de los datos al saber en salud€¦ · nodos generando salud: podemos tener…. jgr 16 • signos,...

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de los datos… al saber… en salud... Jesús Galván Romo Viceconsejero Sanidad y Consumo Castilla La Mancha Toledo. 29-nov-2014

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Page 1: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

… de los datos… al saber… en salud...

Jesús Galván Romo

Viceconsejero Sanidad y Consumo Castilla La Mancha

Toledo. 29-nov-2014

Page 2: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Algunas ¿ ? y decisiones. “Material y métodos”

1. ¿Qué le pasa?

2. ¿Qué le pasa?

3. ¿Qué hacer?

1. D1: Pruebas

2. D2: Prescripción

3. D3: Otros

4. ¿Por qué?

1. Causas y efectos.

2. Motores. Tractores. Voliciones

5. Retroalimentaciones

1. D4: Comprar fármacos

2. D5: Modificar algoritmos

MM. Compartir algunos:

Apuntes,

Logros

Bucles

Sueños…

JGR

2

Page 3: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Algunas ¿ ? y decisiones. “Material y métodos”

1. ¿Qué le pasa?

2. ¿Qué le pasa?

3. ¿Qué hacer?

1. D1: Pruebas

2. D2: Prescripción

3. D3: Otros

4. ¿Por qué?

1. Causas y efectos.

2. Motores. Tractores. Voliciones

5. Retroalimentaciones

1. D4: Comprar fármacos

2. D5: Modificar algoritmos

MM. Compartir algunos:

Apuntes,

Logros

Bucles

Sueños…

JGR

2

Page 4: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Primeros datos: ¿Qué le pasa…?

• ¿Qué le pasa? (a Vd.)

JGR

3

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Primeros datos: ¿Qué le pasa…?

• ¿Qué le pasa? (a Vd.)

JGR

3

( Información a través de múltiples canales )

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Primeros saberes: ¿Qué le pasa…?

JGR

4

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Primeros saberes: ¿Qué le pasa…?

• ¿Qué le pasa? (a él. A qué se parece (libro, web…))

JGR

4

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Primeros saberes: ¿Qué le pasa…?

• ¿Qué le pasa? (a él. A qué se parece (libro, web…))

• ¿Qué me pasaría sí…?

JGR

4

Page 9: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Primeros saberes: ¿Qué le pasa…?

• ¿Qué le pasa? (a él. A qué se parece (libro, web…))

• ¿Qué me pasaría sí…?

• ¿Qué le pasaría si…?

JGR

4

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Primeros saberes: ¿Qué le pasa…?

• ¿Qué le pasa? (a él. A qué se parece (libro, web…))

• ¿Qué me pasaría sí…?

• ¿Qué le pasaría si…?

• Pero, ¿Qué está pasando aquí? (variabilidad)

JGR

4

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Primeros saberes: ¿Qué le pasa…?

• ¿Qué le pasa? (a él. A qué se parece (libro, web…))

• ¿Qué me pasaría sí…?

• ¿Qué le pasaría si…?

• Pero, ¿Qué está pasando aquí? (variabilidad)

JGR

4

Sólo sabremos curar el Cáncer,

conociendo cómo viven

las personas que tienen cánceres.

(bueno, que han decidido diferentes formas de tratárselos y de vivir con ellos)

Page 12: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Qué hacer con saberes estructurados y no estructurados

JGR

5

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Qué hacer con saberes estructurados y no estructurados

JGR

5

Page 14: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Qué hacer con saberes estructurados y no estructurados

JGR

5

Page 15: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Qué hacer con saberes estructurados y no estructurados

JGR

5

Page 16: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Qué hacer con saberes estructurados y no estructurados

JGR

5

Page 17: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Qué hacer con saberes estructurados y no estructurados

• Algoritmos diagnósticos y de clasificación

JGR

5

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Qué hacer con saberes estructurados y no estructurados

• Algoritmos diagnósticos y de clasificación

• Pautas de tratamiento formales, según “arte”, según “incentivo”

JGR

5

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¿Por qué?

