SALUD: ¿Las aplicaciones de salud realmente nos hacen más saludables?

Los hallazgos de que los dispositivos y aplicaciones móviles y portátiles llevan a los pacientes a cambiar sus comportamientos de manera que pueden afectar positivamente su salud ofrecen oportunidades no solo a los pacientes, sino también a los proveedores de cuidados y aseguradoras. Pero los resultados sorprendentes sobre la efectividad de los prods personalizados frente a los no personalizados significan que no hay una manera clara de recordar a los pacientes que adopten comportamientos saludables. Esto sugiere que los proveedores necesitan experimentar para averiguar qué funciona mejor con los pacientes.

En los últimos años, varias empresas han comercializado dispositivos portátiles y aplicaciones móviles que pueden rastrear nuestros datos personales de salud. Estos dispositivos y aplicaciones «mHealth» han llevado al nacimiento de lo que se conoce como el «yo cuantificado» — un fenómeno en el que los individuos comienzan a rastrear sus marcadores de salud conductuales, fisiológicos, biológicos y de otro tipo. Una pregunta clave de interés en este ecosistema permaneció sin respuesta hasta hace poco: ¿Hay alguna evidencia científica de que la adopción y el uso por los consumidores de estos dispositivos portátiles y aplicaciones móviles de salud en realidad conduce a un cambio tangible en su comportamiento, que, a su vez, puede aparecer en resultados concretos de atención médica ? Esta es la pregunta que mis coautores y yo investigamos en un papel.

Este primer estudio utiliza datos de las principales partes interesadas (plataformas de aplicaciones digitales, hospitales, clínicas, médicos, nutricionistas, farmacéuticos, etc.) para examinar si las tecnologías emergentes de mHealth persuaden efectivamente a las personas a modificar sus estilos de vida y reducir así las visitas a los hospitales y los gastos médicos con el tiempo. El área relativamente nueva de mHealth incluye la informática móvil, los sensores médicos y las tecnologías de comunicación utilizadas para los servicios de atención de la salud (por ejemplo, la gestión de enfermedades crónicas). Las aplicaciones de mHealth pueden funcionar en teléfonos inteligentes, tabletas, sensores y sistemas informáticos basados en la nube, todos los cuales recopilan datos de salud en individuos.

En asociación con una importante plataforma de aplicaciones mHealth en Asia, diseñamos e implementamos un experimento de campo aleatorizado a gran escala basado en actividades detalladas del estilo de vida de los pacientes (por ejemplo, pasos caminados, tiempo de ejercicio y calorías gastadas, patrones de sueño y calidad y cantidad de alimentos) y valores de glucosa en sangre de pacientes con diabetes crónica en un plazo de 15 meses. La aleatorización involucró a algunos pacientes que tenían acceso a la aplicación mHealth, algunos tenían acceso a la versión basada en la web de la aplicación y el resto (el grupo de control) no tenían acceso a ninguna de estas aplicaciones o dispositivos.

La adopción de la aplicación mHealth condujo a una mejora tanto en las métricas a corto plazo (como la reducción de la glucosa en sangre de los pacientes y los niveles de hemoglobina glicada) y las métricas a largo plazo (como la reducción de las visitas al hospital y los gastos médicos). Los pacientes que adoptaron la aplicación mHealth realizaron mayores niveles de ejercicio, consumieron alimentos más saludables con bajas calorías, caminaron más pasos y dormían más tiempo diariamente.

Otros descubrimientos interesantes se referían a los resultados de los pacientes del grupo que usó la aplicación mHealth que recibieron recordatorios personalizados a través de mensajes de texto frente a los de pacientes que recibieron recordatorios genéricos. Un ejemplo de un recordatorio personalizado sería así: «Querido Sr. XX, usted no ejercitó en absoluto ayer. Tome una caminata de 45 minutos hoy, ya que ayudará a controlar sus niveles de glucosa en sangre». En contraste, un recordatorio genérico podría decir: «El ejercicio regular a intensidad moderada es muy útil para controlar la glucosa en sangre».

