La mayoría de las organizaciones se esfuerzan por comprender el futuro para planificar mejor las operaciones. Quienes no lo hagan siempre responderán de manera reactiva a cada desafío operativo, en lugar de ser proactivos a través de una mejor planificación. Los hospitales suelen tomar sus decisiones de manera reactiva ya que predecir la demanda dentro de la atención médica es un gran desafío.
Los retos que enfrentan los hospitales se encuentran en cada segmento del flujo de pacientes; comenzando con las visitas a Urgencias, los ingresos, las emergencias quirúrgicas, estimación de la estancia, valoración del riesgo de reingreso durante el alta, etc.
Sumo Analytics ha desarrollado una tecnología basada en inteligencia artificial avanzada que ayuda a los hospitales a ser más proactivos en la planificación de sus operaciones. Por ejemplo, nuestra plataforma de pronóstico impulsada por IA pronostica con precisión la cantidad de cirugías de emergencia y predice la duración de los procedimientos quirúrgicos, lo que permite una planificación optimizada y excelencia organizacional dentro del Departamento de Cirugías.
Un hospital español de tamaño medio estaba lidiando con desafíos organizacionales dentro de su Departamento de Cirugías y se dio cuenta de que las soluciones avanzadas de IA de Sumo Analytics podrían ayudar.
EL RETO
El Departamento de Cirugías tenía desafíos constantes en la planificación del horario de enfermería con semanas de anticipación cuando no se sabía cuántos pacientes requerirían operación. La demanda de cirugías electivas y de emergencia está impulsada principalmente por las necesidades de los pacientes, pero también por las limitaciones de los médicos hasta cierto punto, así como por las variaciones semanales/estacionales.
Con fluctuaciones significativas en las cirugías de emergencia, la planificación operativa dentro del quirófano ha sido un desafío imposible de resolver. Además, las cancelaciones de última hora de cirugías electivas también han hecho que los quirófanos no se utilicen correctamente con un volumen de casos mucho menor de lo que cabría esperar.
Además, alrededor del 65% del costo total del hospital está directamente relacionado con el personal, lo que convierte a las enfermeras en uno de los recursos organizacionales más críticos. Pero los horarios de trabajo de las enfermeras son planificados de manera incompetente, lo que ocasiona gastos elevados, ya que la gerencia reaccionaba constantemente a las fluctuaciones de la cirugía de emergencia.
LA SOLUCIÓN
Sumo Analytics implementó un enfoque de análisis holístico, utilizando modelos avanzados de predicción y pronóstico impulsados por IA, utilizando datos históricos de los departamentos de emergencia y quirófano.
Se pronosticaron cirugías electivas y de emergencia, lo que le dio al quirófano una claridad superior de la futura demanda de cirugía. Los modelos tuvieron en cuenta a los pacientes que llegaban directamente del servicio de urgencias, así como de las unidades de hospitalización en un momento dado.
Para comprender mejor el nivel en tiempo real de las cirugías de emergencia, se generó un modelo de predicción de ED para identificar qué visitantes del ED probablemente necesitarían cirugía en un momento dado, informando al quirófano de inmediato sobre posibles emergencias quirúrgicas.
Se pronosticaron tanto el volumen de casos como el tiempo de duración de las cirugías, lo que brindó una precisión de pronóstico sin precedentes de la carga de casos y de los tiempos de uso. Pero también se predijeron los tiempos de cirugía individuales, lo que le dio a la gerencia de quirófano una mejor comprensión del tiempo requerido para cada caso, así como para todas y cada una de las cirugías.
Con el fin de abordar las cancelaciones de cirugías electivas, se creó un modelo para predecir con semanas de anticipación y con una precisión sin precedentes qué cirugías electivas es probable que se cancelen, lo que confirma automáticamente el uso del tiempo de bloque.
Todos los pronósticos, junto con una selección de KPI, se muestran en una plataforma de automatización dinámica en tiempo real que se observa constantemente en monitores en las salas de control de urgencias y quirófanos.
LOS BENEFICIOS
La planificación operativa ha mejorado enormemente donde el hospital clasifica y separa las cirugías electivas y las de emergencia para ayudar a programar cirugías electivas, equilibrando de esta manera la carga de trabajo.
Se optimizó la programación de enfermeras y se redujeron significativamente los costosos ajustes del día de la cirugía. Como resultado, el volumen de casos experimentó un gran aumento y la utilización de quirófanos mejoró significativamente. Las cancelaciones de última hora también han disminuido drásticamente, ya que las soluciones le dan a la gerencia de quirófano tiempo suficiente para llenar los bloques de horas vacíos con cualquier caso disponible.
Sumo Analytics es pionero en innovación y desarrollo de ciencia de predicción avanzada basada en IA y ofrece niveles de precisión sin precedentes. Puede parecer desalentador, pero adoptar la IA avanzada para la excelencia operativa en los hospitales no es tan difícil siempre que se cuente con el enfoque correcto.