6

Algoritmos Procesos

Motor reglas

RX

M2

M1

Indicadores clave asociados a cada causa.

Retroalimentaciones desde los resultados a todos los elementos

JGR

Cir

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¿Por qué?

• marcadores onco

• supervivencia

• consultas AP

• consultas AE

• urgencias

• hospitalización

• M1

• M2

• autonomía y calidad vida

6

Algoritmos Procesos

Motor reglas

RX

M2

M1

Indicadores clave asociados a cada causa.

Retroalimentaciones desde los resultados a todos los elementos

JGR

Cir

Page 21: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

¿Causas? ¿Efectos?

• carga trabajo

• saber

• beneficios €

• autonomía y Q vida

7

JGR

Algortimos Procesos

Motor reglas

RX

M2

M1

Cir

Page 22: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

¿Causas? ¿Efectos?

• carga trabajo

• saber

• beneficios €

• autonomía y Q vida

7

¿el conocimiento surge por generación espontánea?

JGR

Algortimos Procesos

Motor reglas

RX

M2

M1

Cir

Page 23: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

¿Causas? ¿Efectos?

• carga trabajo

• saber

• beneficios €

• autonomía y Q vida

7

¿el conocimiento surge por generación espontánea?

JGR

Algortimos Procesos

Motor reglas

RX

M2

M1

Cir

Page 24: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

¿Causas? ¿Efectos?

• carga trabajo

• saber

• beneficios €

• autonomía y Q vida

7

¿el conocimiento surge por generación espontánea?

JGR

Algortimos Procesos

Motor reglas

RX

M2

M1

Cir

Page 25: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

¿Causas? ¿Efectos?

• carga trabajo

• saber

• beneficios €

• autonomía y Q vida

7

¿el conocimiento surge por generación espontánea?

JGR

Algortimos Procesos

Motor reglas

RX

M2

M1

Cir

Page 26: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

¿Causas? ¿Efectos?

• carga trabajo

• saber

• beneficios €

• autonomía y Q vida

7

¿el conocimiento surge por generación espontánea?

JGR

Algortimos Procesos

Motor reglas

RX

M2

M1

Cir

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Motores , tractores, voliciones

Desde los datos, los saberes y los intereses,

estamos induciendo transformaciones

en las evidencias (¿saberes?) y

la sostenibilidad

del sistema

de la vida

JGR

8

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Un viaje…

Francisco Hernández de Toledo.

(La Puebla de Montalbán Toledo, 1515; Madrid, 1587)

• 1570 salió hacia Occidente, por el

Atlántico. México y otros países.

• 1577 regresó con:

– Nueva taxonomía y conocimientos de cómo

curar con aquella cultura,

– Ensayos clínicos en aquellos hospitales

– “Rerum Medicarum Novae Hispanieae

Thesaurus” 22 volumenes 3.000 plantas

nuevas. Escrito en Latín, castellano, náhuatl.

– 68 talegas de simientes y raciones, 8

barriles 4 cubetas arboles y hierbas

– Colorante cochinillas E-120

• Casi muere con sus experimentos y de

tifus. Falleció de disentería contraída allí.

9

JGR

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Comprar fármacos, modificar algoritmos

1. Saber que ocurrió para Conocer que ocurrirá.

2. Nodos activos y veraces interactuando en la misma Red universal

3. Acuerdos explícitos para Este beneficio compartido.

4. Nuevas “infotecas”. Legar.

5. Elegir lo solvente y lo pertinente.

JGR

10

…de los datos … al saber … en salud

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“Saber que ocurrió para conocer que ocurrirá”

De la información al conocimiento, un proceso en y para la vida”

JGR

11

Page 31: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

“Saber que ocurrió para conocer que ocurrirá”

De la información al conocimiento, un proceso en y para la vida”

JGR

11

saber

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“Saber que ocurrió para conocer que ocurrirá”

De la información al conocimiento, un proceso en y para la vida”