Estos mensajes genéricos con orientación generalizada sobre diabetes fueron 18% más efectivos que los mensajes personalizados para reducir los niveles de glucosa a lo largo del tiempo. Las encuestas realizadas después del experimento ofrecieron una explicación: Algunos pacientes encontraron que la precisión de los mensajes personalizados era intrusiva y molesta, y algunos dijeron que los hacían sentir constantemente obligados a seguir las recomendaciones de bienestar, lo que los desmotivó y condujo a un menor nivel de bienestar actividades (por ejemplo, menos ejercicio, menos hábitos alimentarios saludables y duraciones de sueño más cortas por la noche).

Dicho esto, nuestros experimentos aleatorizados demostraron que, en comparación con los mensajes genéricos, los mensajes personalizados eran más eficaces para reducir las visitas presenciales al médico y reemplazarlas por servicios de telesalud. Las encuestas post-experimentales de los sujetos experimentales revelaron que la exactitud de estos mensajes personalizados, de hecho, hizo que los pacientes se sientan cómodos con la adopción de servicios de telesalud desplegados por la plataforma. Por lo tanto, estaban sustituyendo sus interacciones médicas fuera de línea por las interacciones en línea, reduciendo sus gastos médicos generales. Este era un forro plateado de personalización.

Nuestros hallazgos tienen varias implicaciones:

En primer lugar, nuestro estudio muestra que los usuarios de dispositivos y aplicaciones mHealth pueden volverse más autónomos y más motivados para autorregular su comportamiento de salud y más comprometidos y consistentes en su estilo de vida y comportamiento de bienestar, lo que conduce a mejores resultados de salud. Esto sugiere que valdría la pena que las aseguradoras públicas y privadas y las empresas tecnológicas subvencionaran los precios de estos dispositivos para fomentar su uso. Apple, de hecho, ha estado colaborando recientemente con proveedores de planes de Medicare para subvencionar sus relojes para los ancianos.

Segundo, la personalización es una espada de doble filo. Por un lado, hace que algunos pacientes reduzcan su compromiso con tecnologías portátiles y reduzcan sus comportamientos de bienestar. Por otro lado, la personalización también facilita un mayor uso de la telemedicina entre los pacientes, lo que, a su vez, conduce a menores gastos médicos. Los profesionales del ecosistema sanitario se beneficiarían de tener en cuenta estos efectos compensatorios al diseñar sus estrategias de comunicación. Por ejemplo, podrían llevar a cabo experimentos o realizar estudios de mercado sobre sus poblaciones locales para examinar el efecto de la personalización en las preferencias de los pacientes por consultas presenciales frente a la telesalud. Al solicitar comentarios sobre las preferencias de los pacientes, podrían predecir el beneficio neto de la personalización y ajustar la frecuencia de las comunicaciones personalizadas en consecuencia.

En tercer lugar, los dispositivos y aplicaciones mHealth podrían proporcionar a las compañías de seguros de salud la oportunidad de personalizar las primas. Podrían permitirles recompensar a los consumidores que se esfuerzan por hacer ejercicio más a menudo, comer más sano y dormir más tiempo con primas de seguro más bajas. Esto sería similar a lo que algunas compañías de seguros de automóviles son ya haciendo: colocar dispositivos de rastreo en automóviles para controlar el comportamiento de conducción y luego recompensar a mejores conductores con primas más bajas.

Dicho esto, esa estrategia plantea algunos problemas o desafíos potenciales. Las normas de privacidad de HIPAA significan que los pacientes tendrían que aceptar dar a las compañías aseguradoras de salud acceso a sus datos. Y recompensas basadas en hábitos alimenticios y los estilos de vida pueden terminar recompensando a los ricos y penalizando a los pobres, lo que sería erróneo. Aun así, tener una idea más clara de cómo hacen y no cambian el comportamiento de estas aplicaciones y dispositivos puede ayudar a las organizaciones de atención médica a elaborar estrategias para crear una mejor atención para sus pacientes. HBR