Experimentos virtuales en salud: una nueva herramienta para tomar mejores decisiones
Alan Reyes García, Ana Basto Abreu y Tonatiuh Barrientos*
Las decisiones en salud pública impactan a millones de personas, por lo que deben tomarse usando la mejor evidencia posible. Sin embargo, predecir el efecto de una decisión puede ser muy complicado. Por ejemplo, imaginemos que tenemos que decidir entre usar dos tipos de vacuna, una más efectiva pero muy cara y otra menos efectiva pero más barata. Si tuviéramos dinero ilimitado, la primera vacuna sería mejor, porque es más efectiva, aunque sea más costosa. En la realidad el dinero siempre es una limitación y el costo extra podría implicar vacunar a menos personas. La pregunta entonces es: ¿vale la pena la primera vacuna aun si dejamos de vacunar a cierto número de personas? Esto requeriría algunos cálculos, pero, si por ejemplo la diferencia en la efectividad de las vacunas es pequeña, podría valer más la pena usar la segunda vacuna.
Este tipo de ejercicio se hace con frecuencia al tomar decisiones en salud pública, aunque con escenarios más complejos. Por ejemplo, tomar decisiones sobre enfermedades crónicas es muy difícil, ya que éstas suelen tardar años en desarrollarse, tienen múltiples factores de riesgo y ocurren más en personas de mayor edad. Para integrar toda esta información se utiliza una herramienta llamada modelaje, modelaje matemático o modelos de decisión.
De manera muy breve, el modelaje matemático utiliza el enorme poder de las computadoras para crear poblaciones virtuales. Por ejemplo, podemos simular a la población adulta de México en el año 2024, dando a cada persona simulada características como edad, sexo, nivel educativo o peso. Una vez que la población está caracterizada se le puede envejecer para saber, por ejemplo, cuántas personas a lo largo de su vida desarrollarían enfermedades como diabetes o hipertensión. Esta información ya es valiosa, pues nos ayuda a proyectar los retos en salud que enfrentará el país; pero además nos permite probar el impacto de posibles decisiones, todo dentro de la computadora y de forma muy rápida. De esta manera, los modelos se transforman en laboratorios virtuales de muy bajo costo, que producen información útil para tomar mejores decisiones.
En México, los modelos han ayudado a estimar el efecto esperado a futuro de varias políticas públicas. Recientemente usamos modelos a fin de comparar posibles estrategias para disminuir la obesidad. Comparamos qué pasaría en el país si aumentamos el impuesto a bebidas azucaradas de 10 a 20%, si se ofreciera asesoría nutricional o si se diera medicamentos a las personas que viven con obesidad. Cada una de estas opciones tiene sus ventajas y desventajas. Por ejemplo, los medicamentos pueden ayudar a que las personas pierdan peso en el corto plazo, pero pueden ser costosos, generar efectos secundarios o ser útiles sólo para un grupo pequeño de la población. Por otro lado, el impuesto a bebidas azucaradas llega al total de personas que consumen estos productos, y aumentarlo facilitaría que dejen de tomarlos, aunque el efecto de ello podría parecer pequeño comparado con el de los medicamentos. Al modelar esta información encontramos que, tanto los medicamentos como duplicar el impuesto u ofrecer asesoría nutricional, podrían tener un impacto positivo disminuyendo la obesidad. Sin embargo, sólo el impuesto y la asesoría aumentarían el número de personas dentro del rango de peso normal, ya que ambos influyen en toda la población y no sólo en las personas con obesidad.
Como todo en la vida, los modelos no son perfectos y tienen limitaciones. Por ejemplo, construimos modelos usando datos del pasado y presente para predecir el futuro, pero en el futuro ocurrirán cambios sociales, económicos y políticos que no podemos considerar hoy pero que afectarían las predicciones. Por otro lado, aunque los modelos están basados en matemáticas y métodos avanzados de cómputo, eso no significa que los resultados sean exactos. En realidad la mayoría de los resultados serán aproximados a la realidad, por lo que siempre tendrán incertidumbre. A pesar de ello, los modelos son muy útiles, ya que nos permiten calcular a muy bajo costo los efectos esperados de acciones o políticas que hoy no podemos observar.
* Especialistas en salud pública. Invitados por el Dr. Eduardo C. Lazcano Ponce.
