actual y adaptar las estrategias de atención sanitaria para ellos”, explica el autor.

Planificar los cuidados de final de vida

En su investigación, Pablo Bretos exploró también los patrones de supervivencia de los subgrupos de pacientes, con el objeto de estimar el tiempo de vida para cada tipo de paciente. “Estos datos ayudan a planificar los cuidados de final de vida que cada uno necesita”, señala.

En concreto, se han identificado tres subgrupos entre los pacientes de alto riesgo, cada uno de estos grupos con características y necesidades particulares. La investigación sugiere, en el caso de la subpoblación de riesgo más bajo, continuar con el programa actual de gestión de casos del Servicio Navarro de Salud - Osasunbidea; introducir un nuevo programa con énfasis en la atención a domicilio para la subpoblación de riesgo intermedio, que tiene su capacidad funcional limitada; y establecer un nuevo programa de cuidados paliativos a domicilio para la población de muy alto riesgo.

El principal resultado de la tesis doctoral es que la segmentación de estos pacientes pluripatológicos en diferentes subgrupos “tiene importantes implicaciones para la organización de los servicios sanitarios y para la mejora de la atención, que se ajusta a las necesidades de cada paciente. Además, ayuda en la organización de nuevos programas de cuidados paliativos para pacientes no oncológicos, servicios que hasta ahora son utilizados predominantemente por pacientes con cáncer”.

La tesis doctoral se titula “Una estratificación del riesgo utilizando técnicas de “machine learning” para identificar tipos de pacientes pluripatológicos de alto riesgo, sus necesidades y posterior organización de servicios de atención integrada”. Codirigida por el catedrático Juan Manuel Cabasés Hita y el profesor Eduardo Sánchez Iriso, ambos del Departamento de Economía de la UPNA, la tesis de Pablo Bretos Azcona ha obtenido la calificación de sobresaliente “cum laude”.

Breve curriculum vitae

Pablo Bretos se graduó en Economía por la Universidad de Navarra, cursó el Máster en Economía de la Salud por la London School of Economics and Political Science (LSE) y ha obtenido el título de Doctor en Economía, Empresa y Derecho por la Universidad Pública de Navarra. Además, ha completado cursos de posgrado en big data y machine learning en la Universidad de Harvard.

Economista de la salud, Bretos tiene experiencia como consultor en Londres y actualmente desarrolla su actividad profesional en el sector farmacéutico en España. Su trabajo se centra en el análisis de datos sanitarios, y en desarrollar modelos de evaluación económica, principalmente coste-efectividad y de impacto presupuestario, que se utilizan para tomar decisiones sobre la financiación de medicamentos.

Como resultado de su investigación se han publicado artículos científicos en revistas especializadas de impacto como “British Medical Journal (BMJ), Supportive and Palliative Care” y “BMC Health Services Research”.