JGR

11

saber Conceptos

Paradigmas

Ruido

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“Saber que ocurrió para conocer que ocurrirá”

De la información al conocimiento, un proceso en y para la vida”

JGR

11

información

saber Conceptos

Paradigmas

Ruido

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“Saber que ocurrió para conocer que ocurrirá”

De la información al conocimiento, un proceso en y para la vida”

JGR

11

información

saber

Signos Síntomas Datos Ruido

Conceptos

Paradigmas

Ruido

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“Saber que ocurrió para conocer que ocurrirá”

(antes y después …… mañana)

JGR

12

Signos Síntomas Datos Ruido

información

(1 de 5) Comprar … algoritmos

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“Saber que ocurrió para conocer que ocurrirá”

(antes y después …… mañana)

JGR

12

Signos Síntomas Datos Ruido

información

saber Conceptos

Paradigmas

Ruido

(1 de 5) Comprar … algoritmos

Page 37: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

“Saber que ocurrió para conocer que ocurrirá”

(antes y después …… mañana)

JGR

12

Signos Síntomas Datos Ruido

información

saber Conceptos

Paradigmas

Ruido

(1 de 5) Comprar … algoritmos

Page 38: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

“Saber que ocurrió para conocer que ocurrirá”

(antes y después …… mañana)

JGR

12

Signos Síntomas Datos Ruido

información

saber Conceptos

Paradigmas

Ruido

(1 de 5) Comprar … algoritmos

Page 39: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

“Saber que ocurrió para conocer que ocurrirá”

(antes y después …… mañana)

JGR

12

Signos Síntomas Datos Ruido

información

saber Conceptos

Paradigmas

Ruido

(1 de 5) Comprar … algoritmos

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B

C

A

A, cuerpos neuronales con abundantes axones antes de añadir oligodendrocitos.

B, cocultivo neuronas sensoriales de los ganglios de las raíces dorsales medulares

con precursores de oligodendrocito.

C, detalle de un precursor (verde) contactando un axón (rojo).

Eduardo Molina Holgado

Coordinador de Investigación del Hospital Nacional de Parapléjicos

Nodos activos en el Laboratorio

JGR

13

(2 de 5) Comprar … algoritmos

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Nodos activos en conocimiento…

• Digitalización, Big data, Big variability, Big noise, Big inertia, Big laziness, …

• Cultura: conceptos, algoritmos, creencias, ciencias (inferencia, …)…

14

JGR

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Nodos activos en conocimiento…

• Digitalización, Big data, Big variability, Big noise, Big inertia, Big laziness, …

• Cultura: conceptos, algoritmos, creencias, ciencias (inferencia, …)…

14

JGR

Page 43: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Nodos activos en conocimiento…

• Digitalización, Big data, Big variability, Big noise, Big inertia, Big laziness, …

• Cultura: conceptos, algoritmos, creencias, ciencias (inferencia, …)…

14

JGR

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Nodos activos en conocimiento…

• Digitalización, Big data, Big variability, Big noise, Big inertia, Big laziness, …

• Cultura: conceptos, algoritmos, creencias, ciencias (inferencia, …)…

14

JGR

Page 45: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Nodos activos en conocimiento…

• Digitalización, Big data, Big variability, Big noise, Big inertia, Big laziness, …

• Cultura: conceptos, algoritmos, creencias, ciencias (inferencia, …)…

14

JGR

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Nodos activos en conocimiento…

• Digitalización, Big data, Big variability, Big noise, Big inertia, Big laziness, …

• Cultura: conceptos, algoritmos, creencias, ciencias (inferencia, …)…

14

JGR

Page 47: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Nodos activos en conocimiento…

• Digitalización, Big data, Big variability, Big noise, Big inertia, Big laziness, …

• Cultura: conceptos, algoritmos, creencias, ciencias (inferencia, …)…

14

JGR

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15

“Digitalizando”

FINANCIACION

AUTONOMICA

junta homocinetica

LEY

DEPENDENCIA

receta

electrónica

LEQ

"TSI"

informe de alta

informe técnico: APat,

Imagen, IQ, ...

