La fórmula matemática para aliviar a las EPS

Si se hace un rastreo rápido de las noticias que aparecen junto a la palabra EPS (Empresa Promotora de Salud) en Colombia, lo común es que estén acompañadas de otras palabras como dilatación, negligencia e, incluso, crítica situación financiera. Problema que se debe, en parte, a que algunas EPS se las han ingeniado para hacer una selección de pacientes que no las lleve a gastar mucho, mientras otras quedan cargadas con los pacientes más vulnerables y riesgosos, generando un vacío en el sistema.

Por esto, buscando encontrar un punto de equilibrio que desincentive estos comportamientos, profesores de la Facultad de Economía de la Universidad de los Andes crearon una “fórmula matemática” que busca mejorar la situación financiera de algunas EPS.

Según explica Álvaro Riascos, profesor asociado de la Facultad y coautor del estudio, la propuesta está enfocada en mejorar la manera en que se distribuye la plata entre las distintas EPS, “lo que no sólo reduciría la incertidumbre en la que operan estas entidades, sino que daría un espacio para que brinden mejor su atención y sean más eficientes”.

Actualmente, el sistema colombiano recibe sus principales recursos de los aportes que hacen los colombianos: plata que va a parar a manos del Gobierno, que a su vez lo distribuye entre las distintas EPS. “Una pregunta importante es saber cuánto le das a cada EPS”, comenta el profesor.

En Colombia, este monto depende del número de afiliados que tenga cada EPS, a través de un promedio por persona, que luego es ajustado según tres variables: el sexo, la edad y la localización del usuario. ¿Por qué estos tres? Porque son factores determinantes a la hora de saber cuánto puede gastar de más o de menos una EPS.

“El problema es que yo puedo tener una mujer de 50 años que vive en Bogotá, pero también una mujer de 50 años que vive en Bogotá y tiene una enfermedad renal crónica. Se estima que estos pacientes pueden costar alrededor de 30 o 35 millones al año, pero se está dando la misma cantidad de plata a la EPS por ambas”, explica Riascos.

Para aliviar este desajuste, la fórmula propone hacer uso de otra información con la que ya cuenta el Ministerio de Salud: el código de diagnóstico. Al ser un estándar internacional que clasifica más de 15.000 enfermedades y procedimientos, la estimación de la probabilidad de que una persona acuda o no a los servicios médicos también partiría de las anteriores enfermedades que ha tenido, así como de sus previos días de hospitalización.

“Sólo incluyendo los grupos de diagnósticos, la razón de predicción mejora 10 puntos porcentuales en relación con el modelo del Ministerio”, advierte el estudio.

Pero, entonces, ¿cómo procesar toda esta información? En este punto es cuando viene la parte netamente matemática.

Actualmente, el modelo de salud utiliza un modelo de predicción sencillo, conocido como la “regresión lineal fundamental”, común en el contexto internacional, mientras que la fórmula propone hacer la predicción a través de un modelo conocido como el “aprendizaje de máquinas.

Y aunque entrar a explicar rigurosamente en qué consiste cada uno es bastante complejo, tal vez bastaría con saber que mientras el primero se trata de un modelo lineal, el segundo se puede visualizar como una red neuronal o un árbol, que permitiría hacer una predicción más precisa.

Otra parte del problema que los investigadores buscan resolver, tiene que ver en cómo manejar a los pacientes de alto costo.

Conscientes de que el gasto que representan ciertos pacientes puede generar un incentivo para que las EPS seleccionen sólo a los pacientes sanos o dilaten la atención a quienes tienen este tipo de enfermedades, el sistema de salud actual maneja un mecanismo conocido como la Cuenta de Alto Costo. Básicamente, esta cuenta funciona como un fondo que busca compensar a las EPS que atendieron a un alto porcentaje de pacientes de alto costo, pasándoles recursos de otras EPS que tienen un bajo porcentaje de estos pacientes.

Por ejemplo, si la Nueva EPS atendió a ocho de estos pacientes, mientras Sanitas atendió a dos, la Cuenta de Alto Costo le da más recursos a la primera a final del año para compensarla.

Ante esto, la fórmula propone que esta cuenta sea complementada por otra propuesta que no desincentive la contención de gasto, como puede suceder con la Cuenta de Alto Costo. En este punto la investigación propone que cada EPS, a partir de su propia información, seleccione un porcentaje de pacientes, considerados los más riesgosos y con costos más altos, para ponerlos en una “bolsa común” de todas las EPS. Al final del año, según los ingresos que tenga el sistema, a cada EPS se le devolvería sólo un porcentaje de los se gastó en estos pacientes.

A la final, lo que propone la fórmula no es sólo encontrar una manera de disminuir el riesgo de colapso financiero de las EPS, sino encontrar métodos que jueguen con los incentivos que llevan a que estas entidades, sutilmente, nieguen los servicios. Una propuesta que podría disminuir la incertidumbre en la que vive el sistema de salud colombiano.

