Diversos estudios internacionales muestran que el gasto sanitario está altamente concentrado, con alrededor del 10% de los pacientes consumiendo cerca del 70%  de los recursos. En este contexto, el uso de tecnología y análisis de datos se ha convertido en una palanca clave para mejorar la eficiencia y la gestión del sistema.

Un buen ejemplo de ello son los Clinical Risk Groups (CRG), desarrollados por 3M Health Information Systems (hoy Solventum). Estos algoritmos permiten clasificar a la población en función de su estado de salud y su riesgo clínico, ofreciendo una visión más completa de la morbilidad real. Gracias a ello, es posible identificar necesidades no evidentes, anticiparse a la demanda asistencial y planificar mejor los recursos.

Los CRG se basan en la información clínica disponible (diagnósticos, procedimientos, consumo farmacéutico,  entre otros) para asignar a cada individuo a una categoría mutuamente excluyente que refleja su perfil de salud. Estas categorías se agrupan en estados clínicos homogéneos que van desde población sana hasta pacientes con enfermedades crónicas complejas o condiciones catastróficas. Esta estructura jerárquica permite no solo segmentar a la población, sino también analizar trayectorias clínicas y evolución del riesgo a lo largo del tiempo.

Además, los CRG facilitan la evolución hacia modelos de financiación más ajustados al riesgo, contribuyendo a una gestión más equitativa y sostenible del sistema sanitario. En particular, permiten desarrollar mecanismos de ajuste de capitación, comparar resultados entre proveedores y diseñar incentivos alineados con la complejidad real de los pacientes atendidos.

Otra de sus principales aplicaciones es la gestión poblacional. A través de la estratificación del riesgo, las organizaciones sanitarias pueden identificar grupos de pacientes de alto impacto, diseñar intervenciones proactivas y priorizar programas de atención a crónicos, pacientes pluripatológicos o población frágil. Esto resulta especialmente relevante en el contexto actual, marcado por el envejecimiento poblacional y el aumento de la cronicidad.

No obstante, su implantación requiere ciertos requisitos. Es fundamental contar con datos clínicos fiables, integrar correctamente distintas fuentes de información (atención primaria, especializada, farmacia, hospitalización) y disponer de herramientas analíticas capaces de transformar esos datos en conocimiento útil para la toma de decisiones. Asimismo, es clave acompañar la implantación con cambios organizativos y formación de los profesionales, para asegurar un uso efectivo de la información generada.

También es importante considerar algunas limitaciones. Como cualquier modelo basado en datos, los CRG dependen de la calidad y exhaustividad de la información disponible. Problemas de codificación, variabilidad clínica o falta de integración pueden afectar a la precisión de la clasificación. Por ello, su uso debe complementarse con el conocimiento clínico y la experiencia de los profesionales.

En este contexto, Sigesa cuenta con una amplia experiencia en la implantación de modelos de estratificación y ajuste de riesgo poblacional en varios países. Asimismo, ha desarrollado soluciones específicas de análisis de datos adaptadas a distintos entornos, como Decysis CRG o Alcor POB, diseñadas para responder a las particularidades del mercado europeo y latinoamericano respectivamente. Gracias a este enfoque, es posible acompañar a las organizaciones sanitarias en todo el proceso: desde la integración y normalización de datos hasta la generación de insights accionables que mejoren la gestión clínica y económica.

En definitiva, los CRG representan una herramienta clave para avanzar hacia sistemas sanitarios más proactivos, personalizados y sostenibles, donde la toma de decisiones se apoya en el conocimiento profundo de la población atendida.