Los hospitales y clínicas están adoptando cada vez más capacidades analíticas para optimizar sus operaciones. Aunque estamos hablando de pacientes, se aplica la misma lógica que con los productos físicos. La ciencia de datos y el análisis avanzado pueden mejorar la planificación y la toma de decisiones y de esta manera aumentar la eficacia de sus operaciones, lo que beneficiará tanto al hospital como a los pacientes. El cambio principal está ocurriendo con la adopción de modelos de aprendizaje automático y redes neuronales profundas, donde los hospitales están utilizando análisis predictivos para resolver desafíos operativos preexistentes.
El aglomeramiento en los departamentos de emergencia (ER) es un desafío en cualquier parte del mundo y todos los que han tenido que visitar el ER saben que están abrumadoramente llenos y con largos tiempos de espera. A menos que su Índice de gravedad de emergencia (ESI) sea 1 o 2, lo que significa que el tiempo es esencial para salvar su vida, estará esperando allí durante horas.
La primera pregunta sería por qué hay congestión en los ER. ¿Simplemente falta personal para atender a los pacientes? ¿Es el hospital demasiado pequeño para el tamaño de la población en su área de servicio? Probablemente sean ambas cosas, pero el problema es un poco más grande que eso. Cuando se trata de congestión dentro de los ER, el problema es preocupante.
En primer lugar, la congestión en el servicio de urgencias suele deberse a la incapacidad de hacer una transición eficiente de los pacientes desde el ER hasta las unidades de hospitalización dentro del hospital. El interno es un "paciente que permanece en el servicio de urgencias después de que el paciente ha sido admitido o puesto en estado de observación en el centro, pero no ha sido transferido a una unidad de hospitalización o de observación" según una definición del American College of Emergency Physician. El problema con la admisión de pacientes es sorprendentemente común en todo el mundo, donde todos parecen estar lidiando con las mismas causas.
En segundo lugar, los pacientes se enfrentan a retrasos en su traslado debido a la falta de personal. Obviamente, la falta de personal puede ser simplemente eso. Es decir. no hay suficiente personal debido a la falta de fondos o por cualquier razón. Sin embargo, esto también podría ser en parte un problema de planificación, y eso es precisamente de lo que se están dando cuenta los hospitales. ¿Cómo se pueden organizar los turnos con la cantidad adecuada de personal si no se sabe cuántos pacientes van a venir?
En tercer lugar, una de las razones por las que los pacientes se enfrentan a retrasos en su traslado es la falta de camas en las salas, y el problema, obviamente, podría ser que no hay suficientes camas. Pero esto también podría ser un problema de planificación. ¿Cómo se pueden organizar las camas y los departamentos si no se sabe para cuántos pacientes se esperan y cuánto tiempo se quedan?
Así es como los hospitales están resolviendo estos problemas persistentes al adoptar un enfoque basado en datos.
Pronóstico de visitas al departamento de emergencias
El simple hecho de tener información más precisa sobre cuántas personas visitarán el servicio de urgencias y cuándo, ya es un gran paso. Mediante la adopción de metodologías de pronóstico avanzadas y el desarrollo de sistemas analíticos en tiempo real para apoyar la toma de decisiones, los hospitales están pronosticando las llegadas al servicio de urgencias a corto y largo plazo, utilizando datos de los servicios prehospitalarios.
Los datos de notificación de las ambulancias y la policía están siendo tremendamente beneficiosos para los pronósticos de 60 minutos. Pero los datos históricos de las visitas al ER están resultando extremadamente valiosos para pronosticar las admisiones durante los próximos 7 días. Con modelos de pronóstico avanzados impulsados por IA, las variables externas, como el clima y el nivel de llegadas de turistas, se suman a la precisión. Incluso los datos sobre la tasa de desempleo se utilizan para pronosticar a largo plazo. Los métodos y tecnologías utilizados para la previsión se basan en inteligencia artificial avanzada y aprendizaje automático, y son tremendamente precisos.
Cuando se cuenta con pronósticos precisos sobre las visitas al servicio de urgencias, toda la planificación en torno a la dotación de personal también se vuelve más precisa. Mientras que la falta de personal puede poner en peligro la vida, el exceso de personal es simplemente costoso. Este problema se está reduciendo significativamente en hospitales y clínicas de atención médica de todo el mundo con la adopción de pronósticos precisos impulsados por IA.
Modelado de predicción de admisión de pacientes
La congestión en el servicio de urgencias suele deberse a la ineficacia de la transición de los pacientes a las unidades de hospitalización dentro del hospital de manera oportuna. Los hospitales están desarrollando modelos de predicción sofisticados impulsados por técnicas de aprendizaje profundo que pueden estimar con precisión la probabilidad de ingreso del paciente.
Estos modelos se utilizan como herramientas de apoyo a la toma de decisiones y ayudan a reducir el abordaje y la aglomeración de pacientes en los servicios de urgencias mediante la predicción de la admisión de pacientes utilizando información demográfica y clínica.
Predicción de la duración de la estancia hospitalaria
Para planificar y organizar la asignación de camas con el tiempo de anticipación adecuado, es fundamental estimar la duración de la estadía (LoS) de los pacientes. El gran desarrollo en el uso de la inteligencia artificial ha permitido a los hospitales predecir (LoS) con una precisión sorprendentemente alta.
Mediante la utilización de datos de mediciones de parámetros vitales del servicio de urgencias, junto con pruebas químicas, diagnósticos, medicamentos, historial médico y valiosas visitas, los hospitales logran crear una imagen clara de la población de pacientes hospitalizados y la duración de su estadía. Estas predicciones permiten a los administradores de hospitales mejorar la planificación de los recursos necesarios y los procedimientos de asignación de camas a los pacientes.
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Aunque los hospitales se han quedado atrás en la adopción de soluciones de IA, ciertamente se están dando cuenta de que deben ponerse al día. La transformación basada en datos está cambiando la forma en la que los mismos operan; la ciencia de datos y el análisis avanzado están siendo adoptados por hospitales y clínicas de atención médica en todo el mundo para mejorar sus operaciones y aumentar la eficiencia.