Si se hace un rastreo rápido de las noticias que aparecen junto a la palabra EPS (Empresa Promotora de Salud) en Colombia, lo común es que estén acompañadas de otras palabras como dilatación, negligencia e, incluso, crítica situación financiera. Problema que se debe, en parte, a que algunas EPS se las han ingeniado para hacer una selección de pacientes que no las lleve a gastar mucho, mientras otras quedan cargadas con los pacientes más vulnerables y riesgosos, generando un vacío en el sistema.

Por esto, buscando encontrar un punto de equilibrio que desincentive estos comportamientos, profesores de la Facultad de Economía de la Universidad de los Andes crearon una “fórmula matemática” que busca mejorar la situación financiera de algunas EPS.

Según explica Álvaro Riascos, profesor asociado de la Facultad y coautor del estudio, la propuesta está enfocada en mejorar la manera en que se distribuye la plata entre las distintas EPS, “lo que no sólo reduciría la incertidumbre en la que operan estas entidades, sino que daría un espacio para que brinden mejor su atención y sean más eficientes”.

Actualmente, el sistema colombiano recibe sus principales recursos de los aportes que hacen los colombianos: plata que va a parar a manos del Gobierno, que a su vez lo distribuye entre las distintas EPS. “Una pregunta importante es saber cuánto le das a cada EPS”, comenta el profesor.

En Colombia, este monto depende del número de afiliados que tenga cada EPS, a través de un promedio por persona, que luego es ajustado según tres variables: el sexo, la edad y la localización del usuario. ¿Por qué estos tres? Porque son factores determinantes a la hora de saber cuánto puede gastar de más o de menos una EPS.

“El problema es que yo puedo tener una mujer de 50 años que vive en Bogotá, pero también una mujer de 50 años que vive en Bogotá y tiene una enfermedad renal crónica. Se estima que estos pacientes pueden costar alrededor de 30 o 35 millones al año, pero se está dando la misma cantidad de plata a la EPS por ambas”, explica Riascos.

Para aliviar este desajuste, la fórmula propone hacer uso de otra información con la que ya cuenta el Ministerio de Salud: el código de diagnóstico. Al ser un estándar internacional que clasifica más de 15.000 enfermedades y procedimientos, la estimación de la probabilidad de que una persona acuda o no a los servicios médicos también partiría de las anteriores enfermedades que ha tenido, así como de sus previos días de hospitalización.

“Sólo incluyendo los grupos de diagnósticos, la razón de predicción mejora 10 puntos porcentuales en relación con el modelo del Ministerio”, advierte el estudio.

Pero, entonces, ¿cómo procesar toda esta información? En este punto es cuando viene la parte netamente matemática.

Actualmente, el modelo de salud utiliza un modelo de predicción sencillo, conocido como la “regresión lineal fundamental”, común en el contexto internacional, mientras que la fórmula propone hacer la predicción a través de un modelo conocido como el “aprendizaje de máquinas.

Y aunque entrar a explicar rigurosamente en qué consiste cada uno es bastante complejo, tal vez bastaría con saber que mientras el primero se trata de un modelo lineal, el segundo se puede visualizar como una red neuronal o un árbol, que permitiría hacer una predicción más precisa.

Otra parte del problema que los investigadores buscan resolver, tiene que ver en cómo manejar a los pacientes de alto costo.

Conscientes de que el gasto que representan ciertos pacientes puede generar un incentivo para que las EPS seleccionen sólo a los pacientes sanos o dilaten la atención a quienes tienen este tipo de enfermedades, el sistema de salud actual maneja un mecanismo conocido como la Cuenta de Alto Costo. Básicamente, esta cuenta funciona como un fondo que busca compensar a las EPS que atendieron a un alto porcentaje de pacientes de alto costo, pasándoles recursos de otras EPS que tienen un bajo porcentaje de estos pacientes.

Por ejemplo, si la Nueva EPS atendió a ocho de estos pacientes, mientras Sanitas atendió a dos, la Cuenta de Alto Costo le da más recursos a la primera a final del año para compensarla.

Ante esto, la fórmula propone que esta cuenta sea complementada por otra propuesta que no desincentive la contención de gasto, como puede suceder con la Cuenta de Alto Costo. En este punto la investigación propone que cada EPS, a partir de su propia información, seleccione un porcentaje de pacientes, considerados los más riesgosos y con costos más altos, para ponerlos en una “bolsa común” de todas las EPS. Al final del año, según los ingresos que tenga el sistema, a cada EPS se le devolvería sólo un porcentaje de los se gastó en estos pacientes.

A la final, lo que propone la fórmula no es sólo encontrar una manera de disminuir el riesgo de colapso financiero de las EPS, sino encontrar métodos que jueguen con los incentivos que llevan a que estas entidades, sutilmente, nieguen los servicios. Una propuesta que podría disminuir la incertidumbre en la que vive el sistema de salud colombiano.