Los planes de salud y los administradores de beneficios de farmacia enfrentan una multitud de desafíos a medida que intentan gestionar el gasto en medicamentos especializados. Para abordar problemas como el aumento de los precios de los medicamentos, los silos de datos y el riesgo clínico y financiero opaco, los socios de colaboración son esenciales para crear un enfoque más sostenible para la gestión de medicamentos especializados. La integración de la inteligencia artificial (IA) y análisis avanzados en estas colaboraciones se está convirtiendo en una práctica recomendada para descubrir los impulsores de costos ocultos, simular el impacto del mundo real y predecir el gasto futuro con mayor precisión. Nicole Bulochnik, Vicepresidenta Senior de Estrategia de Valor de Medicamentos de Abarca, explicó cómo los sectores de la salud y la farmacia pueden trabajar juntos para transformar los costos de los medicamentos especializados.
Para frenar los costos de los medicamentos especializados, Bulochnik enfatizó que el mayor obstáculo del mercado son los altos niveles de desconocimiento: resultados impredecibles, datos limitados a largo plazo y volúmenes de pacientes inciertos, que magnifican cada presión de costos ya en juego. Los precios continúan subiendo a medida que los pagadores y los hospitales soportan presupuestos en aumento, impulsados por factores como el creciente pipeline de terapias génicas, objetivos agresivos de ingresos dentro de la industria farmacéutica y regulaciones de marketing permisivas. Debido a que las terapias especializadas sirven a poblaciones de pacientes relativamente pequeñas, los fabricantes establecen precios más altos para recuperar la inversión en I+D en constante aumento.
El gasto en I+D de medicamentos aumentó casi un 50 por ciento entre 2015 y 2019, según datos de la Oficina de Presupuesto del Congreso. Puede costar hasta $2 mil millones desarrollar un medicamento.
Otros factores a considerar incluyen:
Gestión compleja de la utilización: El proceso para desarrollar y gestionar terapias escalonadas, autorizaciones previas y formularios puede ser intensivo en recursos.
Datos inconsistentes o incompletos de múltiples fuentes, los silos de datos, pueden complicar las cosas aún más porque obstaculizan la toma de decisiones.
Asegurar la adherencia del paciente al tratamiento mientras se minimiza el desperdicio es un desafío constante.
Alta variabilidad e imprevisibilidad en el inicio de terapias especializadas y tasas de eventos adversos, lo que hace que la gestión presupuestaria sea difícil.
“Desde nuestro punto de vista, la victoria más rápida es unir datos, reclamos, laboratorio, genómica y fuentes de determinantes sociales, y luego permitir que los modelos predictivos muestren lo que realmente impulsa el gasto antes de que llegue al libro mayor”, dijo Bulochnik.
“La IA ahora puede prever no solo el volumen de nuevos inicios de terapias especializadas, sino también predecir la probabilidad de eventos adversos, ayudando a los planes a presupuestar de manera más precisa e intervenir más temprano”, agregó.
Para crear un enfoque más sostenible para la gestión de medicamentos especializados, los planes de salud, los administradores de beneficios de farmacia, los fabricantes de medicamentos y las farmacias especializadas deben colaborar y co-diseñar soluciones unificadas.
“En lugar de depender de intercambios estáticos de datos, desarrollamos tuberías de datos listas para la IA y construimos soluciones analíticas conjuntas, proporcionando visibilidad compartida en los impulsores de costos y calidad”, señaló Bulochnik.
Pero la oportunidad no termina en el intercambio de datos. Las estrategias innovadoras pueden construirse a través de una colaboración más estrecha entre las entidades de atención médica.
Intervenciones de adherencia adaptadas a la IA: Utilice la IA para diseñar estrategias de alcance específicas para cada paciente, limitar el desperdicio de medicamentos y activar programas de asistencia. Los socios farmacéuticos pueden mejorar el impacto al proporcionar recursos adicionales de adherencia.
Integración de los determinantes sociales de la salud y los recursos de atención: Incruste recursos de los determinantes sociales de la salud en modelos de pacientes, haciendo coincidir a las personas con programas de alimentos, transporte y apoyo financiero. Comparta ideas con la farmacéutica para ampliar las iniciativas de acceso de los pacientes.
Pilotos de co-innovación farmacéutica: Desarrolle kits de diagnóstico en el hogar o de seguimiento para pacientes con problemas de movilidad, aprovechando datos del mundo real para refinar protocolos de medicamentos especializados.
Soporte de decisiones impulsado por análisis: Implemente sistemas que crucen criterios clínicos con reglas de cobertura y predigan los riesgos de efectos secundarios, mejorando la gestión de casos y las apelaciones.
Modelado de efectividad comparativa: Utilice la IA para analizar resultados clínicos, incentivos financieros y uso del mundo real para recomendar las terapias más rentables.
Pronósticos de demanda dinámica: Construya modelos que anticipen picos en la utilización de medicamentos especializados y permitan tácticas de mitigación temprana, como negociar protección de precios farmacéuticos.
Puntuación de preparación para el cambio: Aplique el aprendizaje automático para evaluar la estabilidad del paciente y la preparación para la transición a terapias biosimilares o de menor costo.
“Desde allí podemos desarrollar y optimizar contratos que maximicen las oportunidades tradicionales y basadas en el valor que vinculan el reembolso con los resultados del paciente para minimizar el riesgo financiero”, enfatizó Bulochnik.
“Al combinar ideas impulsadas por la IA en marcos colaborativos, desbloqueamos formas más inteligentes y rápidas de gestionar los costos especializados y mejorar la atención al paciente simultáneamente”, agregó.
Los análisis de datos pueden proporcionar ideas accionables al predecir pacientes de alto costo. Los modelos de aprendizaje automático pueden identificar a personas propensas a necesitar terapias especializadas para respaldar intervenciones proactivas. Los planes de salud pueden hacer un seguimiento de la adherencia a los medicamentos en tiempo real por parte de los pacientes y correlacionar las brechas de adherencia con el costo proyectado futuro, lo que permite un alcance oportuno que evita complicaciones evitables.
Con la expectativa de un aumento en los costos de los medicamentos especializados, combinado con los recortes del NIH a la financiación de la investigación clínica, la colaboración entre empresas y organizaciones del sector de la salud y la farmacia será crucial para evitar que los precios de los medicamentos especializados se descontrolen. El aprovechamiento de la IA y un compromiso compartido con la innovación distinguirá a los líderes rezagados en la gestión de medicamentos especializados en el futuro.