traslado HClinica a otro

EAP

informe socio sanitario

Dependencia

"lengua azul"

curando mi cáncer

en mi única vida

modelos arquitecturas

HCE

Historia Salud Personal

HSC

H. Salud ColecivaHCE

Historia Salud Personal

HSC

H. Salud Coleciva

Interoperabilidad

Retornos corto

plazo

conceptos

modelos

métricascanales

ajuste

perman

ente

encajes

duración

adecuada

proyectos

unión

pertinencia del

objeto proyecto

unión

entregables a

tiempo

mínimo

resultado

coherente y útil

que mantenga

viva la llama

Fin último

relacionado

con valor

compartido

por todos ( o

mayoría

suficiente)

Minorías

cualificadas

presionando

hacia valores

positivos

Minorías con

intereses

parciales

Retornos

medio.

Presencia

estratégica

modelos y modos de

relación entre agentes:

contratos, ANS,

riesgos,...

cooperación

usuario:

individuo

usuario:

colecivos (SP)

HSC

H. Salud Coleciva

H

Enfermedades

Causas Tratamientos

ZBS

GAP

GAE

ASPúb

S Salud

¿SNS?

¿S Salud UE?

aislamiento

contacto

...

....

interoperabilidad

cooperación

amor

dónde relación (voluntaria)

Interés

compartido

articulaciones

diseño

cuidado:

engrase....

la partida

honesta

termina

excluyendo al

tramposo

HCE

Historia Salud Personal

Restriccionesciudadano

autoridad

No

MODELOS DE

NEGOCIO

1

3 2

5

6

4

7

FINANCIACION

AUTONOMICA

junta homocinetica

LEY

DEPENDENCIA

receta

electrónica

LEQ

"TSI"

informe de alta

informe técnico: APat,

Imagen, IQ, ...

traslado HClinica a otro

EAP

informe socio sanitario

Dependencia

"lengua azul"

curando mi cáncer

en mi única vida

modelos arquitecturas

HCE

Historia Salud Personal

HSC

H. Salud ColecivaHCE

Historia Salud Personal

HSC

H. Salud Coleciva

Interoperabilidad

Retornos corto

plazo

conceptos

modelos

métricascanales

ajuste

perman

ente

encajes

duración

adecuada

proyectos

unión

pertinencia del

objeto proyecto

unión

entregables a

tiempo

mínimo

resultado

coherente y útil

que mantenga

viva la llama

Fin último

relacionado

con valor

compartido

por todos ( o

mayoría

suficiente)

Minorías

cualificadas

presionando

hacia valores

positivos

Minorías con

intereses

parciales

Retornos

medio.

Presencia

estratégica

modelos y modos de

relación entre agentes:

contratos, ANS,

riesgos,...

cooperación

usuario:

individuo

usuario:

colecivos (SP)

HSC

H. Salud Coleciva

H

Enfermedades

Causas Tratamientos

ZBS

GAP

GAE

ASPúb

S Salud

¿SNS?

¿S Salud UE?

aislamiento

contacto

...

....

interoperabilidad

cooperación

amor

dónde relación (voluntaria)

Interés

compartido

articulaciones

diseño

cuidado:

engrase....

la partida

honesta

termina

excluyendo al

tramposo

HCE

Historia Salud Personal

Restriccionesciudadano

autoridad

No

MODELOS DE

NEGOCIO

1

3 2

5

6

4

7

1

3 2

5

6

4

7

Piedra roseta

JGR

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Nodos generando salud: Podemos tener….

JGR

16

(4 de 5) Comprar … algoritmos

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Nodos generando salud: Podemos tener….

JGR

16

• Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo

(4 de 5) Comprar … algoritmos

Page 51: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Nodos generando salud: Podemos tener….

JGR

16

• Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo

• Retroalimentación desde efectos en individuo, en colectivo, en paradigma

(4 de 5) Comprar … algoritmos

Page 52: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Nodos generando salud: Podemos tener….

