La frase “La interoperabilidad va a salvarnos de pedir estudios duplicados” se repite constantemente en congresos y foros de informática biomédica. Desde hace años se analiza el retorno de inversión (ROI) de implementar sistemas de Historia Clínica interoperables, y el principal beneficio señalado suele ser la reducción en la duplicación de exámenes. Sin embargo, ¿cuál es el impacto real?
Un reciente estudio de EPIC RESEARCH —el equipo de EPIC dedicado a analizar datos de diversas implementaciones y generar evidencia del mundo real— arroja luz sobre este tema. Según su investigación, en el transcurso de un año, un sistema de soporte a la toma de decisiones que alertaba a los médicos cuando un examen de imágenes solicitado ya contaba con un informe previo (en el mismo hospital, en otro hospital que usa EPIC o en cualquier otro HIS interoperable con estándares), evitó más de 5,8 millones de pedidos de estudios de imágenes duplicadas.
Ahora bien, surgen interrogantes al observar los datos con mayor detenimiento. La investigación indica que, a lo largo del período analizado, se mostraron 32,4 millones de alertas sobre posibles exámenes de imágenes duplicados, de las cuales 5,8 millones fueron efectivamente canceladas o potencialmente prevenidas (el médico no aceptó la cancelación directamente, pero cerró la alerta y no siguió con la indicación). Sin embargo, de estas cancelaciones solo 246.000 (un 9,3%) provinieron de fuentes externas (es decir, información obtenida de otros sistemas fuera del ámbito de EPIC por mecanismos de interoperabilidad entre diferentes sistemas).
A continuación, se presenta una tabla que resume datos adicionales obtenidos en distintos meses, mostrando el porcentaje de cancelaciones asociadas a fuentes externas:
| Fecha | Alerta y Cancela pedido | Alerta y Cierra sin solicitar | % de Fuentes Externas |
|---|---|---|---|
| may 2023 | 255.517 | 178.997 | 0,5% |
| jun 2023 | 254.771 | 179.133 | 0,5% |
| jul 2023 | 238.693 | 167.911 | 0,6% |
| ago 2023 | 274.206 | 188.592 | 0,6% |
| sept 2023 | 254.058 | 176.097 | 0,7% |
| oct 2023 | 282.121 | 195.540 | 0,7% |
| nov 2023 | 267.712 | 184.013 | 0,9% |
| dic 2023 | 250.470 | 179.180 | 0,9% |
| ene 2024 | 289.252 | 193.173 | 0,9% |
| feb 2024 | 283.706 | 187.196 | 1,0% |
| mar 2024 | 288.229 | 190.397 | 1,0% |
| abr 2024 | 295.179 | 191.939 | 1,1% |
| Total | 3.233.914 | 2.212.168 | 9,3% |
Este panorama invita a reflexionar sobre varias cuestiones:
- ¿Por qué únicamente un porcentaje relativamente pequeño de las alertas se traduce en la cancelación efectiva del estudio? ¿Qué hace que 26,6 millones de alertas de repetición de estudio (82%) no hayan tenido efecto alguno?
- ¿Por qué la mayoría de las cancelaciones corresponde a información proveniente de EPIC y no de fuentes externas interoperables?
Contar con datos de esta naturaleza, basados en la experiencia real, es sumamente valioso. Nos ayuda a comprender el impacto real de la interoperabilidad en la práctica clínica y a identificar aquellos factores —no mencionados en el artículo— que limitan la efectividad de estos sistemas. Sin desmerecer los logros obtenidos, es claro que existen barreras aún por superar para aumentar el porcentaje de estudios duplicados evitados, especialmente cuando se trata de información obtenida fuera del ecosistema de un único proveedor de HCE.
En definitiva, este tipo de evidencia nos permite dimensionar mejor el alcance actual de la interoperabilidad, al tiempo que señala el camino hacia nuevas estrategias para maximizar su potencial.