La inteligencia artificial (IA) ha llegado para quedarse y el ámbito de la sanidad ha encontrado una aliada en esta tecnología. No solo para la detección de diferentes tipos de cánceres o en el diagnóstico de enfermedades. También en las urgencias hospitalarias, donde la IA ha llegado para agilizar sus rutinas, automatizar procesos y anticipar flujos de pacientes.
Solo el Hospital Universitario 12 de Octubre (Madrid) atendió a 257.308 personas en 2019 en los servicios de urgencias, de las cuales el 10 % fue ingresada. Es decir, el área de urgencias de un hospital es uno de los más demandados y en donde los márgenes de tiempo son un aspecto vital en términos humanos.
Sin embargo, es uno de los ámbitos sanitarios donde los profesionales de la salud se enfrentan constantemente a retrasos de atención con los pacientes, saturación del servicio, recursos limitados, etc. Lo que deriva en la insatisfacción de los pacientes y trabajadores estresados.
Telefónica Tech y 3M Health Information System (HIS), multinacional líder en soluciones para el sector sanitario, han lanzado una solución tecnológica pionera con capacidad predictiva, utilizando la inteligencia artificial, destinada a optimizar la planificación y gestión de los recursos del Servicio de Urgencias Hospitalarias en el mercado español para mejorar la prestación de los servicios.
El valor diferencial de esta solución consiste en que se ha creado conjuntamente de la mano de un equipo de profesionales de la salud y analítica avanzada especializados en el servicio de urgencias. Siendo la única que incluye capacidad predictiva.
“Esta iniciativa pionera, permite a los profesionales sanitarios de urgencias tomar mejores decisiones, pudiendo incluso predecir las necesidades futuras del servicio, gracias a la aplicación de inteligencia artificial. Esto, sin duda, redundará en una mejor atención a los pacientes”, explica Carlos Martínez Miguel, director de Soluciones y Servicios en Telefónica Tech.
La solución ofrece una visión completa de la operativa en el servicio de urgencias, integrando diferentes indicadores clave (ocupación, actividad, patologías, procedimientos, etc.), con el objetivo de que los sanitarios puedan agilizar la toma de decisiones basándose en datos y desarrollar una mejor planificación. Sobre todo, teniendo en cuenta que cada paciente que acude al servicio de urgencias de los hospitales tiene unas peculiaridades totalmente diferentes. Ahí es donde la IA es capaz de establecer patrones de actuación.
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Un cuadro de mando, «Plataforma 360», recoge información importante de cada asistencia en urgencias. Además de una serie de indicadores para que, de manera visual, puedan ser consultados desde cualquier punto y dispositivo. Los indicadores que integran son:
A parte de toda esa información, la solución incorpora un módulo donde se muestra la predicción de visitas diarias a urgencias con una semana de antelación para poder mejorar los tiempos de esperar y optimizar el dimensionado del servicio. Además de anticipar los posibles ingresos para optimar los medios humanos y materiales de los hospitales.
A la anterior solución hay que sumar la herramienta AI Suite de Telefónica Tech, una plataforma no code de automatización de procesos de machine learning que democratiza el acceso a la IA, facilitando que cada hospital pueda desarrollar sus propios modelos analíticos sin ser expertos en datos.
Esta iniciativa puede mejorar la planificación de la plantilla de cada semana, según las necesidades del hospital. Esto se consigue gracias a un status de actividad histórica y diaria, una predicción de la presión diaria del servicio y un análisis completo de la demanda y de los pacientes por patología.
Algunas de las ventajas que proporcionará la IA en las urgencias hospitalarias son la mejor coordinación del servicio para evitar retrasos en la atención a los pacientes por falta de personal sanitario; la organización de potenciales derivaciones a otros centros hospitalarios ante excesos de demanda; la mejora de la planificación y dedicación de la plantilla al conocer con tiempo los posibles picos de actividad.
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