JGR

16

• Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo

• Retroalimentación desde efectos en individuo, en colectivo, en paradigma

• Otra escala temporal:

– Llegar antes con “n” grandes,

– Atajo desde “n” pequeñas representativas

– Adivinar pronto lo muy complejo,

(4 de 5) Comprar … algoritmos

Page 53: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Nodos generando salud: Podemos tener….

JGR

16

• Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo

• Retroalimentación desde efectos en individuo, en colectivo, en paradigma

• Otra escala temporal:

– Llegar antes con “n” grandes,

– Atajo desde “n” pequeñas representativas

– Adivinar pronto lo muy complejo,

• Modelos con capacidad simulación y autoaprendizaje, SATD

(4 de 5) Comprar … algoritmos

Page 54: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Nodos generando salud: Podemos tener….

JGR

16

• Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo

• Retroalimentación desde efectos en individuo, en colectivo, en paradigma

• Otra escala temporal:

– Llegar antes con “n” grandes,

– Atajo desde “n” pequeñas representativas

– Adivinar pronto lo muy complejo,

• Modelos con capacidad simulación y autoaprendizaje, SATD

• “Motor de hipótesis”, validación semiautomática,

(4 de 5) Comprar … algoritmos

Page 55: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Nodos generando salud: Podemos tener….

JGR

16

• Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo

• Retroalimentación desde efectos en individuo, en colectivo, en paradigma

• Otra escala temporal:

– Llegar antes con “n” grandes,

– Atajo desde “n” pequeñas representativas

– Adivinar pronto lo muy complejo,

• Modelos con capacidad simulación y autoaprendizaje, SATD

• “Motor de hipótesis”, validación semiautomática,

• Procesados sobre base semántica (más allá de la digitalización)

(4 de 5) Comprar … algoritmos

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Nodos generando salud: Podemos tener….

JGR

16

• Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo

• Retroalimentación desde efectos en individuo, en colectivo, en paradigma

• Otra escala temporal:

– Llegar antes con “n” grandes,

– Atajo desde “n” pequeñas representativas

– Adivinar pronto lo muy complejo,

• Modelos con capacidad simulación y autoaprendizaje, SATD

• “Motor de hipótesis”, validación semiautomática,

• Procesados sobre base semántica (más allá de la digitalización)

¡¡ “HIPERSOCIALIZACIÓN” !!

(4 de 5) Comprar … algoritmos

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17

Uniones dinámicas. Intereses explícitos.

junta homocinetica

"TSI"

informe de alta

informe técnico: APat,

Imagen, IQ, ...

traslado HClinica a otro

EAP

informe socio sanitario

Dependencia

JGR

(3 de 5) Comprar … algoritmos

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Blank

2 fmol

20 fmol

100 fmol

Blank

2 fmol

20 fmol

100 fmol

Se inyectaron diferentes

concentraciones de β-Gal

junto con 2µg de plasma crudo

digerido

S/N mínimo para cuantificación = 5

Verónica Moral Dardé y Gemma Barroso García

Unidad de Proteómica del Hospital Nacional de Parapléjicos

Eliminando ruido. Intereses explícitos.

1 fmol= 10-15 mol

JGR

18

(3 de 5) Comprar … algoritmos

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Nuevas “infotecas”. Legar.

• Información veraz objetiva, no alterable.

• Información relacionable:

– Individuo (HCE – HCDSNS)

– Cohorte (Enfermedad, grupo enfermedades)

– Factores que alteran evolución: causa, terapia, dispositivo, medicamento, etc.

• Información ‘reprocesable”

– Después otros procesos de conocimiento generarán nuevo conocimiento.

• ¡¡ TODO VIVO !!: Lo que vemos es lo que ya pasó

19

INFORMACIÓN NO ESTRUCTURADA

INFORMACIÓN

ESTRUCTURADA

INFORMACIÓN NO ESTRUCTURADA INFORMACIÓN

ESTRUCTURADA INFORMACIÓN

ESTRUCTURADA

JGR

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C

Eduardo Molina Holgado

Coordinador de Investigación del Hospital Nacional de Parapléjicos

Nodos activos y veraces

interactuando en la misma

Red universal

Inteligencia colectiva como expresión de la Solidaridad

JGR

20

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¿_cáncer__?

