Aplican inteligencia artificial para mejorar gestión de camas hospitalarias

4/01/2019

“Sistema inteligente para la gestión de camas hospitalarias” es el nombre del proyecto Fondef dirigido por la académica de la Escuela de Ingeniería Civil Informática de la Universidad de Valparaíso Carla Taramasco que disminuye los tiempos de espera en los hospitales, a través de la administración inteligente y sistematizada de los procesos de asignación, reconversión de camas y traslado de pacientes, utilizando técnicas de investigación de operaciones para detectar restricciones y variables críticas que inciden en la gestión.

El proyecto, que está siendo implementado como piloto en el hospital regional San José de Copiapó, comenzó en noviembre con los servicios médico-quirúrgicos, pediatría y urgencia. Dado sus excelentes resultados, la dirección decidió integrar el 100% del hospital, con sus 352 camas, capacitando a 171 funcionarios y extendiendo su uso a quince servicios. La primera parte del proyecto finaliza en marzo de este año, pero ya existen avanzadas conversaciones con hospitales de Concepción, Coquimbo y Valparaíso para implementar el sistema.

Y es que si antes un paciente podía estar más de cuarenta horas sin ser hospitalizado y nadie se enteraba, en la actualidad el sistema manda una alerta a todos los involucrados cuando el tiempo de espera supera las doce horas.

Algoritmo de optimización

El software llamado SIGICAM, desarrollado de forma íntegra por la doctora Taramasco y su equipo en los laboratorios de Ingeniería Civil Informática UV, propone el uso de algoritmos que utilizan inteligencia artificial para contribuir al proceso de asignación de camas, así como también el traslado o derivación de los pacientes.

“Generalmente el paciente ingresa por urgencia, donde el médico da la orden de hospitalización y una enfermera solicita la cama, para que luego una gestora la asigne. Este sistema busca reducir el primer tiempo de espera inicial y el segundo tiempo, llamado de tránsito, que se da entre que se asigna la cama y que realmente se usa. También se espera reducir el tercer tiempo denominado de hospitalización, que es cuando el paciente efectivamente usa la cama”, explica Carla Taramasco.

Según indica la directora del proyecto, “con el algoritmo de optimización hemos reducido el tiempo inicial en un 17%; el tiempo de tránsito en un 12% y el tiempo de hospitalización en 20%. Visibilizamos la información considerando datos históricos lo que permite tomar decisiones por medio de un algoritmo que a partir de un conjunto de criterios propone qué cama es la mejor para asignarle a un paciente sobre la base del diagnóstico, su género y sus antecedentes clínicos. Al tener mayor disponibilidad de camas disminuye la lista de espera y mejora la atención del paciente”.

Visibilizar la información

Para la profesora Taramasco, “la contribución del sistema es transparentar la información para tomar mejores decisiones. Lo más importante es poder ver cuántas camas están ocupadas, cuántos pacientes se fueron de alta, cuál es el diagnóstico más común o cuánto es el tiempo promedio de estadía. Antes esa información estaba en fichas de papel, ahora con este sistema en línea podemos tener certeza del tiempo de espera de los pacientes”.

“La inteligencia artificial es importante porque recomienda cómo ocupar mejor el recurso, pero el mayor impacto viene antes de eso y es visibilizar, poder gestionar y mostrar los tiempos que se están demorando para poder mejorar. Es sabido que la atención se demoraba mucho y que la experiencia no era buena, pero no había nada que lo cuantificara. Esta herramienta permite integrar toda la información y poder mostrarla, generando una gran base de datos de pacientes”, agrega.

Una vez que finalice la etapa piloto en Copiapó, el proyecto debe repostularse para acceder a la fase de masificación. “Estamos en conversación con otros servicios de salud que nos han pedido ampliar la funcionalidad del sistema. En Atacama les interesa agregar la cuenta del paciente, mientras que en Concepción quieren incluir la gestión del cuidado de enfermería del paciente”, agrega.

Comparte: