El objetivo final de los centros hospitalarios es siempre el de dar la mejor atención posible a sus pacientes. Para ello, se busca crear un espacio de confort que no solo depende de que las instalaciones sean adecuadas para proporcionar un buen servicio de atención, sino que, además, debe haber un equipo de profesionales preparados para poder hacer un buen uso de los recursos. No obstante, esto es especialmente complicado en el sector sanitario, ya que a la gestión de bajas laborales y de coberturas, se suma la importancia en la especialización de los puestos de trabajo y los picos de trabajo inesperados provocados por los aumentos de afluencia de pacientes. Es por ello por lo que una gestión eficiente de personas en los centros hospitalarios está directamente ligada a un aumento en el confort de los profesionales y, consecuentemente, de los pacientes atendidos.

En Amalfi Analytics apostamos por aplicar tecnologías de Machine Learning e Inteligencia Artificial, para ayudar a los centros sanitarios a realizar una gestión de personas más eficiente. Para ello, hemos desarrollado una herramienta que se nutre de los datos históricos de los propios centros hospitalarios para alimentar a sus algoritmos, consiguiendo así encontrar patrones que faciliten el análisis en profundidad de las tendencias de los profesionales y anticipar futuros comportamientos. Permitiendo así, pasar de un modelo de gestión de personas reactivo a un modelo proactivo.

El objetivo de esta herramienta es el de proporcionar información que se encuentra “camuflada” entre los datos históricos que ayude a mejorar la gestión de personas en algunos de los campos que más lo necesitan.

1. Gestión de bajas laborales y coberturas

Los centros sanitarios generalmente disponen de un gran volumen de datos históricos de personal y de bajas laborales. Los algoritmos de Machine Learning creados por Amalfi Analytics consiguen extraer tendencias en el comportamiento de las bajas laborales que el propio algoritmo utiliza para aprender siendo capaz, posteriormente, de anticipar futuros volúmenes de bajas. Estas predicciones indican en que departamentos o servicios del centro sanitario existe mayor riesgo de no contar con el número de profesionales conveniente para realizar una atención eficiente.

Esta capacidad de predecir permite pasar de un modelo de gestión de coberturas reactivo (cuando se notifican las bajas laborales se inicia la búsqueda de personal de cobertura) a un modelo proactivo (ya se conocen los servicios que en las próximas semanas necesitaran un mayor número de personal de cobertura, así que se inicia con anterioridad la búsqueda de los profesionales adecuados).

Por otro lado, Amalfi Analytics ha diseñado también predictores de afluencias de pacientes en urgencias y hospitalización. De este modo, anticipando por un lado los picos de trabajo debidos al aumento del número de pacientes atendidos, junto con las bajas laborales de los profesionales del centro, se pueden minimizar los casos donde la carga de trabajo del personal sanitario es excesiva mejorando así el bienestar del trabajador y el confort de profesionales. Además, este aumento en el bienestar del trabajador es especialmente importante el ámbito sanitario, ya que está directamente relacionado con la seguridad de los pacientes: cuanto menor sean el estrés y la sobrecarga de los profesionales, menor será el número de errores en el proceso de atención de los pacientes.