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

21

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

JGR

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Cáncer de otra manera

22

JGR

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Cáncer de otra manera

22

JGR

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Cáncer de otra manera

22

JGR

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Cáncer de otra manera

22

JGR

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Cáncer de otra manera

22

JGR

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Cáncer de otra manera

22

JGR

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Cáncer de otra manera

22

JGR

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Cáncer de otra manera

22

2013** Coste de QT según evolución si no se hubiera realizado el rediseño

Tratamiento de Quimioterapia (QT) Pacientes Coste/tratamiento

A 100% 247,04

B 50% 384,82

C 20% 29.491,00

Coste Anual de Quimioterapia (QT)

Tratamiento Año 2010 2013 2013**

A Coste QT(1) 12.352,00 10.869,76 18.775,04

A+B Coste QT(2) 18.955,80 16.681,10 28.812,82 Ahorro

A+B+C Coste QT(3) 602.457,20 530.162,34 915.734,94 2013-2013**

633.765,00 557.713,20 963.322,80 405.609,60

Nuevos Diagnósticos 170 260 260

Pacientes QT 100 88 152

EC14 x 4 ciclos

Taxano (Paclitaxel x12 y Docetaxel x4)

Trastuzumab x 18 ciclos

0,00

200.000,00

400.000,00

600.000,00

800.000,00

1.000.000,00

2010 2013 2013**

Dos Tendencias Coste Anual de QT

Coste QT(1) Coste QT(2) Coste QT(3)

0

50

100

150

200

250

300

2010 2013 2013**

Total Pacientes por Año

Nuevos Diagnósticos Pacientes QT

TendenciaEvitada2013**

Coste Real2013

JGR

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Otra visión cáncer de mama

1. ¿Modificaremos la expresión de la enfermedad hacia estadios iniciales?

2. ¿La prevención es eficaz, sensible, específica. Ni F+ ni F-?

3. ¿Haremos indicación terapéutica electiva, normalizada y evaluada en cada cohorte?

4. ¿Generaremos ensayos clínicos convenientes?

23

I II III IV I II III IV

JGR

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Datos. Saber. Prescribir. Comprar. Curar. Cuidar

JGR

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Datos. Saber. Prescribir. Comprar. Curar. Cuidar

JGR

24

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Datos. Saber. Prescribir. Comprar. Curar. Cuidar

JGR

24

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Datos. Saber. Prescribir. Comprar. Curar. Cuidar

• Prescribir un medicamento oncológico es una

decisión solidaria.

JGR

24

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Datos. Saber. Prescribir. Comprar. Curar. Cuidar

• Prescribir un medicamento oncológico es una

decisión solidaria.

• La privacidad afecta solo a unos aspectos, otros

deben ser públicos: todos nos curamos o

enfermamos con los resultados obtenidos.

JGR

24

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Datos. Saber. Prescribir. Comprar. Curar. Cuidar

• Prescribir un medicamento oncológico es una

decisión solidaria.

• La privacidad afecta solo a unos aspectos, otros

deben ser públicos: todos nos curamos o

enfermamos con los resultados obtenidos.

• El coste-oportunidad no es sólo de dinero.

JGR

24

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Datos. Saber. Prescribir. Comprar. Curar. Cuidar

• Prescribir un medicamento oncológico es una

decisión solidaria.

• La privacidad afecta solo a unos aspectos, otros

deben ser públicos: todos nos curamos o

enfermamos con los resultados obtenidos.

• El coste-oportunidad no es sólo de dinero.

• Saber es vivir o morir.

JGR

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JGR

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JGR

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JGR

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JGR

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JGR

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JGR

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¿ ?

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¿_gripe_?

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

27

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

• ¿Qué le pasa?

