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Gestión priorizada del riesgo
Propuesta para la junta directiva · Medicina prepagada · Bogotá
Resumen
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Casos captados con el modelo (20 % de cupos)
60,3 %Captura actual (al azar)
20 %Casos encontrados por cada 10.000 afiliados
928 vs. 308Precisión del modelo (AUC)
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Mensaje para la junta
Hoy asignamos los cupos por demanda. Si los asignamos por riesgo, encontramos 3 veces más casos sin gastar más.
- Problema: con 2.000 cupos se encuentran 308 de 1.539 afiliados de alto riesgo.
- Solución: un modelo validado los ordena por riesgo y encuentra 928.
- Agravante: el bono duplica la mala salud, incluso en el ingreso alto (15,0 % frente a 6,7 %).
- Se solicita: aprobar la lista priorizada y un piloto de bono exonerado.
Antes y después (por cada 10.000 afiliados)
| Indicador | Hoy (al azar) | Con el modelo |
|---|---|---|
| Cupos | 2.000 | 2.000 |
| Casos encontrados | 308 | 928 |
| % de captura | 20 % | 60,3 % |
| Casos sin control | 1.231 | 611 |
Metodología
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Ruta del análisis
| Etapa | Qué se hizo | Qué encontramos |
|---|---|---|
|
19 variables de 401.958 adultos | El riesgo se concentra |
|
Pruebas t, ANOVA, chi² y proporciones | Las diferencias son reales |
|
Logística vs. bosque aleatorio (75/25) | Es posible priorizar |
|
Gráficos, tablero y simulador | Decisión para la junta |
Validación de los dos modelos (datos de prueba)
| Modelo | AUC | Sensibilidad | Especificidad |
|---|---|---|---|
| A. Logística | 0.835 | 0.755 | 0.765 |
| B. Bosque aleatorio | 0.799 | 0.733 | 0.728 |
El modelo A (logística) es mejor y explicable. Diferencia significativa (DeLong, p < 0,001).
Resultados
1. La brecha: con los mismos cupos, 3 veces más casos
Qué muestra: al azar se encuentra el 20 % de los casos; con el modelo A, el 60,3 %.
Por qué importa: un cupo mal asignado deja a un afiliado de riesgo sin control.
Acción: asignar los cupos con una lista priorizada mensual.
2. La barrera: el bono duplica la mala salud y la brecha crece con la edad
Qué muestra: con barrera de costo, la mala salud es mayor en todas las edades.
Por qué importa: el bono posterga el control en quienes más lo necesitan.
Acción: exonerar el bono preventivo solo al grupo priorizado.
3. La película: presione ▶ Reproducir
Qué muestra: cada burbuja es un nivel de ingreso que envejece. Entre los 35 y los 64 años, el ingreso bajo (naranja) entra a la zona de prioridad 1.
Por qué importa: esa es la ventana en que prevenir todavía cambia el desenlace.
Acción: búsqueda activa en afiliados de 35 a 64 años.
4. La montaña 3D: el riesgo se acumula con cada factor
Qué muestra: la montaña naranja (ingreso bajo) se eleva con cada factor de riesgo; la capa azul es el ingreso alto. Gira sola; haga clic para detenerla.
Por qué importa: la edad no se cambia, los factores sí.
Acción: con 2 factores, intervención de estilo de vida; con 3 o más, gestión de caso.
5. La cola 3D: quién recibe cupo
Qué muestra: el plano gris es el corte del 20 %. Por encima, el 43,6 % tiene mala salud (frente al 15,4 % general).
Por qué importa: los puntos azules bajo el plano son casos no captados.
Acción: abrir una vía de remisión clínica para ellos.
6. Contexto nacional: actualizado automáticamente (API del CDC)
Qué muestra: la serie del CDC de adultos con salud regular o mala.
Fuente: API en vivo (data.cdc.gov), 29/10/2026 20:32.
Por qué importa: el método se alimenta solo de fuentes externas; en la institución, de los RIPS.
Conclusiones
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Recomendación 1: lista priorizada mensual
Asignar los cupos al 20 % de mayor riesgo.
- Cómo: piloto de 6 meses en una sede, con una sede de comparación.
- Meta: captura ≥ 50 % y ≥ 70 % de priorizados contactados en 30 días.
- Costo: solo horas de analítica.
Recomendación 2: bono preventivo exonerado
Sin copago en controles para el grupo priorizado.
- Cómo: 12 meses, solo para consultas preventivas y de control.
- Meta: +15 puntos en controles al día.
- Criterio: continuar si alcanza el punto de equilibrio (simulador del dashboard).
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Plan de implementación
| Fase | Meses | Responsable | Meta |
|---|---|---|---|
| Datos | 1 | Analítica y TI | Base RIPS + autorizaciones |
| Modelo | 2 | Analítica y dirección médica | AUC ≥ 0,75 con datos propios |
| Piloto | 3-8 | Enfermería gestora | Captura ≥ 50 % |
| Evaluación | 9 | Dirección médica y financiera | Siniestralidad vs. comparación |