Urgencias hospitalarias más eficientes y seguras con inteligencia artificial

Laura Aviñó, Amalfi Analytics | JULIO 2020
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Las Urgencias son tristemente famosas entre la ciudadanía por dos hechos: su eterna lucha para conseguir recursos necesarios para funcionar apropiadamente, y por las colas interminables. Lo segundo es el resultado más obvio, pero no el único, de esta falta de recursos. Amalfi Analytics entiende este problema, y por ello trabaja para que los profesionales puedan gestionar los servicios de urgencia de forma eficiente, y anticiparse a problemas que pueden suceder en el futuro.

Esto no es tarea fácil ya que el servicio de Urgencias es el sistema complejo por excelencia. Estos están formados por diferentes componentes (pacientes y profesionales) con comportamientos que individualmente son en cierta medida simples o anticipables, pero que generan, casi por sorpresa, fenómenos globales de una gran complejidad. Por ejemplo, los pacientes casi siempre hacen un recorrido similar y bastante sencillo: entran, pasan a triage, esperan, tienen visita, puede que se les haga alguna prueba y se hospitalizan o vuelven para casa. Pero, si hacemos un esfuerzo de imaginación para hacer un ‘zoom out’ y miramos desde arriba el conjunto, veremos colas que aparecen y desaparecen, pacientes que siguen flujos anómalos, tendencias particulares en hospitales que no se encuentran en otros, etcétera. Además, una pequeña desviación, como la ausencia de unos pocos de los profesionales, puede significar grandes cambios globales, como aglomeraciones en alguna de las salas de espera, caídas bruscas de la calidad de atención y subidas bruscas de las tasas de errores y accidentes. Por no hablar de situaciones extraordinarias y disruptivas como la pandemia que vivimos en la actualidad, que estresan al máximo los recursos y los profesionales.

Otra dificultad añadida es la interrelación que tiene el servicio con el exterior. Ya sea:

(a) otros ámbitos sanitarios, como la oferta de camas del hospital o su corona de centros socio sanitarios 

(b) el contexto social, político y económico, como el presupuesto que recibe el centro desde los diferentes órganos públicos y/o privados 

(c) el contexto físico del hospital como el tiempo meteorológico, festividades, concentraciones ciudadanas u otros eventos cerca del hospita

Hacemos una propuesta, basada en el uso de los datos existentes y de técnicas de Inteligencia Artificial y “Machine Learning”, que ayuda a los profesionales que gestionan el servicio de urgencias a visualizar mejor la complejidad de sus pacientes, y a prepararse para situaciones de congestión o falta puntual de recursos.

El enfoque de Amalfi a la hora de diseñar una herramienta de gestión predictiva es simple. Trabajar con los datos disponibles, pero sobre todo con los profesionales. El primer paso siempre es identificar cuáles son los problemas que el equipo de urgencias se encuentra día a día. Estos se formulan conjuntamente y se imagina una solución basada en la hibridación de conocimiento experto de los clínicos con las posibilidades tecnológicas.

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