• ¿Qué le está pasando?

• ¿Cómo tratarlo con lo que hay?

• ¿A tiempo? (ni demasiado pronto, ni demasiado tarde)

JGR

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Gripe: Vacunar – enfermar – curar - morir – comprar – vacunar - …

28

JGR

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Gripe: Vacunar – enfermar – curar - morir – comprar – vacunar - …

28

JGR

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Gripe: Vacunar – enfermar – curar - morir – comprar – vacunar - …

28

JGR

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Gripe: Vacunar – enfermar – curar - morir – comprar – vacunar - …

28

JGR

Page 89: De los datos al saber en salud€¦ · Nodos generando salud: Podemos tener…. JGR 16 • Signos, parámetros precisos, comparables, contexto individuo, grupo, tiempo • Retroalimentación

Gripe: Vacunar – enfermar – curar - morir – comprar – vacunar - …

28

JGR

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Gripe: Vacunar – enfermar – curar - morir – comprar – vacunar - …

28

JGR

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Gripe: Vacunar – enfermar – curar - morir – comprar – vacunar - …

28

JGR

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Gripe: Vacunar – enfermar – curar - morir – comprar – vacunar - …

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JGR

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Gripe: Vacunar – enfermar – curar - morir – comprar – vacunar - …

28

JGR

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Gripe: Vacunar – enfermar – curar - morir – comprar – vacunar - …

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JGR

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Gripe: Vacunar – enfermar – curar - morir – comprar – vacunar - …

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JGR

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Gripe: tres fuentes información

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Gripe: tres fuentes información

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Gripe: tres fuentes información

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JGR

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Gripe: tres fuentes información

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Gripe: tres fuentes información

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JGR

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Gripe: tres fuentes información

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JGR

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Gripe: tres fuentes información

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Gripe: tres fuentes información

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Gripe: tres fuentes información

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Gripe: tres fuentes información

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Comprar vacunas gripe

• ¿Vacuna Eficaz?

• ¿Cobertura Eficiente y Eficaz en grupos de más riesgo?

• ¿Precio adecuado?

• ¿Nuevos criterios de cobertura?

• ¿Retorno € por resultado no esperado?

• ¿Ciclo anual, ciclo plurianual?

• ¿Perspectiva local, regional, nacional, hemisferio?

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JGR

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Caso 3. Comprar “vacunas con retorno serológico” en varias

CCAA

• Indicadores clave:

– Suficiente información solvente en cada resultado clave.

– Cuanto retorno a corto, medio y largo plazo.

Nº complicaciones evitadas

€ innecesarios no gastados

Modificación calendario vacunal

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Preguntas caso 3: “Inmunizar ecosistema” . (1 de 2)

Si convocamos ese concurso lo más probable es que:

A. Como hay pocos proveedores, ninguno concurrirá.

B. Sólo concurrirían si el riesgo se limita a corto, porque hay demasiada incertidumbre.

C. Los sistemas de información no dispondrán de todos los feed-back antes de 5 años.

D. Pasarán más de 5 a. antes de que se pongan de acuerdo suficientes Comunidades

Autónomas.

E. NS / NC

¿Qué pasaría si…?

Ir a NS/NC

32

A.

B.

C.

D.

E.

JGR

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Preguntas caso 3: “Inmunizar ecosistema”. (2 de 2)

Si convocamos ese concurso, el calendario de pagos más idóneo es:

A. Si “ok” pago del 30% entrega; 30% 2 años; 30% 4 años; 10% 6 años.

B. Si “ok” pago del 50% entrega; 20% 2 años; 20% 4 años; 10% 6 años.

C. Si “ok” pago del 40% entrega; 20% 2 años; 20% 4 años; 20% 6 años.

D.NS / NC

¿Qué pasaría si…?

Ir a NS/NC

33

A.

B.

C.

D.

JGR

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JGR

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productividad eficiencia

creatividad resultados

valores

necesidades

ambiciones

ocio

trabajo amigos

autonomía

dependencia