La seguridad de los pacientes es la reducción del riesgo de daño innecesario asociado a la atención sanitaria hasta un mínimo aceptable. A nadie se le escapa que un factor esencial para la garantía de seguridad de los pacientes es que los profesionales les atiendan, también, en condiciones de seguridad.

La información de los pacientes permite acciones de detección de problemas, análisis de patologías, asociaciones, comorbilidades, tratamientos terapéuticos…, pero también permite acciones de prevención. Las nuevas tecnologías con Inteligencia Artificial facilitan la identificación de los riesgos para desarrollar acciones preventivas más eficientes.

Para incrementar la seguridad existen propuestas tecnológicas como nuevos dispositivos sensores, recogida de una mayor variedad de datos, softwares para generar alarmas por eventos no deseados, y nuevos productos con Inteligencia Artificial que permiten la detección precoz de riesgos y son un soporte para la decisión de los profesionales.

En este artículo exponemos el enfoque que estamos desarrollando en Amalfi Analytics donde proponemos utilizar la Inteligencia Artificial para mejorar aspectos de la gestión de pacientes, profesionales y recursos que, de manera directa e indirecta, contribuyen a mejorar la seguridad.

Existen tres problemas de gestión no resueltos que repercuten enormemente en la seguridad como son los tiempos de espera excesivos, el sub-staffing y la gestión subóptima de la cronicidad.

Analizamos cada uno de estos problemas y explicamos cómo la IA aporta soluciones.

Tiempos de espera excesivos en los distintos pasos del proceso asistencial

Tanto en el servicio de urgencias como en la estancia en planta, tiempos excesivos correlacionan, como se ha evidenciado en diversas publicaciones, con más complicaciones, infecciones hospitalarias y mortalidad. Los retrasos en las transiciones entre puntos de asistencia (tanto de primaria al hospital, como del hospital a los sociosanitarios) igualmente incrementan las complicaciones de todo tipo. Finalmente, la espera excesiva para cirugía, tanto desde urgencias como en las listas de espera agravan con frecuencia el estado del paciente.

La IA aporta algoritmos predictivos de la actividad del servicio de urgencias (APIS) que ayudan a la planificación y a la proactividad reduciendo los tiempos de espera.

La solución de Amalfi anticipa la afluencia al servicio tipificada por severidad y por tipología de paciente, la ocupación de los distintos espacios del servicio, evitando así el colapso, y las necesidades de derivaciones a otros centros y de hospitalización en planta, gestionados con un Marketplace de recursos (MINT). Advierte de la presión prevista sobre el bloque quirúrgico desde urgencias y de las altas previstas en las distintas plantas para el día siguiente. De esta manera, el gestor del servicio puede reorganizar el trabajo, los recursos y el personal, y coordinarse con otros gestores del hospital, compartiendo necesidades y problemas anticipados.

Con la utilización de esta tecnología reducimos un 25% los tiempos de espera en urgencias, un 50% los tiempos de derivación entre centros, y un 80% la burocracia asociada a la búsqueda de cama.