La atención médica necesita más recursos en todas sus vertientes, en casi todos los países. El número de nuevos médicos y enfermeras no está alineado con la mayor demanda de atención sanitaria que viene de una población que envejece y que tiene más enfermedades crónicas. Los presupuestos son ajustados y los profesionales de la salud están sobrecargados de trabajo.
“En España, tenemos los mismos problemas que en todas partes”, señala Manuel Bosch Arcos, CTO de Ribera, grupo sanitario privado con 16 hospitales y 74 centros médicos en España, Portugal y Europa Central, que atiende a más de dos millones de pacientes al año. Para hacer frente a la mayor demanda y los costes que conlleva, Ribera cuenta con los datos y la tecnología para ayudar a mejorar los sistemas sanitarios ofrecidos a sus pacientes.
“Una parte clave de la empresa es la tecnología”, dice Bosch. “No somos una empresa de atención médica tradicional. Tenemos contratos con el gobierno basados en la calidad de la atención, por lo que podemos ser más innovadores. Necesitamos datos sólidos para garantizar que lo que hacemos sea bueno para los pacientes, la empresa y el sistema de atención médica”.
El grupo Ribera ve la tecnología y los datos como la forma de transformar el sistema sanitario. “Lo que estamos haciendo es repensar tanto los datos como la forma en que se podría adaptar la atención médica, y hacerlo en tiempo real”, apunta Manuel Bosch.
Un porcentaje pequeño de pacientes representa una gran parte del gasto en atención médica porque tienen afecciones crónicas, generalmente varias al mismo tiempo. Mejorar la salud de estos pacientes es una ventaja para el sistema, y, por supuesto, para ellos mismos.
Futurs, la filial tecnológica del grupo Ribera, creó el portal Cynara Citizen no sólo para realizar las tareas habituales de los portales hospitalarios -permitir a los pacientes concertar citas, cargar resultados de laboratorio, hacer preguntas o realizar tele-consultas con sus proveedores a través de Microsoft Teams-, sino también para coordinar un hub de gestión de centros, con un enfoque hacia la atención al paciente, en el que los agentes involucrados pueden reunirse para desarrollar un plan de salud digital personalizado para cada paciente y poder supervisarlo de manera correcta.
Capas de la tecnología Cynara
Cynara es la denominación del género de las alcachofas, muy valoradas en la zona sur de Alicante, donde se encuentra el equipo de desarrollo inicial. Además, el nombre también sirve como metáfora de la forma en que las muchas funcionalidades del portal, a veces en capas superpuestas, se asemejan a las hojas de una alcachofa, comparte Bosch. El uso de las herramientas de Microsoft por parte de Ribera tiene capas similares a las de esta planta. Emplea Dynamics 365 Contact Center, modelos OpenAI para proyectos de IA generativa, herramientas de Azure Machine Learning para aplicaciones de IA no generativas, Microsoft Fabric, Dynamics Business Central y Microsoft 365 Copilot.
A través de Cynara Citizen, los profesionales de la salud del grupo Ribera pueden realizar un seguimiento de los indicadores de salud de los pacientes, con especial atención a aquellos con enfermedades crónicas, de cara a abordar rápidamente los problemas sin que haya que esperar hasta la próxima cita. Algunos pacientes con enfermedades crónicas pueden tender a no actuar hasta que su condición empeore, hasta el punto de tener que acudir a Urgencias. A través de Cynara Citizen, los profesionales de la salud pueden verificar los indicadores médicos clave de forma remota y comunicar al paciente, de manera proactiva, qué debe hacer para evitar una emergencia de salud.
“Hemos vinculado la aplicación con resultados clínicos”, explica Bosch. “Los pacientes están obteniendo un mejor control de la glucosa en sangre y no acuden a Urgencias con tanta frecuencia”. Según Ribera, los pacientes de nivel 3, aquellos con los casos más complejos de afecciones crónicas, que se inscribieron en el Programa de Gestión de la Salud de la Población de Cynara Citizen, mostraron un descenso del 23% en las visitas a Urgencias y una disminución del 18% en los reingresos dentro de los 30 días, en comparación con el año anterior, antes del lanzamiento de Cynara Citizen. Estos pacientes estuvieron en el programa clínico, optimizado con tecnología durante al menos 12 meses. Ribera comparó el nivel de uso de los servicios de los pacientes antes y después de ser incluidos en el programa.
En términos más generales, Cynara Citizen -herramienta que Ribera desarrolló con tecnología de Microsoft- puede reducir brechas en la atención médica, ayudando a los pacientes a seguir sus planes de salud para que sea menos probable que tengan que ir a Urgencias. Al ver en tiempo real si, por ejemplo, un paciente diabético tiene una bajada de glucosa, los profesionales sanitarios del grupo Ribera pueden llamar al paciente y conseguir que reaccione antes de que los niveles de glucosa bajen hasta el punto de que haya que pedir una ambulancia, o que el paciente entre en coma. Los pacientes conocen a los profesionales sanitarios que llevan su caso, por lo que pueden enviarles mensajes además de programar citas. Ribera cree que los pacientes sienten que están recibiendo una buena atención y un buen acceso al servicio, comenta Bosch. La aplicación corre sobre Microsoft Azure, por lo que los pacientes y los profesionales de la salud pueden acceder a ella de manera fácil y segura desde casi cualquier lugar.
La inversión activa en IA de Ribera
“La ventaja es que utilizando los modelos puedes recopilar mucha más información. No solo cinco ítems, sino que podrían ser hasta 30, utilizando variables que no son fáciles de encontrar, porque tal vez estén en los resultados del laboratorio y es imposible que una persona los recopile manualmente”, Mireia Ladios Martín, jefa de Calidad de Ribera y product manager de Futurs.
Cynara Citizen es solo una de las formas en que Ribera está utilizando la tecnología. Durante más de cuatro años, el grupo Ribera ha estado invirtiendo activamente en Inteligencia Artificial con tres objetivos en mente: clasificar datos, refinarlos para obtener mejores resultados y poder hacer predicciones. Se espera que el aprendizaje automático clasifique la información y que tanto los médicos como los pacientes comprendan mejor los casos clínicos, como, entre otros, detectar patrones que indiquen que un paciente tiene una alta probabilidad de ser readmitido en el hospital, para que la atención pueda ajustarse en consecuencia. Por ejemplo, Ribera desarrolló un modelo utilizando Azure Machine Learning para identificar a los pacientes con riesgo de desarrollar úlceras por presión, una gran preocupación en los hospitales. Otro modelo puede predecir el riesgo de caídas de los pacientes.
“La ventaja es que utilizando los modelos puedes recopilar mucha más información. No solo cinco ítems, sino que podrían ser hasta 30, utilizando variables que no son fáciles de encontrar, porque tal vez estén en los resultados del laboratorio y es imposible que una persona los recopile manualmente”, plantea Mireia Ladios Martín, jefa de Calidad de Ribera. Las herramientas de IA complementan las escalas tradicionales de identificación de riesgos.
Por ejemplo, el grupo Ribera quiso identificar a los pacientes que podrían haber desarrollado una infección tras una cirugía. Para ello, un equipo de médicos revisó a cada paciente sometido a cirugía y registró si tuvo una infección después de 30 o 60 días. Luego, se utilizó la minería de datos para identificar todo lo relacionado con la infección. El modelo resultante ofrece una puntuación para cada paciente, por lo que aquellos con puntuaciones altas son identificados para hacerles un seguimiento más cercano, y confirmar o descartar dicha infección.
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