Diagnóstico en venta: cómo las clínicas coleccionan enfermedades por dinero y arruinan la estadística sanitaria mundial

El análisis de los datos de las aseguradoras reveló un patrón curioso. A casi todos los pacientes, con lo que fuera que llegasen, se les añadía gastritis a la historia clínica. Con ese diagnóstico la aseguradora aprobaba pruebas más caras y fármacos gastroprotectores. Cuando la aseguradora endureció las normas y empezó a rechazar el código K29 (gastritis), se produjo un milagro estadístico. En 2025 la clínica registraba de forma constante unos 1.500 casos de gastritis al mes. En 2026, exactamente cero. En cambio, aparecieron exactamente los mismos pacientes con enfermedad por reflujo gastroesofágico (ERGE). Es evidente que la gente no pudo «curarse» de la gastritis de un día para otro y contraer ERGE a coro: son enfermedades distintas, con causas y tratamientos distintos. La clínica simplemente cambió al código que seguía abriendo la cartera del seguro.

Otro escenario emiratí fue la «epidemia de deshidratación». A las visitas respiratorias (tos, resfriado) se les empezó a añadir en masa el código E86 – deshidratación. Eso sumaba un 30% a la factura: al paciente le ponían un suero salino. Según los estándares médicos, la hidratación intravenosa está indicada solo en casos de pérdida grave de líquidos – vómitos, hemorragia, imposibilidad de beber. En la vida real, un adulto con un malestar leve repone líquidos perfectamente bebiendo agua. Cuesta creer que de repente acudieran al médico de familia multitudes de personas reclamando sueros de urgencia. Pero para el papeleo bastaban tres dígitos: E86.

En Sudáfrica el esquema resultó más astuto. Allí no producían diagnósticos en serie, sino que sustituían una condición por otra aprovechando un detalle de la regulación local. Existe la llamada lista PMB (Prescribed Minimum Benefits, prestaciones mínimas obligatorias): un catálogo de enfermedades que la aseguradora está obligada a cubrir íntegramente, sin copago por parte del paciente. En esa lista figuran la atención de urgencia y la hipertensión arterial.

En la práctica funcionaba así. El paciente ingresa en el hospital por un código «de urgencia» con diagnóstico de «gastroenteritis» (infección intestinal). Pero no recibe ningún tratamiento para la gastroenteritis: ni antieméticos, ni antibióticos, ni sueros. En su lugar, al segundo día le hacen un estudio completo – corazón, bioquímica sanguínea ampliada, espirometría, incluso una prueba de esfuerzo en cinta. Y al cuarto día le dan el alta con diagnóstico de «hipertensión arterial». La lógica es simple: la hipertensión está en la lista PMB y la aseguradora tiene que cubrir todos los servicios prestados sin copago alguno del asegurado. Sobre el papel, el paciente recibió «tratamiento» por un diagnóstico reembolsable; en realidad, le hicieron un chequeo que de otro modo habría tenido que pagar de su bolsillo.

La consecuencia más evidente es el reparto injusto del dinero de los seguros. Las clínicas que han aprendido a «dibujar» mejor los diagnósticos reciben una compensación desproporcionadamente mayor que las que registran honestamente la realidad.

Pero las pérdidas económicas son solo la punta del iceberg. Mucho más destructiva es la corrupción de la base informativa sobre la que se sostienen todos los sistemas sanitarios.

La cadena es esta: los diagnósticos incorporados a las reclamaciones y facturas del seguro se agregan a nivel de clínica, pasan luego a los reguladores nacionales y de ahí a los boletines estadísticos estatales e internacionales. Sobre esa estadística se toman decisiones de primer orden: se lanzan programas nacionales, se reparten presupuestos, se fijan objetivos de reducción de la morbilidad. Cuando uno de cada diez registros del sistema – o incluso uno de cada dos – es pura ficción, las decisiones se construyen inevitablemente sobre hipótesis erróneas.

Las estadísticas falsificadas no se quedan dentro de un solo país. Llegan a las bases de datos internacionales. Investigadores de todo el mundo se apoyan en esas cifras para construir modelos, buscar relaciones causales y publicar trabajos que después sustentan los rankings globales de salud y las estimaciones de carga de enfermedad.

Así, datos basura a la entrada generan políticas basura a la salida. El dinero se tira por la ventana mientras las enfermedades reales quedan desatendidas. En cuanto los datos distorsionados entran en los rankings globales, influyen en el reparto de la ayuda internacional, en las inversiones de las farmacéuticas, en la orientación de las becas de investigación e incluso en el atractivo turístico de regiones enteras. Una relación causal falsa, deducida de cifras fabricadas, puede pasearse durante años por artículos científicos y manuales, acumulando citas de prestigio.

Romper este círculo vicioso solo es posible con un conjunto de medidas: auditoría cruzada independiente de las reclamaciones al seguro e implantación de algoritmos de detección de patrones anómalos (como la deriva sincronizada de códigos). Tales algoritmos ya existen, no en teoría sino en la práctica: las soluciones de Mains Lab permiten rastrear de forma automática los desplazamientos sospechosos en la codificación, comparar perfiles de morbilidad entre clínicas y detectar anomalías antes de que se conviertan en la «nueva normalidad» de la estadística. Es precisamente esta auditoría tecnológica – continua y basada en datos – la que puede cortarle el oxígeno a los esquemas que llevan años parasitando los sistemas de seguros.